論文の概要: New approach to template banks of gravitational waves with higher harmonics: Reducing matched-filtering cost by over an order of magnitude

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15233v2
• Date: Thu, 17 Oct 2024 01:12:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:16:42.622550
• Title: New approach to template banks of gravitational waves with higher harmonics: Reducing matched-filtering cost by over an order of magnitude
• Title（参考訳）: 高調波を有する重力波のテンプレートバンクへの新しいアプローチ:一桁以上の整合フィルタコスト削減
• Authors: Digvijay Wadekar, Tejaswi Venumadhav, Ajit Kumar Mehta, Javier Roulet, Seth Olsen, Jonathan Mushkin, Barak Zackay, Matias Zaldarriaga,
• Abstract要約: 我々は重力波テンプレートバンクに高次モード(HM)を組み込む新しい戦略を開発した。 異なるモードの組み合わせを含むテンプレートを作る代わりに、$(2,2)$, $(4,4)$と$(4,4)$モードに対応する正規化されたテンプレートを別々に保存します。 一致したフィルタリング段階では、各モードをデータと別々にフィルタリングし、信号対雑音比(SNR)のタイムリーを収集することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Searches for gravitational wave events use models, or templates, for the signals of interest. The templates used in current searches in the LIGO-Virgo-Kagra (LVK) data model the dominant quadrupole mode $(\ell,|m|)=(2,2)$ of the signals, and omit sub-dominant higher-order modes (HM) such as $(\ell,|m|)=(3,3)$, $(4,4)$, which are predicted by general relativity. This omission reduces search sensitivity to black hole mergers in interesting parts of parameter space, such as systems with high masses and asymmetric mass-ratios. We develop a new strategy to include HM in template banks: instead of making templates containing a combination of different modes, we separately store normalized templates corresponding to $(2,2)$, $(3,3)$ and $(4,4)$ modes. To model aligned-spin $(3,3)$, $(4,4)$ waveforms corresponding to a given $(2,2)$ waveform, we use a combination of post-Newtonian formulae and machine learning tools. In the matched filtering stage, one can filter each mode separately with the data and collect the timeseries of signal-to-noise ratios (SNR). This leads to a HM template bank whose matched-filtering cost is just $\approx 3\times$ that of a quadrupole-only search (as opposed to $\approx\! 100 \times$ in previously proposed HM search methods). Our method is effectual and generally applicable for template banks constructed with either stochastic or geometric placement techniques. New GW candidate events that we detect using our HM banks and details for combining the different SNR mode timeseries are presented in accompanying papers: Wadekar et al. [1] and [2] respectively. Additionally, we discuss non-linear compression of $(2,2)$-only geometric-placement template banks using machine learning algorithms.
• Abstract（参考訳）: 重力波イベントの探索は、興味のある信号のためにモデルまたはテンプレートを使用する。 LIGO-Virgo-Kagra(LVK)データモデルにおける現在の検索で使用されるテンプレートは、信号の4次モード$(\ell,|m|)=(2,2)$と、一般相対性理論によって予測される$(\ell,|m|)=(3,3)$,$(4,4)$のようなOmit sub-dominant High-order mode(HM)である。 この省略により、高質量の系や非対称質量比のようなパラメータ空間の興味深い部分におけるブラックホールの融合に対する探索感度が低下する。 テンプレートバンクにHMを含める新たな戦略を開発する。異なるモードの組み合わせを含むテンプレートを作る代わりに、$(2,2)$, $(3,3)$および$(4,4)$モードに対応する正規化されたテンプレートを別々に保存する。 整列スピン$(3,3)$,$(4,4)$の波形を与えられた$(2,2)$の波形に対応するようにモデル化するために、ニュートン式と機械学習ツールの組み合わせを使用します。 マッチングされたフィルタリング段階では、各モードをデータと別々にフィルタリングし、信号対雑音比(SNR)のタイムリーを収集することができる。 これは、マッチしたフィルタリングコストが$\approx 3\times$で四重極のみの検索($\approx\!とは対照的に)であるHMテンプレートバンクにつながる。 100 \times$ in previously proposed HM search method)。 本手法は,確率的あるいは幾何学的配置技術を用いて構築したテンプレートバンクに適用可能である。 私たちがHMバンクを用いて検出した新しいGW候補イベントと、異なるSNRモードのタイムリーを組み合わせるための詳細を、それぞれ付随する論文で示す。 さらに、機械学習アルゴリズムを用いて、$(2,2)$オンリーな幾何配置のテンプレートバンクの非線形圧縮について論じる。

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