[論文レビュー] Search for variability in Newton's constant using local gravitational acceleration measurements

Srinikitha Bhagvati, S. Desai|arXiv (Cornell University)|Aug 11, 2021

Geophysics and Gravity Measurements参考文献 19被引用数 7

ひとこと要約

本研究はIGETSの局所的重力加速度測定値を再分析し、ニュートンの万有引力定数Gの時間的変動を探索する。測定誤差と固有の散乱を組み込む。χ²および情報理論的手法（AIC/BIC）を用いて、周期性に顕著な証拠は見つからなかったが、未知の系制度を考慮した場合、線形変動するGが定数のGよりもわずかに支持され、先行研究に比べて制約が2倍に厳しくなった。

ABSTRACT

In a recent work, Dai (arXiv:2103.11157) searched for a variability in Newton's constant $G$ using the IGETS based gravitational acceleration measurements. However, this analysis, obtained from $\chi^2$ minimization, did not incorporate the errors in the gravitational acceleration measurements. We carry out a similar search with one major improvement, wherein we incorporate these aforementioned errors. To model any possible variation in the gravitational acceleration, we fit the data to four models: a constant value, two sinusoidal models, and finally, a linear model for the variation of gravitational acceleration. We find that none of the four models provides a good fit to the data, showing that there is no evidence for a periodicity or a linear temporal variation in the acceleration measurements. We then redid these analyses after accounting for an unknown intrinsic scatter. After this, we find that although a constant model is still favored over the sinusoidal models, the linear variation for $G$ is marginally preferred over a constant value, using information theory-based methods.

研究の動機と目的

• 局所的重力加速度測定値を用いたニュートンの万有引力定数Gの時間的変動の再表現。
• 先行研究（Dai 2021）で無視されていたδg/ḡの測定誤差を組み込むこと。
• 不確実性を含めたモデルの適合度とパラメータの頑健性を評価すること。
• データに未知の固有の散乱が、特に周期的および線形変動モデルのモデル選択に与える影響をテストすること。
• 情報基準（AIC/BIC）を用いて、誤差を考慮したより厳密なG変動性の評価を提供すること。

提案手法

• 定数、2つの正弦関数形（正弦＋余弦、位相シフト付き余弦）、線形時間発展の4つのモデルをIGETSのδg/ḡデータにフィット。
• 測定誤差σiを組み込んだ尤度関数を用い、emceeパッケージを用いたマルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）サンプリングによるχ²最小化。
• モデルパラメータに一様な事前分布を適用（例：アーリアス防止のためω ∈ [0.55, 45.92] rad/yr）、振幅およびオフセットに制約を設ける。
• 未知の固有の散乱σscatterを導入することで、モデル再分析を実施し、モデル化されていない系制度を補正。
• AICおよびBICを用いて、定数モデルと時間変動モデルの相対的サポートを評価するモデル比較を実施。
• すべての解析コードをGitHubで公開し、再現可能性を確保。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 δg/ḡにおける測定誤差の組み込みが、先行研究と比較してG変動に関する結論を顕著に変えるか？
• RQ2 5.9年周期のGの周期的変動の証拠はあるか？（以前に主張されたものと同様）
• RQ3 測定不確実性を適切に考慮した場合、線形時間発展モデルが定数モデルよりもGの適合度を高めるか？
• RQ4 未知の固有の散乱の存在が、モデル選択およびパラメータ制約に与える影響は？
• RQ5 尤度関数に測定誤差を組み込むことで、˙G/Gの制約が改善されるか？

主な発見

• 測定誤差を含めた場合、χ²/dof > 20となるため、定数モデルは棄却され、データへの適合が著しく悪いことが示された。
• 正弦関数モデルにおいて、5.9年周期に対応するωの顕著なピークは検出されず、最良適合振幅は≤ 2 × 10⁻⁹に制約された。
• 固有の散乱を含めた場合、線形モデルは定数モデルよりもわずかに支持され、∆AIC = -4.3、∆BIC = -0.4となった。
• ˙G/Gの上限は< 2.14 × 10⁻¹⁰/年まで厳しく制約され、Dai (2021) より2倍に厳しくなった。
• 最良適合の固有の散乱は、報告された測定誤差のおよそ2.8倍大きかったため、モデル化されていない系制度が存在することが示唆された。
• 固有の散乱を含めない場合、すべてのモデルで適合度が悪い（χ²/dof > 20）が、散乱を含めた場合、線形モデルがわずかに優位となった。