Gravitational-Wave Parameter Estimation in non-Gaussian noise using Score-Based Likelihood Characterization
Notice bibliographique
Résumé
Gravitational-wave (GW) parameter estimation typically assumes that instrumental noise is Gaussian and stationary. Obvious departures from this idealization are typically handled on a case-by-case basis, e.g., through bespoke procedures to ``clean'' non-Gaussian noise transients (glitches), as was famously the case for the GW170817 neutron-star binary. Although effective, manipulating the data in this way can introduce biases in the inference of key astrophysical properties, like binary precession, and compound in unpredictable ways when combining multiple observations; alternative procedures free of the same biases, like joint inference of noise and signal properties, have so far proved too computationally expensive to execute at scale. Here we take a different approach: rather than explicitly modeling individual non-Gaussianities to then apply the traditional GW likelihood, we seek to learn the true distribution of instrumental noise without presuming Gaussianity and stationarity in the first place. Assuming only noise additivity, we employ score-based diffusion models to learn an empirical noise distribution directly from detector data and then combine it with a deterministic waveform model to provide an unbiased estimate of the likelihood function. We validate the method by performing inference on a subset of GW parameters from 400 mock observations, containing real LIGO noise from either the Livingston or Hanford detectors. We show that the proposed method can recover the true parameters even in the presence of loud glitches, and that the inference is unbiased over a population of signals without applying any cleaning to the data. This work provides a promising avenue for extracting unbiased source properties in future GW observations over the coming decade.
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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 | 0,004 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».