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Enregistrement W7124318170 · doi:10.25911/r6yv-j987

Search for long-transient gravitational waves from ultralight vector boson clouds

2025· other· en· W7124318170 sur OpenAlexfundno aff
Dana Jones

Notice bibliographique

RevueANU Open Research (Australian National University) · 2025
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut Périmètre de physique théoriqueNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of CanadaMinistry of Colleges and UniversitiesNational Science Foundation
Mots-clésGravitational waveBinary black holeBosonGravitational-wave observatoryLIGONumerical relativityBlack hole (networking)Binary search algorithmDetector

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultralight bosons are predicted in many extensions of the Standard Model and may make up a significant fraction of dark matter. Through the superradiance process, they can extract energy from rotating black holes, forming macroscopic clouds that emit quasi-continuous gravitational waves. Probing these signatures with gravitational wave detectors provides us with a unique opportunity to explore beyond-Standard Model physics that is out of reach for terrestrial experiments. This thesis presents the design and implementation of a search pipeline to detect gravitational waves from ultralight vector boson clouds around binary merger remnant black holes observed by the Advanced LIGO, Virgo, and KAGRA (LVK) observatories. The search method incorporates a hidden Markov model that is able to efficiently track the frequency evolution of these long-transient signals. We simulate the signal waveforms with high accuracy using the numerical relativity modeling tool Superrad. Sensitivity studies demonstrate that the search method can detect signals from sources out to ~1 Gpc in parts of the parameter space. To address the various challenges associated with signal candidate follow-up and noise rejection, this thesis also investigates two Doppler-based veto procedures and proposes an effective point spread function be used to differentiate signals from noise. This is later used to quantify the tolerance of the search to sky position mismatch for different targets. In the absence of a detection, a statistically rigorous framework is introduced to constrain the existence of the vector boson mass while marginalizing over uncertainties in the black hole parameters. It is also shown how these constraints can be extended to accommodate additional bosonic interactions. Finally, combining the search pipeline and follow-up studies, we carry out the first directed search for gravitational waves from ultralight vector boson clouds around two remnant black holes detected during the LVK's fourth observing run. No evidence of a signal is found, so constraints are derived on the corresponding vector mass ranges. The results demonstrate that current-generation detectors are fast approaching the required sensitivity to derive physically meaningful exclusions on the vector boson mass. Moreover, this thesis lays the foundation for more sensitive searches in future observing runs and with next-generation gravitational wave detectors.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,131
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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