控制超大质量双黑洞多信使时域搜索中的异常值污染

多种类型的时域数据集容易出现由仪器或天体物理异常导致的统计异常值。这些异常值会损害对时间序列中信号的搜索并导致有偏的参数估计。针对超大质量双黑洞的多信使时域搜索而调优的通用异常值缓解方法尚未被充分探索。为了以低计算成本执行鲁棒的异常值隔离，我们提出了一种吉布斯采样方案。这为异常值建模与隔离提供了结构上的简洁性，因为它只需极小修改即可适应具有脉冲星计时阵列或测光数据的时域建模场景。我们鲁棒地诊断了模拟脉冲星计时数据集中存在的异常值，随后将我们的方法进一步应用于来自 NANOGrav 9 年数据集的脉冲星 J$1909$$-$$3744$。我们还使用来自 Catalina 实时瞬变巡天、全天自动化超新星巡天和 Lincoln 近地小行星研究的数据集探讨了周期性双活动星系核候选体 PG$1302$$-$$102$。我们给出了发现并概述了未来可改进多信使时域搜索中异常值建模与隔离的工作。