偏心率至关重要：偏心率对推断双黑洞族群的影响

双黑洞（BBH）发出的引力波（GW）编码了关于其源的关键信息。GW 信号使我们能够推断宇宙中 BBH 族群的关键属性，包括质量、自旋和偏心率分布。虽然双星组分的质量和自旋已被认为能提供关于形成的见解，但偏心率作为形成和演化的独特且可量化的指标尤为突出。然而，尽管其具有重要意义，在与 GW 信号相关的大多数参数估计（PE）分析中却明显缺失了偏心率。为了评估推断偏心率分布的精度，我们生成了两组具有无自旋、无进动动力学且质量范围在 $10 M_\odot$ 和 $50 M_\odot$ 之间的偏心双黑洞（EBBH）合成族群。这是使用偏心率幂律模型实现的，包含 $100$ 个事件，偏心率分布设定为 $\sigma_\epsilon = 0.05$ 和 $\sigma_\epsilon = 0.15$。将此合成 EBBH 集合与圆双黑洞（CBBH）集合进行对比，以辨别在没有偏心率的情况下参数推断会有何不同。采用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）技术，我们约束了关键模型参数，包括事件率（$\mathcal{R}$）、质量分布、最小质量（$m_{min}$）、最大质量（$m_{max}$）和偏心率分布（$\sigma_\epsilon$）。我们的分析表明，只要有足够多的事件，偏心族群推断可以识别出即使是微小偏心率的特征。相反，我们的研究表明，对于本研究中使用的偏心率分布乐观值的族群，忽略偏心率的分析可能会得出关于族群参数的有偏结论。