面向 LISA 数据的仪器故障搜索与拟合管线
广义相对论与量子宇宙学
2025-09-16 v4 天体物理仪器与方法
摘要
仪器人工信噪，如故障，可显著损害 LISA 的科学产出。我们的 methodology 采用包括可逆跳转马尔可夫链蒙特卡洛（Reversible Jump MCMC）和平行保温（parallel tempering）于内的高级贝叶斯技术，以发现和特征化故障与天体信号。该管线的鲁棒性通过其能够同时处理多样化故障形态的能力得到验证，并通过来自 LISA 数据挑战的 'Spritz' 类型数据集进行了验证。我们的做法使对 Massive Black Hole Binaries 的准确推断得以实现，同时对仪器人工信噪和噪声进行了特征化。这些结果在针对仪器噪声与天体信号进行差异化策略方面代表了重要进展，这将最终提高了使用 LISA 进行源族谱分析的准确性和可靠性。
引用
@article{arxiv.2505.19870,
title = {A pipeline for searching and fitting instrumental glitches in LISA data},
author = {Martina Muratore and Jonathan Gair and Olaf Hartwig and Michael L. Katz and Alexandre Toubiana},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.19870},
year = {2025}
}