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Enregistrement W4406486154 · doi:10.48550/arxiv.2501.08964

Black Hole Tomography: Unveiling Black Hole Ringdown via Gravitational Wave Observations

2025· preprint· en· W4406486154 sur OpenAlexaff
Ariadna Ribes Metidieri, Béatrice Bonga, B. Krishnan

Notice bibliographique

RevueArXiv.org · 2025
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRelativity and Gravitational Theory
Établissements canadiensInstitute of Particle Physics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlack hole (networking)PhysicsTomographyGravitational waveAstrophysicsOpticsComputer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the post-merger regime of a binary black hole merger, the gravitational wave signal consists of a superposition of quasi-normal modes (QNMs) of the remnant black hole. It has been observed empirically, primarily through numerical simulations and heuristic arguments, that the infalling radiation at the horizon is also composed of a superposition of QNMs. In this paper, we provide an analytic explanation for this observation in the perturbative regime. Our analysis is based on a characteristic initial value formulation where data is prescribed on the horizon (modeled as a perturbed isolated horizon), and on a transversal null-hypersurface which registers the outgoing radiation. This allows us to reformulate the traditional QNM problem in a fully 4-dimensional setting. Using a mode-decomposition, we demonstrate that the radiation modes crossing $\mathcal{H}$ are highly correlated with the outgoing modes crossing $\mathcal{I}$, and provide explicit expressions linking $\widetildeΨ_0$ at the horizon with $\widetildeΨ_4$ at null infinity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,284
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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