利用稀疏字典学习实现二进制黑洞合并引力波的快速检测
广义相对论与量子宇宙学
2025-03-24 v3 高能天体物理现象
摘要
基于匹配滤波的致密二进制合并检测管线已在 LIGO-Virgo-KAGRA (LVK) 检测器网络的前三个观测运行中报告了超过 90 次确切检测。降低检测延迟，特别是对于预期在未来检测器中具有高检测率的情形，仍是持续的努力。本文发展并测试了一种稀疏字典学习 (SDL) 算法，用于快速检测引力波。我们评估了算法的偏差并估计其对二进制黑洞天体物理人口的引力波检测率。使用注入至提议 A+ 检测灵敏度处的模拟数据以及包含第三次 LVK 观测运行中可靠检测的真实数据，对 SDL 算法进行评估。我们发现，SDL 算法可在 1 秒内小于重建单个二进制黑洞信号。这表明 SDL 可能被视为未来地面检测器观测运行中进行快速、高效引力波检测的有前景的做法。
引用
@article{arxiv.2405.17721,
title = {Rapid detection of gravitational waves from binary black hole mergers using sparse dictionary learning},
author = {Charles Badger and Rahul Srinivasan and Alejandro Torres-Forné and Marie Anne Bizouard and José A. Font and Mairi Sakellariadou and Astrid Lamberts},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.17721},
year = {2025}
}