[論文レビュー] Computation of stochastic background from extreme mass ratio inspiral populations for LISA

Federico Pozzoli, S. Babak+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 14, 2023

Radio Astronomy Observations and Technology被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、天体物理学的根拠に基づくEMRI集団モデルと、完全なLISA応答を備えた拡張アナリティカルクラッジ（AAK）波形モデルを用いて、解明不能な極端質量比渇下（EMRI）からの確率的重力波背景（GWB）を計算している。M11を除くすべてのモデルでEMRI-GWBが検出可能であり、4年間の観測で信号対雑音比（SNR）は約20から1000以上に達する。これは1–10 mHz帯のLISAの雑音予算に顕著に寄与し、高赤移度MBHB種やゆっくり渇下するSOBH二重星の検出を損なう可能性がある。

ABSTRACT

Extreme mass ratio inspirals (EMRIs) are among the primary targets for the Laser Interferometer Space Antenna (LISA). The extreme mass ratios of these systems result in relatively weak GW signals, that can be individually resolved only for cosmologically nearby sources (up to $z\approx2$). The incoherent piling up of the signal emitted by unresolved EMRIs generate a confusion noise, that can be formally treated as a stochastic GW background (GWB). In this paper, we estimate the level of this background considering a collection of astrophysically motivated EMRI models, spanning the range of uncertainties affecting EMRI formation. To this end, we employed the innovative Augmented Analytic Kludge waveforms and used the full LISA response function. For each model, we compute the GWB SNR and the number of resolvable sources. Compared to simplified computations of the EMRI signals from the literature, we find that for a given model the GWB SNR is lower by a factor of $\approx 2$ whereas the number of resolvable sources drops by a factor 3-to-5. Nonetheless, the vast majority of the models result in potentially detectable GWB which can also significantly contribute to the overall LISA noise budget in the 1-10 mHz frequency range.

研究の動機と目的

• 解明不能な極端質量比渇下（EMRI）からの確率的重力波背景（GWB）をLISA周波数帯で推定すること。
• EMRI-GWBがLISA全体の雑音予算および他の重力波源の検出可能性に与える影響を評価すること。
• 現実的な天体物理学的EMRI集団モデルと完全なLISA応答関数を用いて、簡略化されたGWB推定を改善すること。
• 複数の形成モデルを通じて、検出可能なEMRIの数と、それらに起因するGWBの信号対雑音比（SNR）を定量化すること。

提案手法

• リラクゼーション駆動型および代替的経路を含む、天体物理学的根拠に基づくEMRI形成モデルからEMRIカタログを構築した。
• 4年間のLISAミッション期間にわたって高精度でEMRI信号をシミュレートするために、拡張アナリティカルクラッジ（AAK）波形モデルを採用した。
• 正確に重力波信号をLISAデータストリームに注入するため、完全な時間遅延干渉計（TDI）応答を用い、レーザー周波数雑音を除去した。
• 計算負荷を管理するため、個々の源のSNRに事前計算の閾値を設け、初期離心率が0.9を超えるか、半ラティス矩形が10未満の源を除外した。
• 個々に検出可能なEMRIを反復的に差し引くアルゴリズムを実装し、残りの確率的背景を分離した。
• 個々に検出可能な源を除去した残差信号を用いて、最終的なGWBパワースペクトルとSNRを計算した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 解明不能なEMRIが生成する確率的重力波背景（GWB）の振幅と検出可能性は何か？
• RQ2 完全なLISA応答と現実的なEMRI波形を組み込むことで、簡略化モデルと比較してGWB推定にどのような影響を与えるか？
• RQ3 EMRI-GWBは1–10 mHz周波数範囲において、LISA全体の雑音予算にどの程度寄与するか？
• RQ4 異なる天体物理学的EMRI形成モデルが、得られるGWBレベルと検出可能な源の数に与える影響は何か？
• RQ5 EMRI-GWBは、高赤移度MBHB種やゆっくり渇下する星形成起源ブラックホール（SOBH）二重星といった、他の重要なLISAターゲットの検出を顕著に損なう可能性があるか？

主な発見

• M11を除く、すべてのEMRI集団モデルで、4年間の観測後に信号対雑音比（SNR）が約20から1000以上に達する検出可能な確率的GWBが得られた。
• EMRI-GWBは1–10 mHz帯で最も強く、楽観的モデル（例：M7およびM12）では、この周波数帯でインstrumentalノイズを上回る背景を生成する。
• 簡略化モデルと比較して、実際のGWBのSNRは約2倍低く、検出可能なEMRIの数も波形と応答モデルの正確さのおかげで3〜5倍減少した。
• EMRI-GWBは、他の天体物理学的に重要な源の検出可能性に顕著に影響を与えると予想され、特に高赤移度の巨大ブラックホール二重星（MBHB）種やゆっくり渇下する星形成起源ブラックホール（SOBH）二重星の検出に影響を与える。これらの源も低周波数に集中しているためである。
• 背景は、銀河系白色矮星二重星の非対称的混乱雑音とは異なり、等方的分布であると予想され、外部銀河系のSOBHおよび中性子星二重星背景と重複する可能性があり、データ解析における分離を複雑にする。
• 半ラティス矩形が10未満で離心率が0.9を超える源を除外することは、真のGWB振幅を低く見積もっている可能性があり、実際のSNRと検出可能な源の数はより高くなる可能性がある。