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Enregistrement W4225985953 · doi:10.1093/mnras/stac1131

Can a binary neutron star merger in the vicinity of a supermassive black hole enable a detection of a post-merger gravitational wave signal?

2022· article· en· W4225985953 sur OpenAlexafffund
A. Vijaykumar, S. J. Kapadia, P. Ajith

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesDepartment of Atomic Energy, Government of IndiaInstitute of Clinical and Translational SciencesCanadian Institute for Advanced ResearchSimons Foundation
Mots-clésPhysicsGravitational waveNeutron starSupermassive black holeLIGOAstrophysicsRedshiftBinary black holeBinary numberAstronomyGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The post-merger gravitational-wave (GW) signal of a binary neutron star (BNS) merger is expected to contain valuable information that could shed light on the equation of state (EOS) of NSs, the properties of the matter produced during the merger, as well as the nature of any potential intermediate merger product such as hypermassive or supramassive NSs. However, the post-merger lies in the high frequency regime (≳1000 Hz) where current LIGO-Virgo detectors are insensitive. While proposed detectors such as NEMO, Cosmic Explorer and Einstein Telescope could potentially detect the post-merger for BNSs within $\mathcal {O}(10~\mathrm{Mpc})$, such events are likely to be rare. In this work, we speculate on the possibility of detecting the post-merger from BNSs coalescing in the vicinity of supermassive black holes (SMBHs). The redshift produced by the gravitational field of the SMBH, as well as the BNS’s proper motion around the SMBH, could effectively ‘stretch’ the post-merger signal into the band of the detectors. We demonstrate, using a phenomenological model, that such BNS coalescences would enable constraints on the peak of the post-merger signal that would otherwise have not been possible, provided the degree of redshifting due to the SMBH can be independently acquired. Further, using numerical simulations of binary neutron stars, we show how such mergers would improve EOS model selection using the post-merger signal. We discuss the mechanisms that might deliver such events and the limitations of this work.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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