[논문 리뷰] Eccentricity Estimate for Black Hole Mergers with Numerical Relativity Simulations

V. Gayathri, J. Healy외 8명|arXiv (Cornell University)|2020. 09. 11.

Pulsars and Gravitational Waves Research인용 수 46

한 줄 요약

GW190521를 평가하기 위해 611개의 수치 상대성 이론 시뮬레이션과 920개의 비이심 수치 상대성 이론 시뮬레이션을 수행하여, 이것이 고이심 합병(e ≈ 0.69)과 가장 일치하는 것으로 나타났으며 Bayes 요인을 통해 지지를 정량했다.

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.

연구 동기 및 목표

• 이심성이 중력파 형상과 합병 기원에 어떤 영향을 미치는지 동기를 부여한다.
• 이심성 및 스핀에 걸친 대규모 NR 웨이브폼 세트를 개발하여 강건한 GW 데이터 비교를 가능하게 한다.
• 베이지안 매개변수 추정 및 일관성 검사를 사용하여 GW190521를 이심 NR 웨이브폼과 대조 평가한다.
• 이심성이 소스 특성과 검출 부피에 미치는 영향을 평가한다.

제안 방법

• RIFT 프레임워크를 사용하여 수치 상대성 이론 웨이브폼을 LIGO-Virgo 데이터와 직접 비교한다.
• 거리, 천구 위치, 방향 등의 외재 파라미터 및 적색편이 질량을 가우시안 가능도에서 주변화한다.
• 스핀과 방향으로 웨이브폼을 그룹화하여 이심성 의존성을 분석한다.
• 비가우시안 검출기 잡음을 방지하기 위해 웨이브폼 일관성 검사(cWB)를 사용한다.
• 고이심 대비 저이심 매치를 비교하는 Bayes 요인을 계산한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 GW190521가 비이심 모델보다 고이심 NR 웨이브폼으로 더 잘 설명될 수 있는가?
• RQ2 이심 NR 웨이브폼 프레임워크에서 재구성된 이진 매개변수(질량, 거리, 이심성, 자 Spin)는 무엇인가?
• RQ3 웨이브폼 샘플링과 사전 선택에 대한 이심성 추론의 견고성은 어느 정도인가?
• RQ4 이심성이 비이심 시나리오에 비해 검출 가능한 부피에 미치는 영향은 무엇인가?

주요 결과

• 약 76의 Bayes 요인이 GW190521에서 고이심(e>0.5)을 저이심보다 지지한다.
• 분석 설정에 따라 90% 신뢰도에서 제로 이심성은 제외된다.
• 이심 NR 웨이브폼으로 피팅할 때 총 질량과 거리가 비이심 모델과 비교하여 의미 있게 다르다.
• 재구성된 고이심 모델의 민감 부피는 비이심의 경우에 비해 대략 두 배이다.
• 분석은 GW190521 신호가 NR 웨이브폼 세트 내에서 고이심 합병과 가장 일치하는 것으로 확인되었다.
• 주입(injection) 연구는 이 방법이 고이심 대 제로 이심성 웨이브폼을 구분할 수 있음을 보여준다.