pygwb：基于 Python 的引力波背景搜寻库
广义相对论与量子宇宙学
2023-07-26 v1 天体物理仪器与方法
摘要
那些过弱或过多而无法被单独分辨的引力波（GWs）的集合通常被称为引力波背景（GWB）。对此类信号的可靠探测与模型驱动刻画，将提供关于宇宙演化及其内部引力波源群体的宝贵信息。我们呈现一个新的、用户友好的基于 Python 的引力波数据分析软件包，用于在地面干涉仪数据中搜寻各向同性 GWB。我们采用 GW 探测器对的交叉相关谱来构造高斯各向同性 GWB 的最优估计量，并借助贝叶斯参数估计约束 GWB 模型。代码的模块化与清晰性既带来了平缓的学习曲线，也允许根据需求灵活调整分析。我们描述了构成 {\tt pygwb} 的各个模块，遵循 LIGO、Virgo 和 KAGRA 合作组内开展的传统随机分析步骤。随后我们描述了结合不同模块的内置流水线，并用模拟数据与 O3 先进 LIGO 和 Virgo 观测运行的实际 GW 数据对其验证。我们成功恢复了所有模拟数据注入并复现了已发表结果。
引用
@article{arxiv.2303.15696,
title = {pygwb: Python-based library for gravitational-wave background searches},
author = {Arianna I. Renzini and Alba Romero-Rodrguez and Colm Talbot and Max Lalleman and Shivaraj Kandhasamy and Kevin Turbang and Sylvia Biscoveanu and Katarina Martinovic and Patrick Meyers and Leo Tsukada and Kamiel Janssens and Derek Davis and Andrew Matas and Philip Charlton and Guo-Chin Liu and Irina Dvorkin and Sharan Banagiri and Sukanta Bose and Thomas Callister and Federico De Lillo and Luca D'Onofrio and Fabio Garufi and Gregg Harry and Jessica Lawrence and Vuk Mandic and Adrian Macquet and Ioannis Michaloliakos and Sanjit Mitra and Kiet Pham and Rosa Poggiani and Tania Regimbau and Joseph D. Romano and Nick van Remortel and Haowen Zhong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.15696},
year = {2023}
}
备注
32 pages, 14 figures