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Enregistrement W4317037186 · doi:10.1093/mnras/stad033

Unbinned likelihood analysis for X-ray polarization

2023· article· en· W4317037186 sur OpenAlexafffund
Denis González–Caniulef, Ilaria Caiazzo, Jeremy Heyl

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced X-ray Imaging Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Space AgencyWalter Burke Institute for Theoretical PhysicsWestern Canada Research GridCompute CanadaCalifornia Institute of Technology
Mots-clésMaximum likelihoodPolarization (electrochemistry)Computer scienceComputational biologyMathematicsStatisticsBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We present a systematic study of the unbinned, photon-by-photon likelihood technique which can be used as an alternative method to analyse phase-dependent, X-ray spectro-polarimetric observations obtained with IXPE and other photoelectric polarimeters. We apply the unbinned technique to models of the luminous X-ray pulsar Hercules X-1, for which we produce simulated observations using the ixpeobssim package. We consider minimal knowledge about the actual physical process responsible for the polarized emission from the accreting pulsar and assume that the observed phase-dependent polarization angle can be described by the rotating vector model. Using the unbinned technique, the detector’s modulation factor, and the polarization information alone, we found that both the rotating vector model and the underlying spectro-polarimetry model can reconstruct equally well the geometric configuration angles of the accreting pulsar. However, the measured polarization fraction becomes biased with respect to the underlying model unless the energy dispersion and effective area of the detector are also taken into account. To this end, we present an energy-dispersed likelihood estimator that is proved to be unbiased. For different analyses, we obtain posterior distributions from multiple ixpeobssim realizations and show that the unbinned technique yields $\sim 10{{\ \rm per\ cent}}$ smaller error bars than the binned technique. We also discuss alternative sources, such as magnetars, in which the unbinned technique and the rotating vector model might be applied.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,242
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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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