Multimessenger Search for Exotic Field Emission with a Global Magnetometer Network
Notice bibliographique
Résumé
The history of astronomy has shown that advances in sensing methods open up new windows to the Universe and often lead to unexpected discoveries. Quantum sensor networks in combination with traditional astronomical observations are emerging as a novel modality for multimessenger astronomy. Here we develop a generic analysis framework that uses a data-driven approach to model the sensitivity of a quantum sensor network to astrophysical signals as a consequence of beyond-the-standard model (BSM) physics. The analysis method evaluates correlations between sensors to search for BSM signals coincident with astrophysical triggers, such as black hole mergers, supernovae, or fast radio bursts. Complementary to astroparticle approaches that search for particlelike signals (e.g., weakly interacting massive particles), quantum sensors are sensitive to wavelike signals from exotic quantum fields. This analysis method can be applied to networks of different types of quantum sensors, such as atomic clocks, matter-wave interferometers, and nuclear clocks, which can probe many types of interactions between BSM fields and standard model particles. We use this analysis method to carry out the first direct search utilizing a terrestrial network of precision quantum sensors for BSM fields emitted during a black hole merger. Specifically, we use the global network of optical magnetometers for exotic physics (GNOME) to perform a search for exotic low-mass field (ELF) bursts generated in coincidence with a gravitational-wave signal from a binary black hole merger (GW200311_115853) detected by LIGO/Virgo on the March 11, 2020. The associated gravitational wave heralds the arrival of the ELF burst that interacts with the spins of fermions in the magnetometers. This enables GNOME to serve as a tool for multimessenger astronomy. Our search found no significant events and, consequently, we place the first lab-based limits on combinations of ELF production and coupling parameters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».