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Enregistrement W3173785178 · doi:10.1103/physrevd.104.083036

Mapping the likelihood of GW190521 with diverse mass and spin priors

2021· preprint· en· W3173785178 sur OpenAlexfundno aff
Seth Olsen, Javier Roulet, Horng Sheng Chia, Liang Dai, Tejaswi Venumadhav, Barak Zackay, Matías Zaldarriaga

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D/Physical review. D. · 2021
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstituto Nazionale di Fisica NucleareScience and Technology Facilities CouncilMax-Planck-GesellschaftAustralian Research CouncilNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekCentre National de la Recherche ScientifiqueCanadian Institute for Advanced ResearchUniversity of California BerkeleySimons FoundationNational Science Foundation
Mots-clésPrior probabilityPhysicsBinary numberSpin (aerodynamics)InferenceBlack hole (networking)SpinsStatistical physicsAstrophysicsBayesian probabilityStatisticsMathematicsComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We map the likelihood of GW190521, the heaviest detected binary black hole (BBH) merger, by sampling under different mass and spin priors designed to be uninformative. We find that a source-frame total mass of $\ensuremath{\sim}150\text{ }\text{ }{M}_{\ensuremath{\bigodot}}$ is consistently supported, but posteriors in mass ratio and spin depend critically on the choice of priors. We confirm that the likelihood has a multimodal structure with peaks in regions of mass ratio representing very different astrophysical scenarios. The unequal-mass region (${m}_{2}/{m}_{1}<0.3$) has an average likelihood $\ensuremath{\sim}{e}^{6}$ times larger than the equal-mass region (${m}_{2}/{m}_{1}>0.3$) and a maximum likelihood $\ensuremath{\sim}{e}^{2}$ larger. Using ensembles of samples across priors, we examine the implications of qualitatively different BBH sources that fit the data. We find that the equal-mass solution has poorly constrained spins and at least one black hole mass that is difficult to form via stellar collapse due to pair instability. The unequal-mass solution can avoid this mass gap entirely but requires a negative effective spin and a precessing primary. Either of these scenarios is more easily produced by dynamical formation channels than field binary coevolution. Drawing representative samples from each region of the likelihood map, we find a sensitive comoving volume time $\mathcal{O}(10)$ times larger in the mass gap region than the gap-avoiding region. Considering ${D}_{\mathrm{com}}^{3}\mathcal{L}$ to account for the distance effect, the likelihood of these representative samples still reverses the advantage to favor the gap-avoiding scenario by a factor of $\mathcal{O}(100)$ before including mass and spin priors. Posteriors are easily driven away from this high-likelihood region by common prior choices meant to be uninformative, making GW190521 parameter inference sensitive to the assumed mass and spin distributions of mergers in the source's astrophysical channel. This may be a generic issue for similarly heavy events given current detector sensitivity and waveform degeneracies.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,416 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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