The NANOGrav 15 yr Data Set: Evidence for a Gravitational-wave Background

2023· article· en· 1 466 citations· W4382358570 sur OpenAlex· 10.3847/2041-8213/acdac6

Pourquoi ce travail est-il dans la base ?

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

Affiliation canadienneUne personne signataire a déclaré un établissement canadien. C'est la seule voie dont dispose la base habituelle.

Organisme subventionnaire canadienUn organisme canadien l'a financé. Le travail peut ne porter aucune affiliation canadienne.

Scores machine (provisoires)

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

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.

Tête enseignante Opus0,128

Tête enseignante GPT0,402

Écart entre enseignants: 0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation: 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 découle

Résumé

Abstract We report multiple lines of evidence for a stochastic signal that is correlated among 67 pulsars from the 15 yr pulsar timing data set collected by the North American Nanohertz Observatory for Gravitational Waves. The correlations follow the Hellings–Downs pattern expected for a stochastic gravitational-wave background. The presence of such a gravitational-wave background with a power-law spectrum is favored over a model with only independent pulsar noises with a Bayes factor in excess of 10 14 , and this same model is favored over an uncorrelated common power-law spectrum model with Bayes factors of 200–1000, depending on spectral modeling choices. We have built a statistical background distribution for the latter Bayes factors using a method that removes interpulsar correlations from our data set, finding p = 10 −3 (≈3 σ ) for the observed Bayes factors in the null no-correlation scenario. A frequentist test statistic built directly as a weighted sum of interpulsar correlations yields p = 5 × 10 −5 to 1.9 × 10 −4 (≈3.5 σ –4 σ ). Assuming a fiducial f −2/3 characteristic strain spectrum, as appropriate for an ensemble of binary supermassive black hole inspirals, the strain amplitude is <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mn>2.4</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo>−</mml:mo> <mml:mn>0.6</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo>+</mml:mo> <mml:mn>0.7</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mo>×</mml:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mn>10</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo>−</mml:mo> <mml:mn>15</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:math> (median + 90% credible interval) at a reference frequency of 1 yr −1 . The inferred gravitational-wave background amplitude and spectrum are consistent with astrophysical expectations for a signal from a population of supermassive black hole binaries, although more exotic cosmological and astrophysical sources cannot be excluded. The observation of Hellings–Downs correlations points to the gravitational-wave origin of this signal.

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La notice

Revue: The Astrophysical Journal Letters
Thématique: Pulsars and Gravitational Waves Research
Domaine: Physics and Astronomy
Établissements canadiens: Canadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnaires: Office of Naval ResearchScience and Technology Facilities CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaJet Propulsion LaboratoryEötvös Loránd TudományegyetemCouncil for Higher EducationCollege of Science, Oregon State UniversityCalifornia Institute of TechnologyIsrael Academy of Sciences and HumanitiesSpace Telescope Science InstituteOregon State UniversityCanadian Institute for Advanced ResearchResearch Corporation for Science AdvancementVanderbilt UniversityUniversity of TorontoGoddard Space Flight CenterUniversity of WashingtonAlfred P. Sloan FoundationBrinson FoundationAssociated UniversitiesTexas Tech UniversityWest Virginia UniversityGordon and Betty Moore FoundationDeutsche ForschungsgemeinschaftUniversity of Central FloridaJohn Templeton FoundationUniversity of MichiganSimons FoundationFlatiron HealthNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clés: PhysicsAlgorithmData setArtificial intelligenceComputer science
Résumé présent dans OpenAlex: oui
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