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Enregistrement W3123490648 · doi:10.1364/ao.419689

Point absorbers in Advanced LIGO

2021· article· en· W3123490648 sur OpenAlexaff
A. F. Brooks, G. Vajente, Hiro Yamamoto, Rich Abbott, Carl Adams, R. X. Adhikari, A. Ananyeva, Stephen Appert, K. Arai, J. S. Areeda, Y. Asali, Stuart Aston, Corey Austin, A. M. Baer, M. Ball, S. Ballmer, S. Banagiri, David Barker, L. Barsotti, Jeffrey Bartlett, B. K. Berger, J. Betzwieser, D. Bhattacharjee, G. Billingsley, Sébastien Biscans, C. D. Blair, Ryan Blair, N. Bode, P. Booker, Rolf Bork, Alyssa Bramley, Daniel D. Brown, A. Buikema, C. Cahillane, K. C. Cannon, H. Cao, Chen Xu, A. A. Ciobanu, F. Clara, C. M. Compton, S. J. Cooper, K. R. Corley, S. T. Countryman, P. B. Covas, D. C. Coyne, L. E. H. Datrier, D. Davis, C. DiFronzo, K. L. Dooley, Jenne C. Driggers, P. Dupej, S. E. Dwyer, A. Effler, T. Etzel, M. Evans, T. M. Evans, J. Feicht, A. Fernandez-Galiana, P. Fritschel, Valery Frolov, P. Fulda, M. Fyffe, Joe Giaime, Dwayne Giardina, P. Godwin, E. Goetz, Slawomir Gras, Corey Gray, R. Gray, A. C. Green, Anchal Gupta, E. K. Gustafson, Dick Gustafson, E. D. Hall, Jonathan Hanks, J. Hanson, Terra Hardwick, R. K. Hasskew, M. C. Heintze, A. F. Helmling-Cornell, N. A. Holland, Kiamu Izmui, Wenxuan Jia, Jeff Jones, S. Kandhasamy, M. Kasprzack, K. Kawabe, N. Kijbunchoo, Peter King, J. S. Kissel, M. Landry, B. B. Lane, B. Lantz, M. Laxen, Y. K. Lecoeuche, Jessica Leviton, Marc Lormand, A. P. Lundgren, R. Macas, M. MacInnis, D. M. Macleod, G. L. Mansell, Szabolcs Márka, Z. Márka, Д. В. Мартынов, K. Mason, T. J. Massinger, F. Matichard, N. Mavalvala, R. McCarthy, D. E. McClelland, Scott McCormick, L. McCuller, J. McIver, T. McRae, G. Mendell, K. Merfeld, E. L. Merilh, F. Meylahn, Timesh Mistry, R. Mittleman, Gerardo Moreno, C. M. Mow–Lowry, S. Mozzon, A. Mullavey, T. J. N. Nelson, L. K. Nuttall, J. Oberling, Richard J. Oram, C. Osthelder, D. J. Ottaway, H. Overmier, Jordan R. Palamos, W. Parker, Ethan Payne, A. Pele, R. Penhorwood, Carlos J. Perez, M. Pirello, H. Radkins, K. E. Ramirez, J. W. Richardson, K. Riles, Norna A. Robertson, J. G. Rollins, C. L. Romel, Janeen H. Romie, M. P. Ross, Kyle Ryan, Travis Sadecki, Eduardo Sanchez, Luis Sanchez, Saravanan R. Tiruppatturrajamanikkam, R. L. Savage, D. Schaetzl, Roman Schnabel, Robert Schofield, E. Schwartz, Danny Sellers, Thomas Shaffer, D. Sigg, B. J. J. Slagmolen, J. R. Smith, B. Sorazu, A. P. Spencer, K. A. Strain, L. Sun, M. J. Szczepańczyk, Michael Thomas, Patrick Thomas, K. Thorne, K. Toland, G. Traylor, M. Tse, Alexander Urban, G. Valdés, Daniel C. Vander-Hyde, P. J. Veitch, Krishna Venkateswara, G. Venugopalan, A. D. Viets, T. Vo, C. Vorvick, M. Wade, R. L. Ward, J. Warner, B. Weaver, Rainer Weiß, C. Whittle, B. Willke, Christopher Wipf, Hang Yu, Haocun Yu, Liyuan Zhang, M. E. Zucker, J. Zweizig

Notice bibliographique

RevueApplied Optics · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities CouncilNational Science Foundation
Mots-clésLIGOInterferometryOpticsAstronomical interferometerPhysicsDetectorSensitivity (control systems)Michelson interferometerGravitational waveElectronic engineeringAstronomyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Small, highly absorbing points are randomly present on the surfaces of the main interferometer optics in Advanced LIGO. The resulting nanometer scale thermo-elastic deformations and substrate lenses from these micron-scale absorbers significantly reduce the sensitivity of the interferometer directly though a reduction in the power-recycling gain and indirect interactions with the feedback control system. We review the expected surface deformation from point absorbers and provide a pedagogical description of the impact on power buildup in second generation gravitational wave detectors (dual-recycled Fabry-Perot Michelson interferometers). This analysis predicts that the power-dependent reduction in interferometer performance will significantly degrade maximum stored power by up to 50% and, hence, limit GW sensitivity, but it suggests system wide corrections that can be implemented in current and future GW detectors. This is particularly pressing given that future GW detectors call for an order of magnitude more stored power than currently used in Advanced LIGO in Observing Run 3. We briefly review strategies to mitigate the effects of point absorbers in current and future GW wave detectors to maximize the success of these enterprises.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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