[논문 리뷰] Rapid and accurate parameter inference for coalescing, precessing compact binaries

Jacob Lange, R. O’Shaughnessy외 1명|arXiv (Cornell University)|2018. 05. 26.

Pulsars and Gravitational Waves Research인용 수 50

한 줄 요약

RIFT는 반복적 가우시안 프로세스 적합을 통해 중력파 소스의 매개변수 추론을 빠르게 도입하며, LALInference에 대해 검증되었고 선행 진전된 이진 및 중성자별 합병을 포함한 다양한 파형 모델에 적용 가능하다.

ABSTRACT

Extending prior work by Pankow et al, we introduce RIFT, an algorithm to perform Rapid parameter Inference on gravitational wave sources via Iterative Fitting. We demonstrate this approach can correctly recover the parameters of coalescing compact binary systems, using detailed comparisons of RIFT to the well-tested LALInference software library. We provide several examples where the unique speed and flexibility of RIFT enables otherwise intractable or awkward parameter inference analyses, including (a) adopting either costly and novel models for outgoing gravitational waves; and (b) mixed approximations, each suitable to different parts of the compact binary parameter space. We demonstrate how \\RIFT{} can be applied to binary neutron stars, both for parameter inference and direct constraints on the nuclear equation of state.

연구 동기 및 목표

• GW 매개변수 추정의 속도와 강건성 개선을 위한 동기 부여(모델 시스템 오류 속에서).
• 반복적 가우시안 프로세스 적합을 사용하여 고유 매개변수를 추론하는 유연하고 빠른 파이프라인을 개발한다.
• 다양한 파형 모델 간에 LI 분석과의 등가성 및 차이를 여러 사례에서 Demonstrate한다.
• 전형적 Precession 및 NS 합병의 강한 조절 효과를 포함하는 복잡한 모델에의 적용 가능성을 보여준다.

제안 방법

• 고정된 고유 매개변수에 대해 외재 매개변수를 적분하여 주변 가능도(marginalized likelihoods)를 계산한다.
• 가우시안 프로세스 보간을 사용하여 고유 매개변수 공간에 걸친 주변 가능도를 예측한다.
• ICLE로 L_marg를 평가하고 GP 훈련 세트를 보강하여 학습 샘플을 반복적으로 정제한다.
• 변환된 좌표에서의 효율적 샘플링을 위해 적응적 몬테카토 방법으로 포스터리어 도출을 생성한다.
• 샘플링된 매개변수의 적색편정 조정으로 검출기 프레임 포스터리어에서 소스 프레임 질량을 재구성한다.
• 한 모델에서 한 매개변수 영역을 학습하고 다른 영역에서는 다른 모델로 하이브리드 분석을 형성하여 혼합 모델 분석을 허용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 RIFT가 여러 파형 모델에서 LI에 필적하는 정확도로 공동으로 수렴하는 intrinsic 매개변수를 재현할 수 있는가?
• RQ2 반복 GP 적합이 고차원 매개변수 공간에서 후처리 추정의 수렴 속도와 강건성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 NRSur7dq2의 유효성 대 IMRPhenomD와 같은 매개변수 공간의 서로 다른 영역에서 혼합 모델 분석의 이점과 한계는 무엇인가?
• RQ4 tidal 효과 및 발전된 tidal 모델을 가진 이진 중성자별의 매개변수 추론에서 RIFT가 얼마나 잘 작동하는가?

주요 결과

• RIFT는 동등한 모델을 사용할 때 비편향/정향 시스템에 대해 LI와 비교할 만한 포스터리어 추론을 제공한다.
• NRSur7dq2와 함께 고차 모드가 포함될 때 질량 비율에 대한 제약이 비편향 케이스에서 더 강하게 나타난다.
• RIFT는 매우 비용이 큰 tidal 파형 모델(SEOBNRv4T, TEOBResumS)을 이진 중성자별에 대해 분석할 수 있으며 결과가 LI와 일치한다.
• 다양한 매개변수 공간 영역에서 모델을 혼합한 하이브리드 분석은 전체 모델 분석과 일관성을 유지한다.
• 이 프레임워크는 모델 시스템 오류의 효율적 탐색을 가능하게 하며 tidal 효과를 통한 중성자별 방정식 상태에 대한 직접 제약을 지원한다.