利用机器学习快速识别强引力透镜引力波事件
广义相对论与量子宇宙学
2022-01-05 v1 高能天体物理现象
天体物理仪器与方法
摘要
第二和第三代探测器将探测到一小部分被星系与星系团强透镜化的引力波 (GW) 信号，产生多个可观测的副本。虽然已发展出最优贝叶斯模型选择方法来识别透镜信号，但处理第二（第三）代探测器探测到的数以万计（数十亿）的可能事件对，既计算密集又耗时。为缓解此问题，我们提议使用机器学习快速排除绝大多数候选透镜事件对。作为原理验证，我们模拟了加入高斯噪声的非自旋双黑洞事件，并在其时间-频率图（Q 变换）和定位天图（使用 Bayestar）上训练机器，二者均可在数秒内生成。我们展示训练后的机器能够以与现有贝叶斯方法相当的效率和准确度识别透镜事件对。
引用
@article{arxiv.2106.12466,
title = {Rapid Identification of Strongly Lensed Gravitational-Wave Events with Machine Learning},
author = {Srashti Goyal and Harikrishnan D. and Shasvath J. Kapadia and Parameswaran Ajith},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.12466},
year = {2022}
}
备注
11 pages, 6 figures