基于时间域信噪比的大质量黑洞二体系统自旋预cession 测量：从信号形态学获取见解

通过引力波稳健地测量二体黑洞自旋对于理解这些系统的天体物理起源至关重要，但仍具有挑战——尤其是对于高质量系统，其信号短暂且以合并为主导。尽管如此，像 GW190521 这样的事件表明，强自旋预cession 确实可以被捕获。本文我们跟踪了自旋 precession 如何在模拟的高质量二体黑洞信号中逐周期地显现，通过时间域推断进行分析。我们考察了一系列信号，所有信号的自旋和(接近单位)质量比相同——导致相同的自旋演化——但具有不同的信噪比(SNR)、总质量和外观角，这些都会影响观测到的波形形态。我们在不同时间截断每个信号，并仅使用截断前或截断后的数据来推断源参数。由此得到的后验分布允许我们识别哪些时间段的信息驱动其自旋 precession 约束。我们发现，在足够高的峰值后 SNR($\sim 20$)下，尽管仅可见后峰数据(即环形)即可通过 NRSur7dq4 波形模型约束自旋 precession。类似地，在足够大的前截断 SNR($\sim 10$)下，仅使用前峰数据(即 inspiral)即可约束自旋 precession；这发生在总质量小于约 100 $M_{\odot}$ 且在 GW190521 完整信号 SNR 下。我们变动倾斜、极化和相位角，发现其配置无需精确调谐即可测量自旋 precession，即使对于非常高质量和短信号，只有两个到三个可观察周期。我们没有发现相同的形态特征始终驱动 precession 约束：在某些信号中，precession 推断取决于嘈杂的合并与安静的前合并周期之间的关系，这正是 GW190521 的情况，但这并非普遍如此。