The NANOGrav 12.5 yr Data Set: Bayesian Limits on Gravitational Waves from Individual Supermassive Black Hole Binaries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pulsar timing array collaborations, such as the North American Nanohertz Observatory for Gravitational Waves (NANOGrav), are seeking to detect nanohertz gravitational waves emitted by supermassive black hole binaries formed in the aftermath of galaxy mergers. We have searched for continuous waves from individual circular supermassive black hole binaries using NANOGrav’s recent 12.5 yr data set. We created new methods to accurately model the uncertainties on pulsar distances in our analysis, and we implemented new techniques to account for a common red-noise process in pulsar timing array data sets while searching for deterministic gravitational wave signals, including continuous waves. As we found no evidence for continuous waves in our data, we placed 95% upper limits on the strain amplitude of continuous waves emitted by these sources. At our most sensitive frequency of 7.65 nHz, we placed a sky-averaged limit of h 0 < (6.82 ± 0.35) × 10−15, and h 0 < (2.66 ± 0.15) × 10−15 in our most sensitive sky location. Finally, we placed a multimessenger limit of < ( 1.41 ± 0.02 ) × 10 9 M ⊙ on the chirp mass of the supermassive black hole binary candidate 3C 66B.
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 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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».