Fisher 与 Bayes：利用 eLISA 对高红移大质量黑洞双星参数估计技术的比较

大质量黑洞双星是未来 eLISA 天文台引力波（GW）的主要源。到高红移处探测并参数估计这些源，将提供关于种子黑洞形成机制以及大质量黑洞及其宿主星系随宇宙时间演化的宝贵信息。近二十年来，Fisher 信息矩阵一直是引力波参数估计的标准工具。然而，近期研究质疑了 Fisher 矩阵方法的适用性。例如，Fisher 矩阵方法有时在光度距离和天区位置等参数估计中给出 ≥100% 的误差。随着计算能力的进步，贝叶斯推断正开始在参数估计研究中取代 Fisher 矩阵近似。本工作中，我们对位于红移 $0.1\leq z\leq 13.2$ 之间的 120 个源进行了贝叶斯推断分析，并与 Fisher 矩阵分析结果比较。Fisher 矩阵结果表明，对于这一特定源选择，eLISA 将无法定位红移 $z\lesssim6$ 的源。相反，贝叶斯推断为研究中所有源提供了有限的误差估计，并表明我们能确定所有源的最小最近距离。该研究进一步预言，借助 eLISA，我们至少到红移 $z\leq13$ 应能预测啁啾质量最大误差 $\lesssim 1\%$，约化质量最大误差 $\lesssim20\%$，并合时间误差 2 小时，且在红移 $z\sim5$ 处，源倾角最大误差约 60 度。