基于加权蒙特卡洛积分的引力波源族群灵敏体积估计

致密双星并合率的族群分析与估计是引力波(GW)天文学的重要课题之一。这些分析的主要要素是族群平均灵敏体积。通常,给定搜索对给定模拟源族群的灵敏体积,是通过从族群模型中抽取信号并将其作为注入添加到探测器数据中来估计的。随后,搜索流水线对作为模拟引力波波形的注入进行搜索,并确定其信噪比(SNR)。灵敏体积由蒙特卡洛(MC)积分,利用添加到数据中的注入总数、跨越所选SNR阈值的注入数量以及放置注入的天体物理体积来估计。迄今为止,在并合率估计中仅使用了固定的族群模型。然而,由于观测到的GW信号数量增加,族群分析在所涉及的方法学和源性质方面的范围不断扩大,该过程将需要重复多次,带来巨大的计算成本。在本快报中,我们通过执行加权MC积分来解决该问题。我们展示了如何对单组通用注入进行加权,以估计多个族群模型的灵敏体积,从而大幅降低计算成本。该MC积分中的权重是由族群模型和标准宇宙学确定的输出概率与由通用注入的分布函数确定的注入概率之比。与分析/半解析方法(通常利用单探测器灵敏度估计灵敏体积)不同,该方法在统计误差范围内是准确的,不增加额外成本,且所需计算资源极少。