为 LISA 快速推断大质量黑洞二元的新框架适配

激光中继器空间天线 (LISA) 旨在检测各种引力波事件，包括大质量黑洞二元的合并、恒星质量黑洞的惊喜和 extreme mass-ratio inspirals。LISA 能够获得高信噪比的信号导致关于波形准确性的担忧。此外，其能够观测持久的信号将增加贝叶斯推断的计算成本，使得在不采用 likelihood 或 waveform 加速技术的情况下使用昂贵且新颖的模型对 standard stochastic sampling 方法具有挑战。为此，我们present了我们的尝试。我们将 ${\tt RIFT}$ 适用于 LISA 以利用其 embarrassingly parallel 架构，高效地分析大数据集中的昂贵引力波模型，而无需依赖 likelihood 或 waveform 加速。我们展示了我们的开源代码能够通过对 ${\tt NRHybSur3dq8}$ 的 zero-noise 注入恢复来准确推断大质量黑洞二元信号的参数。通过利用所有可用 $m\neq0$ 模式进行推断，我们研究了 higher modes 对 LISA 数据分析的影响。我们研究了多个大质量黑洞二元信号在数据集中的影响对单个信号推断的影响，显示所选 source 的推断基本不受影响。此外，我们分析了 LDC-1A 和 blind LDC-2A 数据集，这些数据集来自 LISA data challenges 的 Radler 和 Sangria 挑战。当不使用 specialized hardware 时，我们发现 ${\tt NRHybSur3dq8}$ 注入-恢复大约需要 20 小时，而 Sangria 和 Radler 数据集的分析大约需要 10 小时完成。