[論文レビュー] Eccentricity Estimate for Black Hole Mergers with Numerical Relativity Simulations

V. Gayathri, J. Healy+8 more|arXiv (Cornell University)|Sep 11, 2020

Pulsars and Gravitational Waves Research被引用数 46

ひとこと要約

この論文は GW190521 を評価するために 611 個の離心NRと 920 個の非離心NRの数値相対論シミュレーションを実施し、GW190521 は高度に離心的な連成 (e ≈ 0.69) と最も一致することを示し、ベイズ因子によるサポートを定量化する。

ABSTRACT

The origin of black hole mergers discovered by the LIGO and Virgo gravitational-wave observatories is currently unknown. GW190521 is the heaviest black hole merger detected so far. Its observed high mass and possible spin-induced orbital precession could arise from the binary having formed following a close encounter. An observational signature of close encounters is eccentric binary orbit; however, this feature is currently difficult to identify due to the lack of suitable gravitational waveforms. No eccentric merger has been previously found. Here we report 611 numerical relativity simulations covering the full eccentricity range and an estimation approach to probe the eccentricity of mergers. Our set of simulations corresponds to $\sim 10^5$ waveforms, comparable to the number used in gravitational wave searches, albeit with coarser mass-ratio and spin resolution. We applied our approach to GW190521 and found that it is the most consistent with a highly eccentric ($e=0.69^{+0.17}_{-0.22}$; 90% credible level) merger within our set of waveforms. This interpretation is supported over a non-eccentric merger with $>10$ Odds ratio if $\gtrsim10\%$ of GW190521-like mergers are highly eccentric. Detectable orbital eccentricity would be evidence against an isolated binary origin, which is otherwise difficult to rule out based on observed mass and spin.

研究の動機と目的

• 離心度が重力波形と連星の起源に与える影響を動機づけて検討する。
• 離心度とスピンを広範囲にまたぐ大規模なNR波形セットを開発し、堅牢なGWデータ比較を可能にする。
• ベイズ的パラメータ推定と整合性検査を用いて、GW190521を離心NR波形と比較評価する。
• 離心度が源の特性や検出体積に与える影響を評価する。

提案手法

• RIFTフレームワークを用いて、NR波形をLIGO-Virgoデータと直接比較する。
• 距離・天体位置・配向などの周辺パラメータと赤方偏移を含む質量をガウス尤度で周辺化する。
• スピンと配向で波形をグループ化し、離心度依存性を分析する。
• 非ガウス性の検出ノイズに対抗するため、波形の整合性検定(cWB)を用いる。
• 高離心と低離心の適合を比較するベイズ因子を計算する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 GW190521 は非離心モデルよりも高度に離心的なNR波形でより良く説明できるか。
• RQ2 離心NR波形フレームワークの下で再構成された連星パラメータ（質量、距離、離心率、スピン）は何か。
• RQ3 波形サンプリングと事前分布の選択に対する離心率推定の頑健性はどの程度か。
• RQ4 非離心的シナリオと比べたとき、離心度が検出可能体積に与える影響は何か。

主な発見

• Bayes因子が約76で、GW190521では高離心性（e>0.5）が低離心性より支持される。
• 分析設定を考慮すると零離心性は90%信頼区間で除外できる。
• 離心NR波形で適合させた場合と非離心モデルの場合で、再構成される総質量と距離は意味のある差を示す。
• 感度体積は非離心ケースに比べ再構成された離心モデルでおおよそ2倍程度大きい。
• 分析は GW190521 信号が NR波形セット内で最も高度に離心的な連成と最も整合することを特定している。
• インジェクション研究は、本法が高離心と零離心の波形を識別できることを示している。