[论文解读] Mass and tidal parameter extraction from gravitational waves of binary neutron stars mergers using deep learning

Shriya Soma, H. Stöcker+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 30, 2023

Pulsars and Gravitational Waves ResearchPhysics and Astronomy参考文献 82被引用 3

一句话总结

本文提出了一种深度学习流程，用于分类双中子星（BNS）并合产生的引力波信号，并估计其组分质量与潮汐可变形性。通过采用两阶段神经网络——首先分类BNS与双黑洞（BBH）信号，然后回归质量与潮汐参数——该方法实现了高精度的参数估计，展示了深度学习作为传统贝叶斯推断在约束中子星方程态状态方面的一种高效替代方案。

ABSTRACT

Gravitational Waves (GWs) from coalescing binaries carry crucial information about their component sources, like mass, spin and tidal effects. This implies that the analysis of GW signals from binary neutron star mergers can offer unique opportunities to extract information about the tidal properties of NSs, thereby adding constraints to the NS equation of state. In this work, we use Deep Learning (DL) techniques to overcome the computational challenges confronted in conventional methods of matched-filtering and Bayesian analyses for signal-detection and parameter-estimation. We devise a DL approach to classify GW signals from binary black hole and binary neutron star mergers. We further employ DL to analyze simulated GWs from binary neutron star merger events for parameter estimation, in particular, the regression of mass and tidal deformability of the component objects. The results presented in this work demonstrate the promising potential of DL techniques in GW analysis, paving the way for further advancement in this rapidly evolving field. The proposed approach is an efficient alternative to explore the wealth of information contained within GW signals of binary neutron star mergers, which can further help constrain the NS EoS.

研究动机与目标

• 为克服传统匹配滤波与贝叶斯推断在引力波参数估计中面临的计算瓶颈。
• 开发一种深度学习流程，用于将双中子星（BNS）并合信号与双黑洞（BBH）信号进行分类。
• 使用端到端回归方法，从模拟的BNS引力波波形中估计组分质量与联合潮汐可变形性（Λ̃）。
• 实现对未来的BNS探测（如爱因斯坦望远镜与宇宙探索者等先进探测器）的高效、可扩展分析。
• 通过质量与潮汐参数估计，支持对中子星方程态状态的约束。

提出的方法

• 使用时域波形训练卷积神经网络（CNN），以将引力波信号分类为源自BNS或BBH并合。
• 训练独立的回归网络，从相同的时域波形中预测组分质量与联合潮汐可变形性（Λ̃）。
• 使用IMRPhenomPv2_NRTidalv2近似器生成模拟波形，覆盖广泛的质量和潮汐参数范围。
• 训练数据包含嵌入噪声的波形，以提高在真实世界条件下对探测器噪声的鲁棒性。
• 将分类与回归网络整合为两阶段工作流，实现对BNS信号的端到端分析。
• 通过已知参数的合成信号评估该方法，实现对估计精度的定量评估。

实验结果

研究问题

• RQ1 深度学习能否有效区分来自双中子星并合与双黑洞并合的引力波信号？
• RQ2 深度学习在噪声引力波信号中回归组分质量与潮汐可变形性的能力如何？
• RQ3 在精度与计算成本方面，深度学习与传统贝叶斯推断相比表现如何？
• RQ4 所提出的流程能否扩展以包含自旋、倾角与距离等额外参数？
• RQ5 波形建模的局限性（例如，5PN潮汐效应、截止频率为2048 Hz）如何影响估计参数的可靠性？

主要发现

• 深度学习分类器即使在存在探测器噪声的情况下，也能高精度地区分BNS与BBH引力波信号。
• 回归网络成功估计了组分质量与联合潮汐可变形性（Λ̃），平均绝对误差较低，表现出对噪声与波形模型局限性的鲁棒性。
• 该方法为传统贝叶斯参数估计提供了计算高效的替代方案，显著缩短了大规模分析的处理时间。
• 估计的潮汐可变形性（Λ̃）值与已知的物理解趋势一致，支持其在约束中子星方程态状态中的应用。
• 该流程具有可扩展性，未来可适配加入自旋与倾角等额外参数。
• 本研究识别出若干局限性，包括2048 Hz的截止频率导致并合后与振铃阶段信息的缺失，以及对IMRPhenomPv2_NRTidalv2波形近似器的依赖。