优化冷中子星状态方程的贝叶斯模型选择
广义相对论与量子宇宙学
2025-12-29 v3 高能天体物理现象
天体物理仪器与方法
摘要
我们引入了一个计算框架——用于模型选择的贝叶斯证据计算（BEOMS），以评估在确定冷中子星（NS）状态方程（EOS）背景下的多种贝叶斯模型选择方法，重点关注它们在当前和下一代引力波（GW）天文台中的表现。我们利用从双中子星（BNS）并合群体产生的引力波数据中，通过 EOS-不可知的贝叶斯双星参数推断获得的后验分布，对各种 EOS 模型进行了系统比较。每个模型的累积证据是在以中子星质量和潮汐形变率为特征的多维参数空间中计算的。我们的发现表明，当在组分质量和潮汐形变率的二维子空间中进行时，贝叶斯模型选择最为有效，只需较少的事件就能以高置信度区分 EOS 模型。此外，我们考虑了当前和计划中的引力波天文台不断演变的灵敏度，建立了潮汐形变率测量精度与模型选择准确性之间的关系。BEOMS 提供了计算效率，并可适用于执行其他来源引力波数据的模型选择。
引用
@article{arxiv.2502.03831,
title = {Optimizing Bayesian model selection for equation of state of cold neutron stars},
author = {Rahul Kashyap and Ish Gupta and Arnab Dhani and Monica Bapna and Bangalore Sathyaprakash},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.03831},
year = {2025}
}
备注
Accepted PRD; LVK PnP approved, 22 Page, 13 figures