VAMANA：以最小假设建模双黑洞族群
高能天体物理现象
2021-06-17 v3
摘要
致密双星的族群分析涉及重建部分引力波（GW）信号参数，例如产生观测数据的质量与自旋分布。本文介绍 VAMANA，它使用混合模型重建双黑洞族群，并按数据所指示实现优异的密度测量。VAMANA 使用加权高斯混合来重建啁啾质量分布。我们期望高斯混合在建模复杂分布时提供灵活性，并使我们能够捕捉天体物理啁啾质量分布中的细节。混合中的每个高斯与另一个高斯及一个幂律相结合，以同时建模与轨道角动量对齐的自旋分量和质量比分布，从而也使我们能捕捉它们随啁啾质量的变化。此外，我们还可通过将高斯混合限制在预定义参考啁啾质量分布的阈值距离内来引入宽带平滑。使用模拟数据，我们展示了该方法在大量观测下重建复杂族群的鲁棒性。我们还将该方法应用于 LIGO 与 Virgo 第一次和第二次观测运行期间公开可用的 GW 观测目录，并给出了重建的质量、自旋分布以及估计的双黑洞并合率。
引用
@article{arxiv.2006.15047,
title = {VAMANA: Modeling Binary Black Hole Population with Minimal Assumptions},
author = {Vaibhav Tiwari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.15047},
year = {2021}
}