The influence of spin in black hole triplets
Notice bibliographique
Résumé
Spin can influence the dynamics of the already chaotic black hole triplet system. We follow this problem in two sets of simulations: first, the Agekian–Anosova region (or region D), and second, using Pythagorean triangles. We use ARCcode, an N-body code that performs numerical integration of orbits. This code includes post-Newtonian corrections, which we include up to the 2.5th order. In set one of our simulations, we fix the masses of the black holes at 10 6 M ⊙ . Then we run the simulations first without any spin added and after by initialising spin on one of the black holes. We find that after including spin into the system, 12.9% of the simulations changed outcomes. Either the systems went from having all black holes merging to having a black hole escaping the system, or vice versa. In the second set of simulations, we expanded into Pythagorean triangles as initial positions of black holes, stemming from Burrau’s three-body problem. We varied the masses of the black holes from 10 0 M ⊙ –10 12 M ⊙ . Black holes in these systems were given spin in normalised units ranging from 0 to ∼ 0.95. We find that intermediate mass black holes in the range of 10 4 M ⊙ –10 5 M ⊙ , were influenced the most by spin, particularly in their lifetimes. We also find that simulations, initialised as 2-dimensional, become 3-dimensional.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».