Formation rate of extreme mass ratio inspirals in active galactic nuclei
Notice bibliographique
Résumé
Extreme mass ratio inspirals (EMRIs) are important sources for space-borne gravitational wave detectors, such as the laser interferometer space antenna and TianQin. Previous EMRI rate studies have focused on the ``loss cone'' scenario, where stellar-mass black holes (sBHs) are scattered into highly eccentric orbits near the central massive black hole (MBH) via multibody interaction. In this work, we calculate the rate of EMRIs of an alternative formation channel: EMRI formation assisted by the accretion flow around accreting massive black holes. In this scenario, sBHs and stars on inclined orbits are captured by the accretion disk, and then subsequently migrate towards the MBH, under the influence of density wave generation and head wind. By solving the Fokker-Planck equation incorporating both sBH-sBH--sBH-star scatterings and sBH--star-disk interactions, we find that an accretion disk usually boosts the EMRI formation rate per individual MBH by $\mathcal{O}({10}^{1}--{10}^{3})$ compared with the canonical loss cone formation channel. Taking into account that the fraction of active Galactic nuclei (AGNs) is $\ensuremath{\sim}\mathcal{O}({10}^{\ensuremath{-}2}\ensuremath{-}{10}^{\ensuremath{-}1})$, where the MBHs are expected to be rapidly accreting, we expect EMRI formation assisted by AGN disks to be an important channel for all EMRIs observed by space-borne gravitational wave detectors. These two channels also predict distinct distributions of EMRI eccentricities and orbit inclinations with respect to the MBH spin equatorial plane, which can be tested by future gravitational wave observations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».