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Enregistrement W3182775966 · doi:10.1093/mnras/stac2740

Testing general relativity using quasi-periodic oscillations from X-ray black holes: XTE J1550-564 and GRO J1655-40

2022· article· en· W3182775966 sur OpenAlexafffund
K. Rink, Ilaria Caiazzo, Jeremy Heyl

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysical Phenomena and Observations
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCompute Canada
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGeneral relativityBlack hole (networking)PrecessionRelativistic quantum chemistryTheory of relativityKerr metricSupermassive black holeOscillation (cell signaling)Accretion (finance)AstronomySchwarzschild radiusTheoretical physicsQuantum mechanicsGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We use the Relativistic Precession Model (RPM) and quasi-periodic oscillation (QPO) observations from the Rossi X-ray Timing Explorer to derive constraints on the properties of the black holes that power these sources and to test general relativity (GR) in the strong field regime. We build upon past techniques by using pairs of simultaneously measured QPOs, rather than triplets, and by including characteristic frequencies from the broad noise components of the power spectra in our fits. We find the inclusion of these broad noise components causes an overestimate in masses and underestimate in spins compared to values derived independently from optical spectra. We extend the underlying space-time metric to constrain potential deviations from the predictions of GR for astrophysical black holes. To do this, we modify the RPM model to a Kerr–Newman–deSitter space-time and model changes in the radial, ecliptic, and vertical frequencies. We compare our models with X-ray data of XTE J1550-564 and GRO J1655-40 using robust statistical techniques to constrain the parameters of the black holes and the deviations from GR. For both sources, using QPO and characteristic frequency data, we constrain particular deviations from GR to be less than one part per thousand.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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