引力波背景的无似然快速重构
宇宙学与河外天体物理
2024-12-09 v3 广义相对论与量子宇宙学
高能物理 - 唯象学
摘要
我们应用最先进的、无似然统计推断（基于机器学习）技术来重构引力波背景（GWB）的谱形。我们聚焦于 LISA 探测器对任意形状信号的重构，但该方法只要可获得仪器噪声的表征，便可轻易推广至模板依赖信号或其他探测器。作为技术证明，我们量化了 LISA 重构任意谱形信号（盲重构）的能力，考虑了多种频率轮廓，并在部分情形中纳入天体物理背景。作为该方法如何重构由参数依赖模板刻画信号（模板重构）的示例，我们给出了针对幂律信号的专门研究。尽管我们的技术相较传统 MCMC 方法具若干优势，我们仍以后者针对具体案例进行了验证。本工作为 GWB 快速且准确的贝叶斯参数估计开启了大门，在推断步骤中几乎无计算开销。我们的工具集已集成至软件包 GWBackFinder，其公开于 https://github.com/AndronikiDimitriou/GWBackFinder。
引用
@article{arxiv.2309.08430,
title = {Fast Likelihood-free Reconstruction of Gravitational Wave Backgrounds},
author = {Androniki Dimitriou and Daniel G. Figueroa and Bryan Zaldivar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.08430},
year = {2024}
}
备注
Published in JCAP. 29 pages plus appendices and references, 12 figures