論文の概要: Gravitational-wave selection effects using neural-network classifiers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.06585v2
- Date: Tue, 17 Nov 2020 17:55:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-11 00:51:24.292727
- Title: Gravitational-wave selection effects using neural-network classifiers
- Title（参考訳）: ニューラルネットワーク分類器を用いた重力波選択効果
- Authors: Davide Gerosa, Geraint Pratten, Alberto Vecchio
- Abstract要約: 我々は、コンパクトバイナリ・マージから重力波信号のLIGO/Virgo検出性を予測するために、一連のニューラルネットワーク分類器を訓練する。
スピン沈降、高次モード、複数検出器の影響を含める。
我々のアプローチは完全なパイプライン注入と併用できるので、天体物理学とノイズトリガーの実際の分布を重力波の人口分析に含めるための道を開くことができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a novel machine-learning approach to estimate selection effects in
gravitational-wave observations. Using techniques similar to those commonly
employed in image classification and pattern recognition, we train a series of
neural-network classifiers to predict the LIGO/Virgo detectability of
gravitational-wave signals from compact-binary mergers. We include the effect
of spin precession, higher-order modes, and multiple detectors and show that
their omission, as it is common in large population studies, tends to
overestimate the inferred merger rate in selected regions of the parameter
space. Although here we train our classifiers using a simple signal-to-noise
ratio threshold, our approach is ready to be used in conjunction with full
pipeline injections, thus paving the way toward including actual distributions
of astrophysical and noise triggers into gravitational-wave population
analyses.
- Abstract（参考訳）: 重力波観測における選択効果を推定するための新しい機械学習手法を提案する。
画像分類やパターン認識によく使われる技術と同様の技術を用いて、ニューラルネットワーク分類器を訓練し、コンパクト・バイナリ合併による重力波信号のligo/virgo検出可能性を予測する。
スピン沈降,高次モード,複数検出器の影響を考慮し,多くの個体群でよく見られるように,パラメータ空間の選択領域における推定合併率を過大評価する傾向にあることを示す。
ここでは、単純な信号対雑音比の閾値を用いて分類器を訓練するが、我々は完全なパイプライン注入と併用して、重力波の集団解析に天体物理およびノイズトリガーの実際の分布を含める道を開くことができる。
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