Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > gr-qc > arXiv:0705.2851

帮助 | 高级搜索

广义相对论与量子宇宙学

arXiv:0705.2851 (gr-qc)
[提交于 2007年5月21日 (v1) ,最后修订 2007年8月21日 (此版本, v2)]

标题: 有效搜索模板用于原初随机引力波背景

标题: Effective Search Templates for a Primordial Stochastic Gravitational Wave Background

Authors:Takeshi Chiba, Yoshiaki Himemoto, Masahide Yamaguchi, Jun'ichi Yokoyama
摘要: 我们计算了在极端情况下随机引力波背景的信噪比(SNR),其谱具有急剧下降的特征,其振幅接近检测阈值。 这种光谱特征是早期宇宙暴胀期间产生的随机背景中相对论自由度数量变化的特征性印记。 我们发现,尽管使用与假设的真实谱成比例的正确模板时SNR最大,但其对模板形状的敏感性相当弱,表明简单的幂律模板就足以检测到这一特征。
摘要: We calculate the signal-to-noise ratio (SNR) of the stochastic gravitational-wave background in an extreme case that its spectrum has a sharp falloff with its amplitude close to the detection threshold. Such a spectral feature is a characteristic imprint of the change in the number of relativistic degrees of freedom on the stochastic background generated during inflation in the early Universe. We find that, although SNR is maximal with the correct template which is proportional to the assumed real spectrum, its sensitivity to the shape of template is fairly weak indicating that a simple power-law template is sufficient to detect the signature.
评论: 13页,4图,最终版本将发表在PRD中
主题: 广义相对论与量子宇宙学 (gr-qc) ; 天体物理学 (astro-ph); 高能物理 - 现象学 (hep-ph)
引用方式: arXiv:0705.2851 [gr-qc]
  (或者 arXiv:0705.2851v2 [gr-qc] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.0705.2851
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: Phys.Rev.D76:043516,2007
相关 DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevD.76.043516
链接到相关资源的 DOI

提交历史

来自: Yoshiaki Himemoto [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2007 年 5 月 21 日 12:48:37 UTC (23 KB)
[v2] 星期二, 2007 年 8 月 21 日 15:04:05 UTC (23 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
gr-qc
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2007-05
切换浏览方式为:
astro-ph
hep-ph

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号