优化用于Advanced LIGO数据分析的自旋时域引力波波形
高能天体物理现象
2016-06-01 v2 广义相对论与量子宇宙学
摘要
自旋有效单体-数值相对论（SEOBNR）系列引力波近似模型是用于Advanced LIGO数据分析的最佳模型之一。遗憾的是，目前LALSuite中的SEOBNR代码通常太慢，无法直接用于基于标准马尔可夫链蒙特卡洛的参数估计（PE）。为此已开发了SEOBNR的降阶模型（ROMs），但尚无已知方法能使完整八维内禀参数空间的ROMs比SEOBNR代码直接用于PE更高效。因此作为原理验证，我们将原始的LALSuite SEOBNRv2近似模型代码（其对准自旋系统的波形建模）加速了近300倍。我们假设纯串行分析，优化后的代码将使用该近似模型进行PE的时间尺度缩短至数月，因此即便适度的并行化结合我们的优化代码也将使直接运行带有SEOBNR代码的完整PE流水线成为现实可能。我们的许多SEOBNRv2优化已应用于SEOBNRv3，这是一种能够对具有全部八个（进动）内禀自由度的源建模的新近似模型。我们预期一旦我们所有的优化应用于SEOBNRv3，可能实现类似的加速。
引用
@article{arxiv.1601.03393,
title = {Optimizing spinning time-domain gravitational waveforms for Advanced LIGO data analysis},
author = {Caleb Devine and Zachariah B. Etienne and Sean T. McWilliams},
journal= {arXiv preprint arXiv:1601.03393},
year = {2016}
}
备注
17 pages, 5 figures. Matches published version