地基与天基引力波天文学中针对可比质量双星的加速贝叶斯推断新方法
广义相对论与量子宇宙学
2014-11-04 v1
摘要
随着计算资源的进步，贝叶斯推断正日益成为引力波天文学中的标准实践工具。然而，诸如马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）等算法需要大量迭代才能保证收敛到目标密度。每条链都需要对似然函数进行大量评估，而在使用 Hessian MCMC 的情况下，还需计算 Fisher 信息矩阵以用作提议分布。由于每次迭代至少需要生成一个引力波波形，我们很快便触及了当前贝叶斯算法的排除点，尤其是对于低质量系统，其波形长度大且波形生成时间在秒量级。这突然要求单个 MCMC 的时间尺度长达数周。由于每次似然和 Fisher 信息矩阵计算都需要评估噪声加权标量积，我们证明，利用积分的线性性质以及超过 90% 的生成时间花费在小于最大频率三分之一处这一事实，可以构造复合积分，从而将可比质量双星的 MCMC 速度提高 3.5 至 5.5 倍，具体取决于波形长度。该方法与源和探测器类型无关，可应用于任何显示显著频率演化的波形，例如 Advanced LIGO/Virgo 探测的恒星级质量双星，以及 eLISA 探测的超大质量黑洞。
引用
@article{arxiv.1411.0598,
title = {A New Method of Accelerated Bayesian Inference for Comparable Mass Binaries in both Ground and Space-Based Gravitational Wave Astronomy},
author = {Edward K. Porter},
journal= {arXiv preprint arXiv:1411.0598},
year = {2014}
}
备注
11 pages, 4 figures, submitted to Classical and Quantum Gravity