广义相对论与量子宇宙学
[提交于 2025年5月20日
(v1)
,最后修订 2025年8月21日 (此版本, v2)]
标题: PINCH:LIGO第三次观测运行中的管道信息噪声表征
标题: PINCH: Pipeline-Informed Noise Characterization in LIGO's Third Observing Run
摘要: 我们提出一种方法,利用支持向量机(SVM)分类器,识别和分类由匹配滤波引力波搜索(管道)引起的瞬态噪声(故障)在引力波探测器中产生的引力波候选触发。我们的方法涉及在超出噪声高峰期的管道触发上训练SVM模型,以区分由随机噪声引起的触发和由故障引起的触发。该方法独立应用于GstLAL搜索管道在O3观测运行后半期的LIGO Hanford和Livingston观测站数据所产生的触发。训练好的SVM模型为模糊触发分配分数,量化它们与由随机波动引起的触发的相似性,得分高于定义阈值的触发被分类为故障引起的。对这些触发的分析揭示了不同故障类别对搜索管道的不同影响,包括它们在相关参数空间中的分布。我们使用诸如巴塔恰里亚系数和过度表示比率等指标来量化故障影响在时间和参数空间中的一致性和普遍性。我们的研究结果表明,某些故障类型在参数空间的特定区域持续产生触发,而其他故障类型产生的触发则分布更广。我们观察到,散射光故障在安装更改前后在搜索管道中表现不同,展示了此类探测器更改如何出现在管道对某些故障类别的响应中。该方法提供了一个框架,用于理解和减轻非高斯瞬态对引力波搜索管道的影响,对于提高检测灵敏度和更好地理解噪声种群具有重要意义。
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