面向第四次 LIGO-Virgo-KAGRA 观测运行的数据质量报告构建工具
天体物理仪器与方法
2026-05-18 v1 广义相对论与量子宇宙学
摘要
我们介绍了数据质量报告构建工具（DQRbuild），这是一套为第四次 LIGO-Virgo-KAGRA 观测运行准备对引力波事件进行数据质量筛查的工具。我们解释了主要功能和支持的多项科学测试。为验证包含在工具包中的工具性能，我们在所有显著候选事件（作为公开警报在第三次观测运行中共享）上运行一系列测试，以比较其与使用人工干预手动报告的结果。我们发现，这些自动化工具现在能够识别第三次观测运行中人类识别的96%的问题，误报率为24%。我们对未来观测运行中对引力波事件数据质量进行完全自动化筛查的前景及潜在挑战作了评论。
引用
@article{arxiv.2605.16183,
title = {Rapid data quality investigations of gravitational-wave events with the Data Quality Report Builder toolkit},
author = {Derek Davis and Zach Yarbrough and Joseph Areeda and Ronaldas Macas and Nicolas Arnaud and Adrian Helmling-Cornell and Paolina Doliva and Olivia Godwin and Hirotaka Yuzurihara and Benjamin Mannix and Sofia Alvarez-Lopez and Max Trevor and Rachael Huxford and Philippe Nguyen and Beverly Berger and Chayan Chatterjee and Francesco Di Renzo and Christiano Palomba and Viola Sordini and Dimitrios Pesios and Marissa Walker and Airene Ahuja and Man Leong Chan and Julian Ding and Raymond Frey and Franz Herbst and Yannick Lecoeuche and Annudesh Liyanage and Jess McIver and Raymond Ng and Sophie Perry and Caitlin Rawcliffe and Robert Schofield},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.16183},
year = {2026}
}
备注
23 pages, 7 figures