Gravitational Wave Sources in Our Galactic Backyard: Predictions for BHBH, BHNS, and NSNS Binaries Detectable with LISA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Future searches for gravitational waves from space will be sensitive to double compact objects in our Milky Way. We present new simulations of the populations of double black holes (BHBHs), BH neutron stars (BHNSs), and double neutron stars (NSNSs) that will be detectable by the planned space-based gravitational-wave detector called Laser Interferometer Space Antenna (LISA). For our estimates, we use an empirically informed model of the metallicity-dependent star formation history of the Milky Way. We populate it using an extensive suite of binary population-synthesis predictions for varying assumptions relating to mass transfer, common-envelope, supernova kicks, remnant masses, and wind mass-loss physics. For a 4(10) yr LISA mission, we predict between 30–370(50–550) detections over these variations, out of which 6–154 (9–238) are BHBHs, 2–198 (3–289) are BHNSs, and 3–35 (4–57) are NSNSs. We expect that about 50% (60%) can be distinguished from double white dwarf sources based on their mass or eccentricity and localization. Specifically, for about 10% (15%), we expect to be able to determine chirp masses better than 10%. For 13% (13%), we expect sky-localizations better than 1°. We discuss how the variations in the physics assumptions alter the distribution of properties of the detectable systems, even when the detection rates are unchanged. We further discuss the possibility of multimessenger observations of pulsar populations with the Square Kilometre Array and assess the benefits of extending the LISA mission.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».