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Enregistrement W4401077565 · doi:10.1103/physrevd.110.023038

Searching for gravitational-wave signals from precessing black hole binaries with the GstLAL pipeline

2024· article· en· W4401077565 sur OpenAlexaff
S. Schmidt, Sarah Caudill, J. D. E. Creighton, R. M. Magee, Leo Tsukada, Shomik Adhicary, Pratyusava Baral, A. C. Baylor, K. C. Cannon, B. Cousins, Becca Ewing, Heather Fong, J. George, P. Godwin, Chad Hanna, Reiko Harada, Yun-Jing Huang, R. Huxford, Prathamesh Joshi, James Kennington, Soichiro Kuwahara, Alvin K. Y. Li, D. Meacher, C. Messick, S. Morisaki, Debnandini Mukherjee, Wanting Niu, Alex Pace, Cort Posnansky, Anarya Ray, S. Sachdev, S. Sakon, Divya Singh, Ron Tapia, T. Tsutsui, K. Ueno, A. D. Viets, L. E. Wade, M. Wade

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D/Physical review. D. · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceScience and Technology Facilities CouncilCentre National de la Recherche ScientifiqueAustralian Research CouncilNational Research Foundation of KoreaNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekInstituto Nazionale di Fisica NucleareMax-Planck-GesellschaftUniversity of Wisconsin-MilwaukeeInstitute for Computational and Data Sciences, Pennsylvania State UniversityMassachusetts Institute of TechnologyNational Science FoundationMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyCalifornia Institute of TechnologyAcademia SinicaMinistry of Science and ICT, South KoreaNational Science and Technology Council
Mots-clésSpinsGravitational wavePrecessionPhysicsConsistency (knowledge bases)Binary black holeSIGNAL (programming language)Noise (video)Black hole (networking)Spin (aerodynamics)Pipeline (software)AstrophysicsComputer scienceAstronomyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Precession in binary black holes (BBH) is caused by the failure of the black hole spins to be aligned and its study can open up new perspectives in gravitational wave astronomy, providing, among other advancements, a precise measure of distance and an accurate characterization of the BBH spins. However, detecting precessing signals is a highly nontrivial task, as standard matched filtering pipelines for gravitational wave searches are built on many assumptions that do not hold in the precessing case. This work details the upgrades made to the GstLAL pipeline to facilitate the search for precessing BBH signals. The implemented changes in the search statistics and in the signal consistency test are then described in detail. The performance of the upgraded pipeline is evaluated through two extensive searches of precessing signals, targeting two different regions in the mass space, and the consistency of the results is examined. Additionally, the benefits of the upgrades are assessed by comparing the sensitive volume of the precessing searches with two corresponding traditional aligned-spin searches. While no significant sensitivity improvement is observed for precessing binaries with mass ratio $q\ensuremath{\lesssim}6$, a volume increase of up to 100% is attainable for heavily asymmetric systems with largely misaligned spins. Furthermore, our findings suggest that the primary cause of degraded performance in an aligned-spin search targeting precessing signals is not a poor signal-to-noise-ratio recovery but rather the failure of the ${\ensuremath{\xi}}^{2}$ signal-consistency test. Our work paves the way for a large-scale search for precessing signals, which could potentially result in exciting future detections.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,443 · 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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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