利用高斯混合模型增强短时引力波瞬态的搜索管线
广义相对论与量子宇宙学
2024-11-06 v2 天体物理仪器与方法
摘要
我们 presented an enhanced method for applying Gaussian Mixture Modelling(GMM) to the coherent WaveBurst(cWB) algorithm in the search for short-duration gravitational wave(GW)瞬态。该监督式机器学习方法允许GMM在一组代表性属性上对噪声和信号的多维分布进行建模，从而有助于将GW信号分类为噪声瞬态(故障)。我们演示了更新建模方法后消除了GMM分析中先前看到的偏差，使分析在更广泛的脉冲源population范围内更加稳健和灵敏。该增强方法被应用于LIGO-Virgo完整第三观测运行(O3)中针对generic burst all-sky short search，标志着GMM首次应用于3探测器Livingston-Hanford-Virgo网络。对于2和3探测器网络，我们观察到对various generic signal morphologies的灵敏度相当，但在假警报率为每100年时，对低Quality factor参数空间中的波形具有显著的灵敏度提升。这表明GMM能够有效缓解blip故障，这是未建模GW搜索中最具挑战性的噪声来源之一。cWB-GMM搜索恢复的紧凑二元合并(CBC)事件数量与其他cWB后处理方法相当，并在已知CBC事件被移除后得出结论：未检测到新的引力波信号。
引用
@article{arxiv.2407.16414,
title = {Enhancing search pipelines for short gravitational wave transients with Gaussian mixture modelling},
author = {Leigh Smith and Sayantan Ghosh and Jiyoon Sun and V. Gayathri and Ik Siong Heng and Archana Pai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.16414},
year = {2024}
}
备注
14 pages, 8 figures. Accepted for publication in PRD. Quality of fig 1 increased, minor corrections of typos and text