利用神经网络估计双黑洞并合中的参数
天体物理仪器与方法
2016-10-14 v1 高能天体物理现象
广义相对论与量子宇宙学
摘要
我们提出了一种基于人工神经网络 (ANNs) 的算法，该算法可根据给定的引力波 (GW) 应变估计双黑洞并合中的质量比。在本分析中，ANN 使用数值模拟生成的 GW 信号样本进行训练。该算法的有效性通过针对 ANN 未知的给定质量比、同样由模拟生成的 GW 进行评估。我们测量了该算法在插值和外推机制下的准确性。我们展示了无噪声信号和高斯噪声污染信号的结果，以预测方法准确性对信噪比的依赖性。
引用
@article{arxiv.1608.02491,
title = {Parameter estimates in binary black hole collisions using neural networks},
author = {M. Carrillo and M. Gracia-Linares and J. A. González and F. S. Guzmán},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.02491},
year = {2016}
}
备注
7 pages, 9 eps figures