論文の概要: Reconstructing the Hubble parameter with future Gravitational Wave
missions using Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05169v2
- Date: Wed, 18 Oct 2023 05:08:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-19 13:18:23.970921
- Title: Reconstructing the Hubble parameter with future Gravitational Wave
missions using Machine Learning
- Title（参考訳）: 機械学習を用いた将来の重力波ミッションによるハッブルパラメータの再構成
- Authors: Purba Mukherjee, Rahul Shah, Arko Bhaumik, Supratik Pal
- Abstract要約: 機械学習(ML)アルゴリズムであるガウス過程(GP)の展望を,2つの重力波ミッションでハッブルパラメータ$H(z)$を再構築するためのツールとして検討する。
eLISAとETは、現在のデータセットから推測されるものと競合する$H(z)$と$H_0$の制約を提供することができる。
- 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 study the prospects of Gaussian processes (GP), a machine learning (ML)
algorithm, as a tool to reconstruct the Hubble parameter $H(z)$ with two
upcoming gravitational wave missions, namely the evolved Laser Interferometer
Space Antenna (eLISA) and the Einstein Telescope (ET). Assuming various
background cosmological models, the Hubble parameter has been reconstructed in
a non-parametric manner with the help of GP using realistically generated
catalogs for each mission. The effects of early-time and late-time priors on
the reconstruction of $H(z)$, and hence on the Hubble constant ($H_0$), have
also been focused on separately. Our analysis reveals that GP is quite robust
in reconstructing the expansion history of the Universe within the
observational window of the specific missions under consideration. We further
confirm that both eLISA and ET would be able to provide constraints on $H(z)$
and $H_0$ which would be competitive to those inferred from current datasets.
In particular, we observe that an eLISA run of $\sim10$-year duration with
$\sim80$ detected bright siren events would be able to constrain $H_0$ as good
as a $\sim3$-year ET run assuming $\sim 1000$ bright siren event detections.
Further improvement in precision is expected for longer eLISA mission durations
such as a $\sim15$-year time-frame having $\sim120$ events. Lastly, we discuss
the possible role of these future gravitational wave missions in addressing the
Hubble tension, for each model, on a case-by-case basis.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,Hubbleパラメータである$H(z)$を,進化したレーザー干渉計宇宙アンテナ(eLISA)とアインシュタイン望遠鏡(ET)で再構成する手段として,機械学習(ML)アルゴリズムであるGaussian Process(GP)の展望について検討する。
様々な背景宇宙モデルを想定したハッブルパラメータは、ミッション毎に現実的に生成されたカタログを用いてGPの助けを借りて、非パラメトリックな方法で再構成されている。
h(z)$の再構成とハッブル定数(h_0$)に対する初期および後期の事前値の影響も別々に注目されている。
我々の分析によると、GPは特定のミッションの観測窓の中で宇宙の膨張史を再構築する上で非常に堅牢である。
さらに、eLISAとETの両方が、現在のデータセットから推測されるものと競合する$H(z)$と$H_0$の制約を提供できることを確認します。
特に、$\sim10$のelisa実行と$\sim80$の明るいサイレンイベントは$\sim3$のet実行を制限し、$\sim1000$の明るいサイレンイベント検出を仮定すると、$h_0$となる。
さらなる精度の向上は、$\sim15$-yearのイベントを持つ$\sim120$のような、より長いeLISAミッション期間に期待される。
最後に,これらの将来の重力波ミッションが,それぞれのモデルに対して,ケースバイケースでハッブル・テンションに取り組む上で果たす役割について論じる。
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