High-time resolution search for compact objects using fast radio burst gravitational lens interferometry with CHIME/FRB
Notice bibliographique
Résumé
The gravitational field of compact objects, such as primordial black holes, can create multiple images of background sources. For transients such as fast radio bursts (FRBs), these multiple images can be resolved in the time domain. Under certain circumstances, these images not only have similar burst morphologies but are also phase-coherent at the electric field level. With a novel dechannelization algorithm and a matched filtering technique, we search for repeated copies of the same electric field waveform in observations of FRBs detected by the FRB backend of the Canadian Hydrogen Mapping Intensity Experiment (CHIME). An interference fringe from a coherent gravitational lensing signal will appear in the time-lag domain as a statistically significant peak in the time-lag autocorrelation function. We calibrate our statistical significance using telescope data containing no FRB signal. Our dataset consists of $\ensuremath{\sim}100$-ms long recordings of voltage data from 172 FRB events, dechannelized to 1.25-ns time resolution. This coherent search algorithm allows us to search for gravitational lensing signatures from compact objects in the mass range of ${10}^{\ensuremath{-}4}--{10}^{4}\text{ }\text{ }{\mathrm{M}}_{\ensuremath{\bigodot}}$. After ruling out an anomalous candidate due to diffractive scintillation, we find no significant detections of gravitational lensing in the 172 FRB events that have been analyzed. In a companion work [C. Leung and Z. Kader, Phys. Rev. D 106, 043017 (2022).], we interpret the constraints on dark matter from this search.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».