利用完整信号和旋近模板对 Advanced LIGO 灵敏度下的低质量双黑洞进行参数估计

我们研究了在 Advanced LIGO 灵敏度下，总质量 $M \leq 30 Msun$ 的低质量双黑洞的引力波数据分析中旋近模板的有效性。我们主要关注无自旋系统。作为完整的旋近-并合-铃荡波形模型（IMR），我们采用现象学模型"PhenomA"，并通过考虑 IMR 中从旋近部分到并合频率（fmerg）的部分来定义我们的旋近模板模型（Imerg）。我们首先使用 IMR 信号和 IMR 模板计算真实的统计不确定性。接着，使用 IMR 信号和 Imerg 模板，我们计算匹配因子和系统偏差，并将偏差与真实统计不确定性进行比较。我们发现，Imerg 模板库的有效判据为：探测时 $Mcrit \sim 24 Msun$（若 $M>Mcrit$，匹配因子小于 0.97），参数估计时 $Mcrit \sim 26 Msun$（若 $M>Mcrit$，系统偏差大于信噪比为 20 时的真实统计不确定性）。为了研究旋近波形对截止频率的依赖性，我们定义了另一个旋近模型 Iisco，其在最内稳定圆轨道频率（fisco < fmerg）处终止。我们发现，Iisco 模板库的有效判据为探测时 $Mcrit \sim 15 Msun$，参数估计时 $Mcrit \sim 17 Msun$。我们研究了不同信噪比下旋近模板模型的统计不确定性，并将其与真实统计不确定性进行比较。我们还采用最新的现象学模型"PhenomC"，考虑了固定质量比（$m_1/m_2=3$）和自旋（$\chi=0.5$）的共线自旋系统。