[论文解读] 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 4

一句话总结

本论文利用天体物理启发的EMRI源种群模型和完整的LISA响应函数，结合增强型解析克鲁格（AAK）波形模型，计算了未解析极端质量比旋进（EMRI）产生的随机引力波背景（GWB）。除一种模型（M11）外，所有模型中EMRI-GWB均可被探测到，四年内信噪比（SNR）范围从~20至>1000，显著贡献于LISA在1–10 mHz频段的噪声预算，并可能降低对其他源（如高红移中等质量双黑洞种子和缓慢旋进的恒星级黑洞双星）的探测能力。

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.

研究动机与目标

• 估算LISA频段内未解析极端质量比旋进（EMRI）产生的随机引力波背景（GWB）的强度。
• 评估EMRI-GWB对LISA整体噪声预算及其它引力波源探测能力的影响。
• 通过使用真实的天体物理EMRI源种群模型和完整的LISA响应函数，改进简化的GWB估算方法。
• 量化在多种形成模型下可分辨EMRI的数量及其产生的GWB信噪比（SNR）

提出的方法

• 基于EMRI形成机制的天体物理启发模型（包括弛豫驱动和其它途径）构建EMRI星表。
• 采用增强型解析克鲁格（AAK）波形模型，在四年的LISA任务期间以高保真度模拟EMRI信号。
• 使用完整的时延干涉测量（TDI）响应函数，精确地将引力波信号注入LISA数据流，以消除激光频率噪声。
• 对单个源的信噪比预先设定阈值，并排除初始偏心率>0.9或半正焦弦<10的源，以控制计算负载。
• 实施一种迭代算法，从总信号中减去可分辨的EMRI，从而隔离剩余的随机背景。
• 利用去除可分辨源后的剩余信号，计算最终的GWB功率谱和信噪比（SNR）

实验结果

研究问题

• RQ1 未解析EMRI在LISA频段内产生的随机引力波背景（GWB）的幅度和可探测性如何？
• RQ2 与简化模型相比，引入完整LISA响应函数和真实EMRI波形后，GWB估算结果有何变化？
• RQ3 EMRI-GWB在1–10 mHz频率范围内对LISA整体噪声预算的贡献程度如何？
• RQ4 不同的天体物理EMRI形成模型如何影响最终的GWB水平和可分辨源的数量？
• RQ5 EMRI-GWB是否可能显著降低对其他关键LISA目标（如高红移中等质量双黑洞种子或缓慢旋进的恒星级黑洞双星）的探测能力？”

主要发现

• 除悲观模型M11外，所有EMRI源种群模型均产生可探测的随机GWB，四年后信噪比（SNR）范围从约20至超过1000。
• EMRI-GWB在1–10 mHz频段最强，乐观模型（如M7和M12）产生的背景在此频段内超过仪器噪声。
• 与简化模型相比，实际GWB的信噪比降低了约2倍，可分辨EMRI的数量减少了3至5倍，这是由于采用了更精确的波形和响应建模。
• EMRI-GWB预计将显著影响其他天体物理重要源的探测能力，尤其是高红移中等质量黑洞双星（MBHB）种子和缓慢旋进的恒星起源黑洞（SOBH）双星，这些源也集中在低频段。
• 该背景预计呈各向同性分布，与银河系白矮星双星产生的各向异性混淆噪声不同，且可能与河外SOBH及中子星双星背景重叠，增加数据分析中分离的难度。
• 排除半正焦弦<10且偏心率>0.9的源可能低估了真实的GWB幅度，表明实际信噪比和可分辨源数量可能更高。