基于 GPU 加速的伽马射线暴多信使宽频光变曲线分析
摘要
高频多信使观测为探测伽马射线暴（GRB）提供了有力手段，由 {\em BeppoSAX} 在伽马射线和 LIGO-Virgo 在引力波方面开创。识别中心引擎——磁星或黑洞——也有望改进将 GRB 作为宇宙学演化探针的应用。THESEUS 的设计非常适合于追求这两方面的科学目标。在此，我们提出一种通用目的的 {\em 图形处理器单元}（GPU）加速宽频搜索算法，用于在电磁和引力辐射中搜寻长时标上升与下降啁啾信号，包括并合后或由大质量恒星核坍缩产生的信号。它通过异构计算使用十几块高端 GPU，利用多达 800 万个 1 秒时长模板库实现蝴蝶滤波，每秒相关运算超过一百万次。我们通过对长 GRB 中宽频 Kolmogorov 谱的识别以及并合事件 GW170817 中长时标上升啁啾的识别来展示其应用。前者显示出明显缺乏高频隆起，而该隆起本应来自新形成的磁星中心引擎。后者说明了需要深度搜寻以在引力波的下降啁啾中识别 GRB 中心引擎，无论是并合后还是来自邻近高能核坍缩超新星。未来 THESEUS 的 GRB 目录若覆盖广泛红移范围，可探测宇宙真空的本质并确立 de Sitter 极限作为宇宙学演化的转折点。
引用
@article{arxiv.1802.01685,
title = {GPU-accelerated broadband analysis of multi-messenger GRB light curves},
author = {Maurice H. P. M. van Putten},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.01685},
year = {2018}
}
备注
To be published in the Proceedings of the THESEUS Workshop 2017 (http://www.isdc.unige.ch/theseus/workshop2017.html), Journal of the Italian Astronomical Society (Mem.SAIt), Editors L. Amati, E. Bozzo, M. Della Valle, D. Gotz, P. O'Brien. Details on the THESEUS mission concept can be found in the white paper Amati et al. 2017 (arXiv:171004638) and Stratta et al. 2017 (arXiv:1712.08153)