Spinning Spectral Sirens: Robust Cosmological Measurement Using Mass–Spin Correlations in the Binary Black Hole Population
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gravitational waves from compact binary mergers provide a direct measurement of luminosity distance, which, in combination with redshift information, serves as a cosmological probe. In order to statistically infer merger redshifts, the “spectral standard siren” method relies on features, such as peaks, dips, or breaks, in the compact object mass spectrum, which get redshifted in the detector frame relative to the source frame. However, if the source-frame location of these features evolves over cosmic time, the spectral siren measurement may be biased. Some features, such as the edges of the pair-instability supernova mass gap, may be more stable than others. We point out that binary black hole (BBH) spins, which are not redshifted in the detector frame, provide a natural way to identify robust mass scales for spectral siren cosmology. For example, there is recent evidence for a mass scale in the BBH population that separates slowly spinning from more rapidly spinning BBH mergers, consistent with the lower edge of the pair-instability gap. Applying our method to data from LIGO-Virgo-KAGRA’s third transient catalog, we demonstrate how to isolate this mass scale and produce a robust “spinning spectral siren” measurement of the Hubble constant H 0 = 8 5 − 67 + 99 km s − 1 Mpc − 1 , or H 0 = 8 0 − 46 + 60 km s − 1 Mpc − 1 when combined with other mass features, such as the ∼35 M ⊙ peak. We consider the possibility that the source-frame location of the ∼35 M ⊙ peak evolves with redshift and show that information from black hole spin can be used to mitigate the associated bias for self-calibrating spectral sirens.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».