Wyszukiwanie ciemnej fotonu ciemnej materii w danych Ligo o1

Wyszukiwanie ciemnej fotonu ciemnej materii w danych Ligo o1

Szacowanie efektów wywołanych DPDM

dzięki wirializacji cząstki DPDM w naszej galaktyce mają typową prędkość wokół \({v}_{0}\equiv 1{0}^{-3}\) prędkości światła, a więc są wysoce nierelatywistyczne. Całkowita energia cząstki DM jest wtedy sumą jej energii masowej i energii kinetycznej, tj. \({m}_{{\rm{a}}} (1 + {v}_{0}^{2}/2)\). Tutaj i w dalszej kolejności używamy jednostek naturalnych, tj. \(c = \hslash =1\). Dlatego częstotliwość oscylacji pola DP jest w przybliżeniu stała, \(\omega \ simeq {m}_{{\RM{A}}}\), Z \(O(1{0}^{-6})\) odchylenia.

w związku z tym, w niewielkim okresie czasu i separacji przestrzennej, pole DP można traktować w przybliżeniu jako falę płaszczyznową, tj.,

$${a}_{\mu }\simeq {a}_{\mu ,0}\cos .$$
(1)

tutaj \({a}_{\mu ,0}\) jest amplitudą pola DP, a \(\theta\) jest fazą losową. Siła pola DP może być po prostu zapisana jako \({F} _ {\mu \nu} ={\partial} _ {\mu} {a} _ {\nu} – {\partial }_{\nu} {a} _ {\mu }\). Wybieramy wskaźnik Lorenza, \({\partial} ^{\mu} {a}_{\mu} =0\), w następujący sposób. W granicy nierelatywistycznej ciemne pole elektryczne jest znacznie silniejsze niż ciemne pole magnetyczne, a \({a}_{t}\) jest nieistotne względem \({\bf{a}}\). Wielkość pola DP może być określona przez gęstość energii DM, tzn. \ (/{{\bf{a}}}_{0} / \simeq\sqrt{2 {\Rho} _ {{\rm{DM}}}} / {m}_{{\rm{a}}}\).

W Eq. (1), zaniedbujemy wkład energii kinetycznej w częstotliwość oscylacji. Ustawiamy również wektory polaryzacji i propagacji, tj. \({{\bf{a}}}_{0}\) i \({\bf{k}}\), jako wektory stałe. To przybliżenie jest ważne tylko wtedy, gdy obserwacja jest wykonywana w obrębie regionu koherencji, tj. \({t} _ {{\rm{obs}}}\ <\ {t}_{{\RM{CoH}}}\simeq \ frac{4 \ pi }{{m} _ {{\RM{A}}} {v}_{{\RM {vir}}}^{2}}\) i \({l}_{{\rm {obs}}}\ <\ {l} _ {{\RM {coh}}}\simeq \ frac{2 \ pi }{{m}_{{\RM{A}}} {v}_{{\RM {vir}}}}\). Na przykład, jeśli pole DP oscyluje przy 100 Hz, czas koherencji jest tylko \(1{0}^{4}\) S, znacznie krótszy niż całkowity czas obserwacji. Aby modelować pole DPDM przez czas znacznie dłuższy niż czas koherencji, symulujemy pole dpdm, liniowo sumując wiele fal płaszczyznowych propagujących się w losowo pobranych kierunkach. Więcej szczegółów znajduje się w sekcji” Metody ” poniżej.

z pola tła DPDM \({\bf{a}}(t,{{\bf{x}}}_{i})\) można uzyskać przyspieszenie wywołane przez dpdm na każdym obiekcie testowym, oznaczonym indeksem \(i\). Można to zapisać jako:

$${{\bf{a}}_{i} (t, {{\BF{x}}}_{i})\simeq \ epsilon e\frac{{q} _ {{\rm{D}}, I}} {{M} _ {i}} {\partial }_{t} {\BF{A}}(t,{{\BF{x}}}_{i}).$$
(2)

tutaj używamy przybliżenia \({\bf{E}} \ simeq {\partial }_{t} {\bf{a}} (t, {{\bf{x}}}_{i})\) dla ciemnego pola elektrycznego. \({q} _ {{\rm{D}}, i} / {m} _ {i}\) to stosunek ładunku do masy obiektu testowego w LIGO. Traktując DP jako Bozon miernika \(U {(1)}_{{\rm{B}}}\), a biorąc pod uwagę, że lustra LIGO (masy testowe) są głównie krzemionką, \({q} _ {{\RM{D}},i}/{M}_{i}=1/{\RM{GeV}}\). Zauważamy, że wynika to z ref. 17 nałożyć bardzo silne ograniczenia na scenariusz \(U{(1)}_{{\rm{B}}}\), ze względu na anomalię miernika. Jednak wyniki uzyskane w tych pracach opierają się na założeniu, jak osadzić model w kompletnej teorii o wysokiej energii, aby anulować anomalie \(U{(1)}_{{\rm{B}}}\). Rozszerzenie sektora łamania symetrii elektrycznej lub innego mechanizmu anulowania anomalii może uniknąć takich poważnych ograniczeń. Jeśli weźmiemy niezależne od modelu ograniczenie na anomalną symetrię miernika, należy dodać nowe cząstki w skali energetycznej \(o (\frac{4\pi {m}_{{\RM{a}}}} {\epsilon e})\), co daje \(o ({\rm{TeV}})\) dla interesującej nas przestrzeni parametrów. Ponieważ wymagane nowe cząstki przenoszą tylko ładunki elektrozaczepu, są one bezpieczne przed różnymi poszukiwaniami zderzaczy. Oznaczamy sprzężenie DP–baryon jako \(\epsilon e\), gdzie \(E\) jest stałą sprzężenia \(U{(1)}_{{\rm{EM}}}\). Podkreślamy, że jako model wzorcowy wybieramy DP jako \(U{(1)}_{{\rm{B}}}\). Ta sama strategia analizy przedstawiona w tym badaniu może być bezpośrednio zastosowana do wielu innych scenariuszy, takich jak \(U{(1)}_{{\rm{B}}-{\rm{L}}}\) bozonu lub pola skalarnego, które łączą się poprzez interakcje Yukawy. Więcej szczegółów na temat różnych modeli, a także subtelności, gdy czas obserwacji jest dłuższy niż czas spójności, zostaną opisane w przyszłych pracach.

szacowanie stosunku sygnału do szumu (SNR)

przybliżamy pole DPDM jako falę płaską w obszarze spójności. Dla pola DP oscylującego przy częstotliwości \(O (100)\) Hz, Długość koherencji wynosi \(O(1{0}^{9}\ {\rm{m}})\), znacznie większy niż separacja pomiędzy dwoma detektorami LIGO GW w Hanford i Livingston. Tak więc te dwa detektory GW doświadczają niemal identycznego pola DPDM, indukując silnie skorelowane reakcje. Wykorzystanie korelacji znacznie zmniejsza tło w analizie.

sygnał DPDM jest wyjątkowo wąskopasmowy, co sprawia, że analiza Fouriera jest naturalna. Najpierw obliczamy dyskretne transformaty Fouriera (DFT) z danych z dziedziny czasu. Całkowity czas obserwacji jest podzielony na mniejsze, sąsiadujące ze sobą segmenty, każdy o czasie trwania \({t}_{{\rm{DFT}}}\), z całkowitym czasem obserwacji \({t}_{{\RM{obs}}}={N}_{{\RM{DFT}}}{T}_{{\RM{DFT}}}\). Oznacz wartość złożonego współczynnika DFT dla dwóch interferometrów 1 i 2, DFT \(i\) i częstotliwości bin \(j\) jako \({z}_{1(2),ij}\). Jednostronne gęstości widmowe mocy (PSD) dla dwóch interferometrów są związane z surowymi potęgami jako \({{\rm{PSD}}}_{1(2),ij}=2{P}_{1(2),ij}/{T}_{{\rm{DFT}}}\). \({P}_{1(2),ij}\) są traktowane jako wartości oczekiwane dla \(| {z}_{1 (2), ij}{| }^{2}\), Jak oszacowano na podstawie sąsiednich, niezwiązanych z sygnałem pojemników częstotliwości, przy założeniu lokalnie płaskiego szumu (przy użyciu oszacowania mediany przebiegu 50-bin).

w doskonałym przybliżeniu szum w dwóch interferometrach LIGO jest statystycznie niezależny, z wyjątkiem szczególnych bardzo wąskich pasm z zakłóceniami linii elektronicznej18, które są wyłączone z analizy. Szczegółowe opisy szumów szerokopasmowych Ligo znajdują się w ref. 19, w tym omówienie potencjalnych zanieczyszczeń środowiska, które mogłyby być skorelowane między dwoma detektorami LIGO, ale żaden z nich nie naśladowałby sygnału DPDM. Znormalizowaną siłę sygnału za pomocą korelacji krzyżowej wszystkich jednoczesnych DFTs w czasie obserwacji można zapisać jako

$${S} _ {j}= \ frac{1} {n}_{{\rm{DFT}}}\sum _{i=1}^{N}_{{\RM {DFT}}}\frac {{z}_{1,ij} {z}_{2,ij}^ {*}} {{P}_{1,ij}{P} _ {2,ij}}}.$$
(3)

w przypadku braku sygnału wartość oczekiwana wynosi zero, a wariancja części rzeczywistych i urojonych wynosi

$${\sigma} _ {j}^{2}=\frac{1} {n} _{{\rm {DFT}}} {\left\langle \frac {1} {2{P}_{1,j} {P}_{2,j}}\right\rangle}_{{n} _{{\RM {DFT}}}},$$
(4)

gdzie \({\langle\rangle }_{{n}_{{\rm{DFT}}}}\) oznacza średnią nad DFT\({n}_{{\RM{DFT}}}\), które mogą mieć powoli zmienną niestacjonarność. SNR można zdefiniować przez

$${{\rm{SNR}} _ {J}\equiv \ frac{{S} _ {j}} {{\sigma } _{j}}.$$
(5)

biorąc pod uwagę niewielką separację między interferometrami względem długości koherencji DP i ich względną orientację (przybliżony obrót o 90 stopni ramion jednego interferometru rzutowany na płaszczyznę drugiego interferometru), oczekujemy, że SNR\({}_{j}\) dla silnego pola DPDM będzie przede wszystkim rzeczywiste i ujemne.

współczynnik sprawności

aby użyć obserwowanych wartości rzeczywistych(SNR) do Ustawienia limitów sprzężenia dpdm jako funkcji częstotliwości, należy skorygować moc sygnału utraconą w wyniku binningu. Sugerowany binning nominalny zaproponowany w ref. 15 is \(\Delta f / f=1{0}^{-6}\), w oparciu o rozkład prędkości Maxwella. Rozmiar bin w przestrzeni częstotliwości jest ustawiany przez \({T} _ {{\RM{DFT}}}\), tj. \(\Delta F=1/{T}_{{\RM{DFT}}}\), który jest optymalny tylko dla \({f}_{{\RM{opt}}}\simeq 1{0}^{6}/{T} _ {{\rm{DFT}}}\). Dla częstotliwości wyższej niż \({f} _ {{\RM{opt}}}\) względne binowanie częstotliwości jest drobniejsze, co oznacza utratę mocy sygnału w pomiarach pojedynczych bin. Przy częstotliwościach niższych niż \({f} _ {{\RM{opt}}}\) względne binowanie częstotliwości jest grubsze, co oznacza pełne przechwycenie mocy sygnału, ale kosztem niepotrzebnie zwiększonego szumu. Zauważamy, że jest możliwe, że rozkład prędkości DM odbiega od rozkładu Maxwella o współczynnik \(O(1)\), np. refs. 20,21. Wpływ jest jednak niewielki, ponieważ stosowane tu wyszukiwanie pojedynczych bin zależy od zintegrowanej mocy w koszu częstotliwości, a nie tyle od jego kształtu.

Na Rys. 1, pokazujemy widmo mocy sygnału dpdm jako funkcję częstotliwości, gdzie \({f} _ {0}={m}_{{\rm{a}}} / 2\pi\). Wybieramy normalizację osi x przez wewnętrzną szerokość sygnału, określoną przez typową energię kinetyczną cząstek DM. W tych obliczeniach uwzględniamy efekt obrotu Ziemi. Bez niego sygnał PSD jest proporcjonalny do \(vf(v)\) gdzie \(f(v)\) jest rozkładem Maxwella. Obrót Ziemi poszerza nasz sygnał o \(\Delta f\approx 2{f}_{{\RM{E}}}\). Różne wybory \({F} _ {0}\) powodują nieco inne deformacje po włączeniu rotacji, ale zmiany są nieistotne w interesującym reżimie częstotliwości. Analityczne zrozumienie PSD zostanie przedstawione w przyszłych pracach.

Fig. 1: przykład widma mocy sygnału ciemnej fotonu ciemnej materii i odpowiadającej mu czułości detektora.
figurka1

widmo mocy sygnału ciemnej fotonu ciemnej materii (dpdm) jest pokazane w kategoriach charakterystycznych szczepów \({h} _ {{\rm{c}}}\) (red), z parametrem sprzężenia\(U {(1)}_{{\RM{B}}}\) \({\epsilon }^{2}=1{0}^{-41}\), częstotliwość oscylacji DPDM \({f} _ {0}=500\) Hz i typowa prędkość dpdm \({v}_{0}=1{0}^{-3}\) prędkości światła. Zaawansowana czułość LIGO w oknie małej częstotliwości jest w przybliżeniu płaska, co jest pokazane jako czarna przerywana linia.

widmo mocy z symulacji numerycznej służy do empirycznego określenia ułamków mocy wpadających do pojedynczego stałego \(\Delta f/f\) pojemnika, gdzie granice pojemnika są systematycznie zmieniane w dozwolonym zakresie. Rysunek 2 przedstawia wynikającą wydajność (ułamki mocy) dla \({t}_{{\RM{DFT}}}\) ustawioną na 1800 s. czerwona przerywana krzywa pokazuje najlepszy przypadek, dla którego granica bin jest optymalna. Niebieska krzywa przerywana pokazuje najgorszy przypadek, który koniecznie zbliża się do \(50 \%\) dla zgrubnego binowania (niskiej częstotliwości), podczas gdy zielona krzywa stała pokazuje średnią maksymalną wydajność w odniesieniu do wszystkich wyborów granic bin. Dopasowanie do zielonej krzywej stałej służy do wyznaczania górnych granic sprzężenia DPDM.

Fig. 2: Skuteczność detekcji pojedynczego sygnału mocy jako funkcja względnej rozdzielczości częstotliwościowej dla ustalonego czasu koherencji 1800 s.
figurka2

górna (czerwona) krzywa jest dla optymalnego wyboru granicy bin (a priori Nieznany) dla danego sygnału. Dolna (niebieska) krzywa pokazuje najgorszą wydajność dla najmniej optymalnego wyboru granicy. Środkowa (Zielona) krzywa pokazuje średnią z losowo wybranych wyborów granic.

wybór i analiza danych

dane odkształceń użyte w tej analizie zostały pobrane z witryny internetowej Centrum Nauki fal grawitacyjnych (GWOSC) 22 i przekształcone w celu utworzenia 1786 1800-s zbieżnych DFTs z interferometrów L1 i H1. Zbiory danych GWOSC wykluczaja krótkie okresy, podczas których ogólna jakość danych jest niska. Wybór czasu koherencji w tym pierwszym wyszukiwaniu DPDM jest nieco arbitralny, ale pozwolił na wygodne porównanie artefaktów linii widmowych obserwowanych z tymi zgłoszonymi z DFT 1800-s W ciągłych poszukiwaniach GW Ligo, dla których 1800 s jest wspólnym wybranym czasem trwania DFT. Krótszy czas koherencji byłby bardziej optymalny przy częstotliwościach powyżej \(\sim\! 500\) Hz dla tej analizy detekcji pojedynczego pojemnika. W zasadzie dłuższy czas byłby bardziej optymalny dla niższych częstotliwości, ale w praktyce sporadyczne przerwy w operacjach interferometru podczas zbierania danych prowadzą do znacznej utraty czasu życia w przypadku DFTs wymagających bardzo długich okresów zbieżnych operacji Hanford–Livingston.

wyszukiwanie detekcji i ustawianie górnych granic w przypadku braku detekcji opiera się na „głośnych” wartościach statystyki detekcji (Korektor. (5)). W szczególności szukamy dużych ujemnych wartości rzeczywistych SNR. Ponieważ przeszukujemy \(\sim\! 4\) milion pojemników DFT w paśmie 10-2000 Hz, musimy skorygować duży współczynnik próby statystycznej w ocenie, jaka wartość SNR jest uważana za ” znaczącą.”Wybieramy nominalny sygnał kandydata wybór SNR \(< -\! 5.8\), odpowiadający a \(\sim \!1\)% prawdopodobieństwo fałszywego alarmu, przy założeniu szumu Gaussa. W praktyce szumy w niektórych pasmach częstotliwości nie są tak naprawdę Gausowskie, co prowadzi do nadmiaru liczeń na dużych SNR. Aby ocenić nasilenie tego efektu, definiujemy i badamy również pasma kontrolne („LGD częstotliwości”), w których bin DFT w jednym interferometrze jest porównywany z zestawem pojemników przesuniętych z drugiego interferometru, tak że prawdziwy sygnał DPDM nie przyczyniłby się do niezerowej korelacji krzyżowej, ale dla których artefakty pojedynczego interferometru lub artefakty korelacji Szerokopasmowej prowadzą do niezerowej korelacji. Ta metoda opóźnienia częstotliwości jest analogiczna do metody opóźnienia czasowego stosowanej w przejściowej analizie GW. W szczególności wybieramy 10 LGD (\(-50\), \(-40\), …, \(-10\), \(+10\), …, \(+50\)) przesunięcia częstotliwości w celu oceny nie-Gaussa tła z tych instrumentalnych artefaktów. Aby uniknąć zanieczyszczenia ze znanych artefaktów zarówno pasma sygnałowego, jak i kontrolnego, wykluczamy z analizy dowolne pasmo w \(\sim\! 0,056\) Hz wąskiego zakłócenia wymienionego w ref. 18, gdzie dodatkowy margines weto jest zmniejszenie podatności na wyciek widmowy z silnych linii. Wykluczamy również pasmo 331,3-331,9 Hz, dla którego niezwykle głośne wąskie wzbudzenia kalibracyjne w dwóch interferometrach prowadzą do znacznego nakładania się na siebie wycieku widmowego, a tym samym nie-przypadkowej korelacji.

Rysunek 3 pokazuje rozkłady rzeczywistych i urojonych części SNR (równoważnik. (5)) zarówno dla pojemników sygnałowych („zero lag”) w kolorze magenta, jak i opóźnionych pojemników w kolorze czarnym. Rozkład jest dość ściśle zgodny z idealną krzywą Gaussa, z wyjątkiem niewielkiego nadmiaru widocznego na ogonach poza \ (/{\RM{SNR}}| \ > \ 5\) (Uwaga są \(\sim\! 10\) razy więcej opóźnionych pojemników niż pojemników sygnałowych na wykresach). Jedynym sygnałem jest \ (/{\RM{SNR}}| \ > \ 5.8\) wynikają ze znanych „zastrzyków sprzętowych” fal ciągłych stosowanych w walidacji odpowiedzi detektora, dla których złożony SNR może mieć dowolną fazę korelacji krzyżowej, która zależy od symulowanej częstotliwości i kierunku źródła. Przeprowadzono badanie wszystkich innych wartości odstających SNR (10) o wartościach rzeczywistych lub urojonych o magnitudach >5. We wszystkich przypadkach, poza trzema, opóźnione pojemniki w sąsiednich pojemnikach w granicach 0,2 Hz pojemnika sygnału wykazały podwyższony szum, zdefiniowany przez wielkość SNR >4, co sugeruje zanieczyszczenie inne niż Gaussa. Oczekiwanie szumu Gaussa dla tego zakresu subthreshold wielkości odstającej (rzeczywistej lub urojonej) wynosi 4,1 zdarzenia, zgodne z obserwacją w czystych pasmach.

Fig. 3: rozkłady rzeczywistych i urojonych części stosunku sygnału do szumu.
figurka3

stosunek sygnału do szumu (SNR) dla pojemników sygnałowych („zero lag”) jest oznaczony kolorem magenta, a opóźnione (sterujące) pojemniki na czarno, wraz z idealnym oczekiwaniem Gaussa na Zielono.

ponieważ nie znaleziono znaczących kandydatów, ustalono górne limity. W przyszłych poszukiwaniach, w przypadku pojawienia się znaczących kandydatów, krytyczna będzie ocena ich zgodności z artefaktami instrumentalnymi. Prostym podejściem jest zwiększenie liczby badanych pojemników kontrolnych na kandydata, aby lepiej ocenić potencjalne zanieczyszczenie nie-Gaussa pojedynczym interferometrem i artefakty korelacji Szerokopasmowej. Większym problemem byłoby bardzo wąskopasmowe zaburzenie skorelowane, na przykład z identycznych instrumentów elektronicznych w każdym Obserwatorium, tworząc ostrą linię spektralną poprzez Pobór prądu elektrycznego w zasilaczach wpływających na sterowanie interferometrem. Uzasadnione byłoby szczegółowe badanie przy użyciu pomocniczych kanałów instrumentalnych i środowiskowych w celu wykluczenia takiej ingerencji.

nowe ograniczenia z danych LIGO O1

nasze główne wyniki przedstawiono na Rys. 4. Pokazujemy pochodną \(95 \%\) górną granicę poziomu ufności parametru \({\epsilon }^{2}\) dla sprzężenia DP-baryon, jako funkcję częstotliwości oscylacyjnej dpdm. Szerokie czerwone pasmo pokazuje zakres górnych granic uzyskanych przy binningu \(1/1800\) Hz, wykorzystując mierzoną rzeczywistą część statystyki detekcji SNR zdefiniowanej poniżej oraz formalizm Feldman–Cousins (FC) 23 i po zastosowaniu korekcji wydajności omówionej poniżej. Żółta krzywa pokazuje oczekiwaną górną granicę dla średniej mierzonej rzeczywistej (SNR) = 0, stosując ten sam formalizm FC i korektę wydajności. Ciemnoniebieska krzywa pokazuje bardziej optymalną górną granicę oczekiwaną, gdy binning DFT dostosowuje się do częstotliwości, aby utrzymać \(\Delta f / f=1{0}^{-6}\) dla tego samego czasu obserwacji 893-h, dla tej samej korekty wydajności i dla uśrednionej czułości detektora równej tej w analizie. Żółte i ciemnoniebieskie krzywe dobrze się ze sobą zgadzają przy częstotliwości około 500 Hz, gdzie \(1/1800\) Hz jest optymalnym wyborem rozmiaru kosza. Średnia osiągnięta górna granica jest na ogół gorsza niż optymalna czułość, ponieważ przy stałym rozmiarze pojemnika na \(1/1800\) Hz nadmiar szumu jest uwzględniany przy niskiej częstotliwości, a część mocy sygnału jest tracona przy wysokiej częstotliwości. Krzywa przerywana pokazuje górne granice pochodzące z grupy Eöt-Wash w oparciu o badania na zasadzie równoważności z wykorzystaniem równowagi skrętnej24, 25. Biorąc pod uwagę dane LIGO O1, przy założeniu, że DP stanowi wszystkie DM, poprawiliśmy już istniejące limity w oknie masy wokół \({m} _ {{\rm{a}}} \SIM 4\;\times\,1{0}^{-13}\) eV.

Fig. 4: Derived \(95 \%\) confidence level upper limits on the coupling parameter \({\epsilon }^{2}\) for dark photon-baryon coupling.
figurka4

szerokie czerwone pasmo pokazuje rzeczywiste górne granice z binningiem \(1/1800\) Hz. Żółta krzywa pokazuje oczekiwaną górną granicę dla średniej mierzonej rzeczywistej (SNR) = 0. Ciemnoniebieska krzywa pokazuje” optymalną ” górną granicę oczekiwaną, gdy Dyskretna transformata Fouriera (DFT) binning dostosowuje się z częstotliwością do utrzymania \(\Delta f / f=1{0}^{-6}\) dla tego samego czasu obserwacji 893 h. Krzywa magenta pokazuje” optymalną ” górną granicę oczekiwaną przez 2 lata, \(100 \%\)-livetime run przy zaawansowanej czułości LIGO („O4-O5”). Krzywa przerywana pokazuje górne granice pochodzące z grupy Eöt-Wash 24, 25. Jest to eksperyment piątej siły, którego ograniczenie nie polega na tym, że ciemny Foton (DP) jest ciemną materią (DM). Duże kolce czerwonych i niebieskich krzywych, nakładane na siebie, są indukowane przez znane źródła hałasu, takie jak wibracje włókien zawieszenia lustrzanego.

przyszłe poszukiwania w bardziej wrażliwych danych będą wnikać głębiej w niezbadany \({\epsilon }^{2}\)–\({m}_{{\rm{a}}}\) przestrzeń parametrów. Zakładając brak odkrycia i znikome prawdziwe tło stochastyczne GW, krzywa magenta pokazuje” optymalną ” górną granicę oczekiwaną przez 2-letni, \(100\%\) – livetime run przy zaawansowanej czułości Ligo design („O4-O5”). Ta granica wygląda płynniej, ponieważ wykorzystuje krzywą czułości projektowej, która pokazuje tylko podstawowe źródła hałasu, podczas gdy niebieska krzywa zawiera dodatkowe, inne niż podstawowe artefakty hałasu, które nie zostały jeszcze złagodzone podczas uruchamiania Czujki LIGO, takie jak zanieczyszczenie sieci zasilającej przy 60 Hz oraz harmoniczne i wibracje środowiskowe. Symulacje omówione poniżej odkryły błąd czynnika 4 w \({\epsilon }^{2}\)–\({m}_{{\rm{a}}}\) Wykres czułości w ref. 15. Błąd ten został poprawiony w bieżącym badaniu. Ponieważ detektory GW stają się bardziej czułe w przyszłości, oczekuje się, że stochastyczne tło GW z kompaktowych fuzji koalescencji binarnych pojawi się w końcu, ze zintegrowanym szerokopasmowym sygnałem stochastycznym być może wykrywalnym już w trybie O4-O526. Niemniej jednak stochastyczna moc szczepu GW z fuzji w jednym pojemniku wyszukiwania DPDM pozostanie znikoma przez wiele lat.

włączenie globalnej sieci detektorów, takich jak Virgo, KAGRA i Ligo-India, zasadniczo poprawia czułość wyszukiwania DPDM. Stopień poprawy zależy jednak od względnego dopasowania tych detektorów, a także ich wrażliwości. Detektor Virgo jest obecnie mniej czuły niż dwa detektory LIGO. Ponadto jego orientacja nie jest dobrze dopasowana do orientacji detektorów LIGO. Przyszłe detektory trzeciej generacji, takie jak Einstein Telescope i Cosmic Explorer, będą miały znacznie niższy poziom szumów, umożliwiając jeszcze bardziej czułe wyszukiwanie DPDM.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany.