[論文レビュー] Gravitational wave searches with advanced LIGO and advanced VIRGO

Chris Van Den Broeck|arXiv (Cornell University)|May 18, 2015

Pulsars and Gravitational Waves Research参考文献 1被引用数 12

ひとこと要約

この論文は、アドバンスト・リゴとアドバンスト・バイオで重力波を検出する手法について概説し、一時的バースト、コンパクト二重星合体、中性子星からの連続波、および確率的背景を対象としている。相関フィルタリング、整合的ネットワーク解析、階層的探索を詳細に説明し、先進的検出器データにおける多様な重力波信号を同定する包括的なフレームワークを提供する。

ABSTRACT

Advanced LIGO and Advanced Virgo are expected to make the first direct detections of gravitational waves (GW) in the next several years. Possible types of GW emission include short-duration bursts, signals from the coalescence of compact binaries consisting of neutron stars or black holes, continuous radiation from fast-spinning neutron stars, and stochastic background radiation of a primordial nature or resulting from the superposition of a large number of individually unresolvable sources. We describe the different approaches that have been developed to search for these different types of signals. In this paper we focus on the GW detection methods themselves; multi-messenger searches as well as further science enabled by detections are dealt with in separate contributions to this volume.

研究の動機と目的

• 先進的干渉計検出器時代における多様な重力波信号の検出戦略を体系化し、開発すること。
• 複数の信号タイプにわたり、検出器ノイズに埋もれた弱い一時的重力波信号を同定する課題に対処すること。
• コンパクト二重星合体、連続波、確率的背景の最適化された探索手法を用いて、重力波の直接検出を可能にすること。
• 将来のマルチメッセンジャーおよび天体物理学的科学を支援する重力波検出の手法的基盤を提供すること。

提案手法

• 一般相対性理論から導かれた波形のテンプレートバンクを用いて、コンパクト二重星合体などの一時的信号に最適化された相関フィルタリング手法を採用する。
• 複数の検出器（リゴとバイオ）のデータを統合することで信号対ノイズ比を向上させ、誤報率を低減する、整合的ネットワーク検出を実装する。
• 最初に個々の検出器で候補イベントを同定し、その後にネットワーク全体で整合的に検証する、階層的探索戦略を適用する。
• 波形テンプレートに依存しない短時間の未モデル化された重力波バーストを同定するため、時間周波数解析とバースト検出アルゴリズムを用いる。
• 長期間の積分と高調波追跡を活用して、急速に回転する中性子星からの連続的重力波信号を検出する統計的手法を適用する。
• 検出器出力の相互相関を用いて、解明不能な源や初期宇宙由来の拡散的で非整合的な信号を検出する確率的背景探索を展開する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 検出器ノイズの存在下で、コンパクト二重星合体からの重力波信号をどのように最適に検出できるか？
• RQ2 複数検出器の重力波探索において、感度を向上させるとともに誤報率を低減するための整合的ネットワーク解析手法は何か？
• RQ3 信号の形態に関する事前知識がなくとも、未モデル化の短時間の重力波バーストをどのように検出できるか？
• RQ4 急速に回転する中性子星からの連続的重力波信号を同定するのに効果的な手法は何か？
• RQ5 確率的重力波背景を、機器的および天体的ノイズ源からどのように区別できるか？

主な発見

• テンプレートバンクを用いた相関フィルタリング手法により、特にブラックホール二重星および中性子星二重星系のコンパクト二重星合体信号の感度の高い検出が可能になる。
• アドバンスト・リゴとアドバンスト・バイオにおける整合的ネットワーク解析は、単一検出器探索と比較して、検出感度を著しく向上させるとともに誤報率を低減する。
• 階層的探索戦略により、最初に個々の検出器でスキャンし、その後にネットワーク全体で一致するトリガーを検証することで、候補イベントの効率的同定が可能になる。
• 時間周波数に基づくバースト検出手法は、波形テンプレートに依存せず、短時間の未モデル化された重力波バーストを堅牢に同定する手段を提供する。
• 長期間のデータ統合と高調波追跡技術を用いた連続波探索は、中性子星からの持続的で狭帯域の信号を検出するのに有効である。
• 検出器出力の相互相関に基づく確率的背景探索は、解明不能な源や宇宙論的起源の拡散的重力波背景を検出するための実用的な手法を提供する。