Detection and parameter estimation of binary neutron star merger remnants
Detection and parameter estimation of binary neutron star merger remnants
复制标题
双中子星并合遗迹的探测与参数估计
DOI：
10.1103/physrevd.102.043011
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发表时间：
2020
影响因子：
5
通讯作者：
Chatziioannou, Katerina
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Easter, Paul J.;Ghonge, Sudarshan;Lasky, Paul D.;Casey, Andrew R.;Clark, James A.;Hernandez Vivanco, Francisco;Chatziioannou, Katerina
双中子星星合并残留物的探测和参数估计可以揭示超核密度下热物质的物理学。在这里，我们开发了一个快速，简单的模型，可以产生重力波形，并表明它可以用于合并后残留物的检测和参数估计。该模型由三个指数阻尼正弦波与线性频移项。我们测试了九个等质量的数值相对论模拟选择的引力波发射的模型。模型波形和数值相关性模拟之间的中值拟合因子超过0.90。我们检测残留物在合并后的信噪比使用贝叶斯因子检测统计与阈值为3000。我们可以将主合并后频率限制在合并后信噪比为15时，而将精度增加到合并后信噪比为50时。潮汐耦合常数可以被限制在合并后的信噪比为15，并在合并后的信噪比为50使用的分层推理模型。
Detection and parameter estimation of binary neutron star merger remnants can shed light on the physics of hot matter at supranuclear densities. Here we develop a fast, simple model that can generate gravitational waveforms, and show it can be used for both detection and parameter estimation of postmerger remnants. The model consists of three exponentially damped sinusoids with a linear frequency-drift term. We test the model against nine equal-mass numerical-relativity simulations selected for emission of gravitational waves for. The median fitting factors between the model waveforms and numerical-relativity simulations exceed 0.90. We detect remnants at a postmerger signal-to-noise ratio ofusing a Bayes-factor detection statistic with a threshold of 3000. We can constrain the primary postmerger frequency toat postmerger signal-to-noise ratios of 15 with an increase in precision tofor postmerger signal-to-noise ratios of 50. The tidal coupling constant can be constrained toat postmerger signal-to-noise ratios of 15, andat postmerger signal-to-noise ratios of 50 using a hierarchical inference model.
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影响因子：
5
作者：
D. Radice;S. Bernuzzi;C. Ott
通讯作者：
D. Radice;S. Bernuzzi;C. Ott
针对紧密、紧凑的二进制文件合并的相对稳定性
DOI：
10.1086/304861
发表时间：
1997
期刊：
The Astrophysical Journal
影响因子：
--
作者：
K. New;J. E. Tohline
通讯作者：
J. E. Tohline
影响因子：
5
作者：
T. Dietrich;Sebastian Khan;R. Dudi;S. Kapadia;Prayush Kumar;A. Nagar;F. Ohme;F. Pannarale
通讯作者：
T. Dietrich;Sebastian Khan;R. Dudi;S. Kapadia;Prayush Kumar;A. Nagar;F. Ohme;F. Pannarale
影响因子：
5
作者：
K. Hotokezaka;K. Kyutoku;Hirotada Okawa;M. Shibata;K. Kiuchi
通讯作者：
K. Hotokezaka;K. Kyutoku;Hirotada Okawa;M. Shibata;K. Kiuchi
影响因子：
5
作者：
D. Martynov;H. Miao;Han Yang;F. Vivanco;E. Thrane;Rory Smith;P. Lasky;W. East;R. Adhikari;A. Bauswein;A. Brooks;Yanbei Chen;T. Corbitt;H. Grote;Y. Levin;Chunnong Zhao;A. Vecchio
通讯作者：
D. Martynov;H. Miao;Han Yang;F. Vivanco;E. Thrane;Rory Smith;P. Lasky;W. East;R. Adhikari;A. Bauswein;A. Brooks;Yanbei Chen;T. Corbitt;H. Grote;Y. Levin;Chunnong Zhao;A. Vecchio