Modeling Current and Future High-cadence Surveys of Repeating Fast Radio Burst Populations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In recent years, the Canadian Hydrogen Intensity Mapping Experiment (CHIME) interferometer has revealed a large number of fast radio bursts (FRBs), including a sizable population that demonstrates repeating behavior. This transit facility, employing a real-time FRB search pipeline, continually scans the sky with declinations between −10° and 90° for events with fluences ⪆0.4 Jy ms. We simulate a population of repeating FRBs by performing Monte Carlo simulations of underlying source populations processed through a mock CHIME/FRB observing pipeline. Assuming intrinsic repeater rates follow a Poisson distribution, we test assumptions about the burst populations of the repeater sample, and construct models of the FRB sample assuming various cosmological distributions. We infer the completeness of CHIME/FRB observations as a function of observing cadence and redshifts out to 0.5. We find that, if all simulated bursts have a fixed Poisson probability of repetition over their integrated time of observation, repeating burst detections across comoving volume should continue to grow near linearly on the order of decades. We predict that around 170 of the current CHIME/FRB one-off sources will ultimately repeat. We also make projections for FRB repeaters by future facilities and demonstrate that the number of repeaters they find could saturate on a ∼3 yr timescale.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».