Waveform model for the <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"> <mml:mo stretchy="false">(</mml:mo> <mml:mo>ℓ</mml:mo> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mn>2</mml:mn> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:mi>m</mml:mi> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mn>0</mml:mn> <mml:mo stretchy="false">)</mml:mo> </mml:math> spherical harmonic and the displacement memory contribution from precessing binary black holes
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we construct the first phenomenological waveform model, which contains the ``complete'' $\ensuremath{\ell}=2$ spherical harmonic mode content for gravitational wave signals emitted by the coalescence of binary black holes with spin precession: The model contains the dominant part of the gravitational wave displacement memory, which manifests in the $(\ensuremath{\ell}=2,m=0)$ spherical harmonic in a co-precessing frame, as well as the oscillatory component of this mode. The model is constructed by twisting up the oscillatory contribution of the mode, as it was previously done for the rest of spherical harmonic modes in IMRPhenomTPHM and the Phenom family of waveform models. Regarding the displacement memory contribution present in the aligned spin (2,0) mode, we discuss a procedure to analytically compute the ``precessing memory'' in all the $\ensuremath{\ell}=2$ modes using the integration derived from the Bondi-Metzner-Sachs balance laws. The final waveform of the (2,0) mode is then obtained by summing together both contributions. We implement this as an extension of the computationally efficient IMRPhenomTPHM waveform model, and we test its accuracy by comparing against a set of numerical relativity simulations. Finally, we employ the model to perform a Bayesian parameter estimation injection analysis.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,006 |
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 ».