Impact of relativistic waveforms in LISA’s science objectives with extreme-mass-ratio inspirals
Notice bibliographique
Résumé
Extreme-mass-ratio inspirals (EMRIs) are one of the key targets for future space-based gravitational wave detectors, such as LISA. The scientific potential of these sources can only be fully realized with fast and accurate waveform models. In this work, we extend the fastemriwaveform (few) framework by providing fully relativistic waveforms at adiabatic order for circular, equatorial orbits in Kerr spacetime, for mass ratios up to ${10}^{\ensuremath{-}3}$. We investigate the significance of including relativistic corrections in the waveform for both vacuum and nonvacuum environments. Specifically, we develop relativistic nonvacuum EMRI waveforms including two different environmental effects in the EMRI waveforms: power-law migration torques and superradiance scalar clouds. For EMRIs in vacuum, we find that nonrelativistic waveforms incorrectly estimate the predicted source's horizon redshift by approximately 35% error. Our analysis shows that incorporating relativistic corrections enhances constraints on accretion disks, modeled through power-law torques, and improves the constraints on disk parameter estimates (error $\ensuremath{\simeq}8%$), representing a significant improvement over previous estimates. Additionally, we assess the evidence for models in a scenario where ignoring the accretion disk biases the parameter estimation, reporting a ${\mathrm{log}}_{10}$ Bayes factor of 1.1 in favor of the accretion disk model. In a fully relativistic setup, we also estimate the parameters of superradiant scalar clouds with relative errors $\ensuremath{\simeq}0.3%$ for the scalar cloud's mass. These results demonstrate that incorporating relativistic effects is essential for Laser Interferometer Space Antenna science objectives with EMRIs.
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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 | 0,008 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».