利用奇异值分解高效覆盖致密双星参数空间
广义相对论与量子宇宙学
2012-08-06 v1 数据分析、统计与概率
摘要
致密双星并合的引力波搜索使用匹配滤波作为探测信号和估计参数的方法。此类搜索构建一个覆盖信号参数空间的高密度精细滤波器网格。此前已证明，奇异值分解可以减少搜索数据所需的滤波器有效数量。在此，我们研究奇异值分解提供的基如何随模板库密度变化而改变维度。我们将证明，使用低密度模板库的奇异值分解所提供的基，足以在模板库边界内精确重建任意点。由于该技术是纯数值的，它可能在数值相对论波形的插值中有应用。
引用
@article{arxiv.1101.4939,
title = {Efficiently enclosing the compact binary parameter space by singular-value decomposition},
author = {Kipp Cannon and Chad Hanna and Drew Keppel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1101.4939},
year = {2012}
}
备注
5 pages, 6 figures