[論文レビュー] Bayesian inference of overlapping gravitational wave signals

Elia Pizzati, S. Sachdev+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 15, 2021

Pulsars and Gravitational Waves Research参考文献 27被引用数 4

ひとこと要約

この論文は、重力波信号の合併時刻が1〜2秒以上離れている場合、既存のデータ解析パイプラインを用いてベイズ推論が重力波信号の重複するパラメータを正確に回復できることを示している。信号の合併時刻が約0.5 ms以内に重なると、顕著なバイアスが生じるため、今後の検出器（例：Cosmic Explorer や Einstein Telescope）では新たなアルゴリズムの開発が不可欠である。

ABSTRACT

The observation of gravitational waves from LIGO and Virgo detectors inferred the mergers rates to be $23.9^{+14.9}_{-8.6}$ Gpc$^{-3}$ yr$^{-1}$ for binary black holes and $320^{+490}_{-240}$ Gpc$^{-3}$ yr$^{-1}$ for binary neutron stars. These rates suggest that there is a significant chance that two or more of these will overlap with each other during their lifetime in the sensitivity-band of future gravitational-wave detectors such as the Cosmic Explorer and Einstein Telescope. The detection pipelines provide the coalescence time of each signal with an accuracy $\mathcal{O}(10\, m ms)$. We show that using the information of the coalescence time, it is possible to correctly infer the properties of these overlapping signals with the current data-analysis infrastructure. Studying different configurations of the signals, we conclude that the inference is robust provided that the two are not coalescing within less than $\sim 1-2\,\mathrm{s}$. Signals whose coalescence epochs lie within $\sim 0.5\, m s$ of each other suffer from significant biases in parameter inference, and new strategies and algorithms are required to overcome such biases.

研究の動機と目的

• 現在のベイズ推論パイプラインを用いて重複する重力波信号のパラメータを推定する可能性を評価すること。
• 偏りのないパラメータ推定を可能にするために必要な合併エポック間の最小時間差を同定すること。
• 次世代検出器における重複信号の既存のデータ解析インfraの耐性を評価すること。
• パラメータ推定バイアスが顕著になるタイミングで、新たなアルゴリズムの必要性を特定すること。

提案手法

• 検出パイプラインから得られる合併時刻情報を利用し、重複する重力波信号に対してベイズ推論を適用する。
• 現在のパイプラインが提供するように、合併時刻の精度が約10 msであると仮定する。
• 時間差が異なるさまざまな信号設定をシミュレートし、推論性能を評価する。
• ベイズフレームワーク内で標準的な波形モデルと尤度関数を用いてパラメータ推定を実施する。
• 回復されたパラメータと注入された値を比較することで、時間差が推論バイアスに与える影響を定量化する。
• 合併時刻の差が0.5 ms、1 s、2 sである信号の重なりを評価し、臨界閾値を同定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 既存のベイズ推論パイプラインは、重複する重力波信号のパラメータを正確に回復できるか？
• RQ2 偏りのないパラメータ推定を保証するための合併エポック間の最小時間差は何か？
• RQ3 合併時刻の精度が、重複信号推論の信頼性にどのように影響するか？
• RQ4 パラメータ推定バイアスが顕著になる時間差はどの程度か？
• RQ5 信号が約0.5 ms以内に合併する場合、どのような新たなアルゴリズム戦略が必要か？

主な発見

• Cosmic Explorer や Einstein Telescope などの今後の検出器では、重ね合わせる二重ブラックホールおよび二重中性子星信号が頻繁に発生すると予想される。
• 合併時刻の差が1〜2秒以上あれば、パラメータ推定は依然として頑健である。
• 合併時刻の差が約0.5 ms以内の場合、パラメータ推定に顕著なバイアスが生じる。
• 現在のデータ解析インfraは、時間差が約1〜2秒を超える限り、重複信号を処理できる。
• 信号が約0.5 ms以内に合併する場合のバイアスを軽減するため、新たなアルゴリズムの開発が不可欠である。
• 本研究は、合併時刻の精度が約10 msあれば、大多数の重複状況において信頼できる推論が可能であることを確認した。