MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4388683614 · doi:10.48550/arxiv.2311.01300

Waveform Modelling for the Laser Interferometer Space Antenna

2023· preprint· en· W4388683614 sur OpenAlexaff
Niayesh Afshordi, Sarp Akçay, Pau Amaro‐Seoane, Josu C. Aurrekoetxea, Leor Barack, Enrico Barausse, Robert Benkel, Laura Bernard, Sebastiano Bernuzzi, Emanuele Berti, Matteo Bonetti, Béatrice Bonga, Gabriele Bozzola, Richard Brito, Alessandra Buonanno, Alejandro Cárdenas-Avendaño, Marc Casals, David Chernoff, Alvin J. K. Chua, Katy Clough, M. Colleoni, Mekhi Dhesi, Leanne Durkan, Guillaume Faye, D. L. Ferguson, Scott E. Field, W. Gabella, J. García-Bellido, Miguel Gracia-Linares, Davide Gerosa, Stephen Green, M. Haney, Mark Hannam, Anna Heffernan, Tanja Hinderer, Thomas Helfer, Scott A. Hughes, S. Husa, Soichiro Isoyama, Michael L. Katz, Chris Kavanagh, Gaurav Khanna, Larry Kidder, Valeriya Korol, Lorenzo Küchler, Pablo Laguna, François Larrouturou, Alexandre Le Tiec, Benjamin Leather, Eugene A. Lim, Hyun Lim, T. B. Littenberg, Oliver Long, Carlos O. Lousto, Geoffrey Lovelace, Georgios Lukes-Gerakopoulos, Philip Lynch, Rodrigo Panosso Macedo, C. Markakis, Elisa Maggio, Ilya Mandel, Andrea Maselli, Josh Mathews, Pierre Mourier, David Neilsen, David A. Nichols, Jan Novák, Maria Okounkova, R. O’Shaughnessy, Naritaka Oshita, Conor O’Toole, Zhen Pan, Paolo Pani, George Pappas, Vasileios Paschalidis, Harald Pfeiffer, Lorenzo Pompili, Adam Pound, G. Pratten, Hannes R. Rüter, Milton Ruiz, Zeyd Sam, Laura Sberna, Stuart L. Shapiro, Deirdre Shoemaker, Carlos F. Sopuerta, Andrew Spiers, Hari Sundar, Nicola Tamanini, Jonathan E. Thompson, Alexandre Toubiana, Antonios Tsokaros, Samuel D. Upton, Maarten van de Meent, Jeremy M. Wachter, Niels Warburton, Barry Wardell, Helvi Witek, Vojtěch Witzany, Huan Yang, Miguel Zilhão, Angelica Albertini, K. G. Arun, Miguel Bezares, Alexander Bonilla, Christian E. A. Chapman-Bird, Bradley Cownden, Kevin Cunningham, Chris Devitt, Sam R. Dolan, Francisco Duque, Conor Dyson, Chris L. Fryer, Jonathan Gair, Bruno Giacomazzo, Priti Gupta, Wen-Biao Han, Roland Haas, Eric Hirschmann, E. A. Huerta, Philippe Jetzer, Bernard Kelly, Mohammed Khalil, Jack Windsor Lewis, Nicole Lloyd-Ronning, S. Marsat, Germano Nardini, Jakob Neef, Adrian C. Ottewill, Christiana Pantelidou, Gabriel Andres Piovano, Jaime Redondo–Yuste, Laura Sagunski, Leo C. Stein, Viktor Skoupý, Ulrich Sperhake, Lorenzo Speri, Thomas F. M. Spieksma, Chris Stevens, David Trestini, Alex Vañó-Viñuales

Notice bibliographique

RevueINFM-OAR (INFN Catania) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGravitational waveWaveformPhysicsInterferometryGravitational-wave observatoryDetectorAstronomySpace (punctuation)OpticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

LISA, the Laser Interferometer Space Antenna, will usher in a new era in gravitational-wave astronomy. As the first anticipated space-based gravitational-wave detector, it will expand our view to the millihertz gravitational-wave sky, where a spectacular variety of interesting new sources abound: from millions of ultra-compact binaries in our Galaxy, to mergers of massive black holes at cosmological distances; from the beginnings of inspirals that will venture into the ground-based detectors' view to the death spiral of compact objects into massive black holes, and many sources in between. Central to realising LISA's discovery potential are waveform models, the theoretical and phenomenological predictions of the pattern of gravitational waves that these sources emit. This white paper is presented on behalf of the Waveform Working Group for the LISA Consortium. It provides a review of the current state of waveform models for LISA sources, and describes the significant challenges that must yet be overcome.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations19
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueINFM-OAR (INFN Catania)Même sujetPulsars and Gravitational Waves ResearchTravaux en français237 207