用于中子星并合引力波预报的深度学习
广义相对论与量子宇宙学
2021-03-09 v1
摘要
我们引入了用于双中子星并合引力波探测的深度学习时间序列预报方法。该方法能够在并合前最长 30 秒于真实 advanced LIGO 数据中识别这些信号。当应用于 GW170817 时，我们的深度学习预报方法在并合前 10 秒识别出该引力波信号的存在。这一新颖方法在推理时仅需单个 GPU，并可用作对时间敏感的多信使搜寻的早期预警系统的一部分。
引用
@article{arxiv.2010.09751,
title = {Deep learning for gravitational wave forecasting of neutron star mergers},
author = {Wei Wei and E. A. Huerta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.09751},
year = {2021}
}
备注
10 pages, 4 figures