機械学習で強化されたコヒーレント波バーストを用いた先進LIGO-Virgoの第三観測実行における連星ブラックホール合体の探索【JST・京大機械翻訳】

Mishra T.; O'Brien B.; Szczepanczyk M.; Vedovato G.; Bhaumik S.; Gayathri V.; Prodi G.; Salemi F.; Milotti E.; Bartos I.; Klimenko S.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219583404585 整理番号：22P0023732

機械学習で強化されたコヒーレント波バーストを用いた先進LIGO-Virgoの第三観測実行における連星ブラックホール合体の探索【JST・京大機械翻訳】

Search for binary black hole mergers in the third observing run of Advanced LIGO-Virgo using coherent WaveBurst enhanced with machine learning

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著者 (11件)： , , , , , , , , , ,
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発行年： 2022年01月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月05日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

本研究では,第3観測ラン(O3)からの先進LIGO-Virgo歪データにおける二値ブラックホール(BBH)マージを探索するために,機械学習(ML)で強化されたコヒーレントWaveBurst(cWB)パイプラインを用いた。等価またはより高い有意性で,第3のGW過渡Catalog(GWTC-3)におけるBHH併合者のための標準cWB検索によって以前に報告されたすべての重力波(GW)事象を検出した。ML増強cWB検索は,標準cWB検索によって以前に見逃されたカタログから5つの付加的GW候補イベントを同定した。さらに,GWTC-3に記載されていない3つの限界候補事象を同定した。シミュレートした事象に対して,標準cWB探索に関して,1yr ̄-1未満の誤警報率で検出された,標準cWB探索に関して,検出効率を改善した。標準cWB探索と比較して,スピン要求と偏心BHH事象に対する感度増加の報告により,一般的BHH信号の検出に対するML増強探索のロバスト性を示した。さらに,異なる検出器ネットワークに対するML増強cWB探索の改善を比較した。【JST・京大機械翻訳】

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重力理論の実験的試験及び観測

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