Gravitational-wave Dark Siren Cosmology Systematics from Galaxy Weighting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The detection of GW170817 and the measurement of its redshift from the associated electromagnetic counterpart provided the first gravitational-wave (GW) determination of the Hubble constant ( H 0 ), demonstrating the potential power of standard siren cosmology. In contrast to this “bright siren” approach, the “dark siren” approach can be utilized for GW sources in the absence of an electromagnetic counterpart: One considers all galaxies contained within the localization volume as potential hosts. When statistically averaging over the potential host galaxies, weighting them by physically motivated properties (e.g., tracing star formation or stellar mass) could improve convergence. Using mock galaxy catalogs, we explore the impact of these weightings on the measurement of H 0 . We find that incorrect weighting schemes can lead to significant biases due to two effects: the assumption of an incorrect galaxy redshift distribution, and preferentially weighting incorrect host galaxies during the inference. The magnitudes of these biases are influenced by the number of galaxies along each line of sight, the measurement uncertainty in the GW luminosity distance, and correlations in the parameter space of galaxies. We show that the bias may be overcome from improved localization constraints in future GW detectors, a strategic choice of priors or weighting prescription, and by restricting the analysis to a subset of high-signal-to-noise ratio events. We propose the use of hierarchical inference as a diagnostic of incorrectly weighted prescriptions. Such approaches can simultaneously infer the correct weighting scheme and the values of the cosmological parameters, thereby mitigating the bias in dark siren cosmology due to incorrect host-galaxy weighting.
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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 | 0,014 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».