Ricerca di fotoni scuri materia oscura in LIGO O1 data

Ricerca di fotoni scuri materia oscura in LIGO O1 data

Stima degli effetti indotti da DPDM

Attraverso la virializzazione, le particelle DPDM nella nostra galassia hanno una velocità tipica intorno a \({v}_{0}\equiv 1{0}^{-3}\) della velocità della luce, e quindi sono altamente non relativistici. L’energia totale di una particella DM è quindi la somma della sua energia di massa e dell’energia cinetica, cioè \({m}_{{\rm{A}}}(1+{v}_{0}^{2}/2)\). Qui e nel seguito, usiamo le unità naturali, cioè \(c = \ hslash =1\). Pertanto, la frequenza di oscillazione del campo DP è approssimativamente una costante, \ (\omega \ simeq {m} _ {{\rm {A}}}\), con \(O(1{0}^{-6})\) deviazioni.

Pertanto, entro un piccolo periodo di tempo e separazione spaziale, il campo DP può essere trattato approssimativamente come un’onda piana, cioè,

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

Qui \({A} _ {\mu, 0}\) è l’ampiezza del campo DP e \(\theta\) è una fase casuale. L’intensità del campo DP può essere semplicemente scritta come \({F} _{\mu \nu} ={\partial}_{\mu} {A} _{\nu}- {\partial}_{\nu} {A} _ {\mu}\). Scegliamo il calibro di Lorenz, \({\partial} ^{\mu} {A} _ {\mu} = 0\), in quanto segue. Nel limite non relativistico, il campo elettrico scuro è molto più forte del campo magnetico scuro e \({A}_{t}\) è trascurabile rispetto a \({\bf{A}}\). La grandezza del campo DP può essere determinata dalla densità di energia DM, cioè \ (/{{\bf {A}}} _ {0}| \simeq \ sqrt{2 {\rho} _{{\rm{DM}}}}/{m}_{{\rm {A}}}\).

In Eq. (1), trascuriamo il contributo di energia cinetica alla frequenza di oscillazione. Abbiamo anche impostato i vettori di polarizzazione e propagazione, cioè \({{\bf{A}}}_{0}\) e \({\bf{k}}\), come vettori costanti. Questa approssimazione è valida solo quando l’osservazione è presa entro la coerenza regione, vale a dire, \({t}_{{\rm{oss}}}\ <\ {t}_{{\rm{coh}}}\simeq \frac{4\pi }{{m}_{{\rm{A}}}{v}_{{\rm{vir}}}^{2}}\) e \({l}_{{\rm{oss}}}\ <\ {l}_{{\rm{coh}}}\simeq \frac{2\pi }{{m}_{{\rm{A}}}{v}_{{\rm{vir}}}}\). Ad esempio, se il campo DP oscilla a 100 Hz, il tempo di coerenza è solo \(1{0}^{4}\) s, molto più breve del tempo totale di osservazione. Per modellare il campo DPDM per un tempo molto più lungo del tempo di coerenza, simuliamo il campo DPDM sommando linearmente molte onde piane che si propagano in direzioni campionate casualmente. Maggiori dettagli sono riportati nella sezione” Metodi ” di seguito.

Dal campo di sfondo DPDM \({\bf{A}}(t,{{\bf{x}}}_{i})\), si può ricavare l’accelerazione indotta dal DPDM su ogni oggetto di test, etichettato dall’indice \(i\). Questo può essere scritto come:

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

Qui usiamo l’approssimazione \({\bf{E}} \ simeq {\partial} _ {t} {\bf{A}} (t,{{\bf{x}}}_{i})\) per il campo elettrico scuro. \({q} _ {{\rm {D}}, i}/{M} _ {i}\) è il rapporto carica–massa dell’oggetto di prova in LIGO. Trattando un DP come il bosone di gauge di \ (U {(1)}_{{\rm{B}}}\), e dato che gli specchi LIGO (masse di prova) sono principalmente silice, \({q}_{{\rm{D}},i}/{M}_{i}=1/{\rm{GeV}}\). Notiamo che i risultati da ref. 17 imporre vincoli molto forti sullo scenario misurato \(U {(1)}_{{\rm{B}}}\), a causa di un’anomalia di gauge. Tuttavia, i risultati ottenuti in questi documenti si basano su un’ipotesi su come incorporare il modello in una teoria completa ad alta energia al fine di annullare le anomalie \(U{(1)}_{{\rm{B}}}\). Estendere il settore di rottura della simmetria elettrodebole o altri meccanismi di cancellazione delle anomalie può evitare vincoli così gravi. Se si prende il vincolo indipendente dal modello su una simmetria di gauge anomala, nuove particelle devono essere aggiunte alla scala energetica \(O(\frac {4 \ pi {m} _ {{\rm {A}}}} {\epsilon e})\), che dà \(O({\rm{TeV}})\) per lo spazio dei parametri che ci interessa. Poiché le nuove particelle richieste trasportano solo cariche elettrodebole, sono al sicuro da varie ricerche di collisore. Etichettiamo l’accoppiamento DP–baryon come\ (\epsilon e\) dove \(e\) è la costante di accoppiamento\ (U {(1)}_{{\rm{EM}}}\). Sottolineiamo che abbiamo scelto DP per essere un bosone di gauge \(U{(1)}_{{\rm{B}}}\) come modello di riferimento. La stessa strategia di analisi presentata in questo studio può essere applicata direttamente a molti altri scenari, come un bosone di gauge o un campo scalare \(U{(1)}_{{\rm{B}}-{\rm{L}}}\), che si accoppia attraverso le interazioni di Yukawa. Maggiori dettagli su vari modelli, così come sottigliezze quando il tempo di osservazione è più lungo del tempo di coerenza, saranno descritti nel lavoro futuro.

Stima del rapporto segnale-rumore (SNR)

Approssimiamo il campo DPDM come un’onda piana all’interno di una regione di coerenza. Per un campo DP oscillante alla frequenza\ (O (100)\) Hz, la lunghezza di coerenza è \(O(1{0}^{9}\ {\rm {m}})\), molto più grande della separazione tra i due rivelatori LIGO GW di Hanford e Livingston. Quindi questi due rivelatori GW sperimentano un campo DPDM quasi identico, inducendo risposte fortemente correlate. Sfruttando la correlazione riduce drasticamente lo sfondo nell’analisi.

Il segnale DPDM è estremamente a banda stretta, rendendo naturale l’analisi di Fourier. Per prima cosa calcoliamo le trasformate discrete di Fourier (DFT) dai dati del dominio del tempo. Il tempo totale di osservazione è suddiviso in segmenti contigui più piccoli, ciascuno di durata \({T}_{{\rm{DFT}}}\), con un tempo totale di osservazione \({T}_{{\rm{obs}}}={N}_{{\rm{DFT}}}{T}_{{\rm{DFT}}}\). Denota il valore del coefficiente DFT complesso per due interferometri 1 e 2, DFT \(i\) e frequency bin \(j\) per essere \({z}_{1 (2), ij}\). Le densità spettrali di potenza su un lato (PSD) per due interferometri sono correlate alle potenze grezze come \({{\rm{PSD}}}_{1(2),ij}=2{P}_{1(2),ij}/{T}_{{\rm{DFT}}}\). \({P} _ {1 (2), ij}\) sono considerati i valori di aspettativa per \(| {z}_{1 (2), ij}{| }^{2}\), come stimato dai bidoni di frequenza vicini e non del segnale, assumendo rumore localmente piatto(utilizzando una stima mediana di 50-bin).

Per un’ottima approssimazione, il rumore nei due interferometri LIGO è statisticamente indipendente, ad eccezione di particolari bande molto strette con disturbi di linea elettronici18, che sono escluse dall’analisi. Descrizioni dettagliate dei contributi di rumore LIGO a banda larga possono essere trovate in ref. 19, compresa la discussione di potenziali contaminazioni ambientali che potrebbero essere correlate tra i due rivelatori LIGO, ma nessuno dei quali imiterebbe un segnale DPDM. La potenza del segnale normalizzato utilizzo di cross-correlazione di tutti simultanea DFTs nel periodo di osservazione, può essere scritto come

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

In assenza di un segnale, il valore di attesa è pari a zero e varianza delle parti reale e immaginaria è

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

dove \({\langle \rangle }_{{N}_{{\rm{DFT}}}}\) indica una media di oltre il \({N}_{{\rm{DFT}}}\) DFTs, che può avere lentamente variabile non-stazionarietà. SNR può essere definito da

$${{\il nostro sito utilizza cookie tecnici e di terze parti.$$
(5)

Tenendo conto della piccola separazione tra gli interferometri rispetto alla lunghezza di coerenza DP e al loro orientamento relativo (rotazione approssimativa di 90 gradi dei bracci di un interferometro proiettati sul piano dell’altro interferometro), ci aspettiamo che il SNR\({}_{j}\) per un campo DPDM forte sia principalmente reale e negativo.

Fattore di efficienza

Per utilizzare i valori reali osservati(SNR) per impostare i limiti sull’accoppiamento DPDM in funzione della frequenza, è necessario correggere la potenza del segnale persa dal binning. Il binning nominale suggerito proposto in ref. 15 è \(\Delta f / f=1{0}^{-6}\), basato su una distribuzione di velocità di Maxwell. La dimensione del bin nello spazio di frequenza è impostata da \({T} _ {{\rm {DFT}}}\), cioè \(\Delta f=1 / {T} _ {{\rm {DFT}}}\), che è ottimale solo a \({f}_{{\rm{opt}}}\simeq 1{0}^{6}/{T} _ {{\rm {DFT}}}\). Per una frequenza superiore a \({f}_{{\rm{opt}}}\), il binning di frequenza relativa è più fine, implicando la perdita di potenza del segnale nelle misurazioni a singolo bin. A frequenze inferiori a \({f}_{{\rm{opt}}}\), il binning di frequenza relativa è più grossolano, implicando la piena acquisizione della potenza del segnale ma a costo di un rumore inutilmente aumentato. Notiamo che è possibile che la distribuzione della velocità DM si discosti dalla distribuzione di Maxwell di un fattore \(O(1)\), ad esempio, refs. 20,21. Tuttavia, l’impatto è piccolo, poiché la ricerca single-bin utilizzata qui dipende dalla potenza integrata all’interno di un bin di frequenza e non tanto dalla sua forma.

In Fig. 1, mostriamo lo spettro di potenza del segnale DPDM in funzione della frequenza, dove \({f} _ {0}={m} _ {{\rm {A}}} / 2 \ pi\). Scegliamo di normalizzare l’asse x per la larghezza intrinseca del segnale, determinata dall’energia cinetica tipica delle particelle DM. In questo calcolo, includiamo l’effetto di rotazione della Terra. Senza di esso, il segnale PSD è proporzionale a \(vf(v)\) dove \(f(v)\) è la distribuzione di Maxwell. La rotazione terrestre allarga il nostro segnale di \(\Delta f \ circa 2{f} _ {{\rm{E}}}\). Diverse scelte di \({f} _ {0}\) comportano deformazioni leggermente diverse dopo aver incluso la rotazione, ma le modifiche sono trascurabili nel regime di frequenza di interesse. Una comprensione analitica del PSD sarà presentata nel lavoro futuro.

Fig. 1: Un esempio di spettro di potenza del segnale di materia oscura fotone scuro e corrispondente sensibilità del rivelatore.
figura 1

Il fotone scuro dark matter (DPDM) spettro di potenza del segnale è indicato in termini di caratteristiche dei ceppi di \({h}_{{\rm{c}}}\) (rosso), con \(U{(1)}_{{\rm{B}}}\) parametro di accoppiamento \({\epsilon }^{2}=1{0}^{-41}\), DPDM frequenza di oscillazione \({f}_{0}=500\) Hz, e la tipica velocità di DPDM \({v}_{0}=1{0}^{-3}\) la velocità della luce. La sensibilità avanzata del design LIGO in una piccola finestra di frequenza è approssimativamente piatta, che viene mostrata come la linea tratteggiata nera.

Lo spettro di potenza dalla simulazione numerica viene utilizzato per determinare empiricamente le frazioni di potenza che cadono in un singolo bin fisso \(\Delta f/f\), dove i limiti del bin sono sistematicamente variati nell’intervallo consentito. La figura 2 mostra le efficienze risultanti (frazioni di potenza) per \({T}_{{\rm{DFT}}}\) impostate su 1800 s. La curva tratteggiata rossa mostra il caso migliore, per il quale il limite bin è ottimale. La curva tratteggiata blu mostra il caso peggiore, che si avvicina necessariamente a \(50\%\) per il binning grossolano (bassa frequenza), mentre la curva solida verde mostra l’efficienza massima media su tutte le scelte di confine del bin. Una misura alla curva solida verde è usata per derivare i limiti superiori sull’accoppiamento di DPDM.

Fig. 2: Potenza del segnale efficienza di rilevamento single-bin in funzione della risoluzione di frequenza relativa per un tempo di coerenza fisso di 1800 s.
figura2

La curva superiore (rossa) è per una scelta di confine bin ottimale (a priori sconosciuta) per un dato segnale. La curva inferiore (blu) mostra l’efficienza del caso peggiore per la scelta del limite meno ottimale. La curva centrale (verde) mostra una media su scelte di confine scelte a caso.

Selezione e analisi dei dati

I dati di deformazione utilizzati in questa analisi sono stati scaricati dal sito web GWOSC (Gravitational Wave Open Science Center) 22 e trasformati per creare 1786 DFT coincidenti 1800-s dagli interferometri L1 e H1. I set di dati GWOSC escludono brevi periodi durante i quali la qualità complessiva dei dati è scarsa. La scelta del tempo di coerenza in questa prima ricerca DPDM è alquanto arbitraria, ma ha permesso un comodo confronto tra artefatti di linee spettrali osservati con quelli riportati da DFTs 1800-s nelle ricerche GW continue LIGO, per le quali 1800 s è una durata DFT comune scelta. Un tempo di coerenza più breve sarebbe più ottimale alle frequenze superiori a \(\sim\! 500\) Hz per questa analisi di rilevamento single-bin. In linea di principio, un tempo più lungo sarebbe più ottimale per le frequenze più basse, ma in pratica, interruzioni sporadiche delle operazioni interferometriche durante l’acquisizione dei dati portano a una significativa perdita di tempo di vita per i DFT che richiedono periodi contigui molto lunghi di operazioni coincidenti Hanford–Livingston.

La ricerca di rilevamenti e l’impostazione di limiti superiori in assenza di rilevamento si basa su valori “forti” della statistica di rilevamento (Eq. (5)). In particolare, cerchiamo grandi valori reali negativi del SNR. Dal momento che cerchiamo su \(\sim\! 4\) milioni di bidoni DFT nella banda 10-2000 Hz, dobbiamo correggere per un grande fattore di prova statistica nel valutare quale valore SNR è ritenuto ” significativo.”Scegliamo un segnale nominale selezione candidato di SNR \(< -\! 5.8\), corrispondente a un \(\sim\!1\)% probabilità di falso allarme, assumendo rumore gaussiano. In pratica, il rumore in alcune bande di frequenza non è veramente gaussiano, portando a conteggi in eccesso a grande SNR. Per valutare la gravità di questo effetto, definiamo ed esaminiamo anche le bande di controllo (“ritardi di frequenza”) in cui un contenitore di frequenza DFT in un interferometro viene confrontato con un insieme di contenitori di offset dall’altro interferometro in modo tale che un vero segnale DPDM non contribuirebbe a una correlazione incrociata diversa da zero ma per cui artefatti a interferometro singolo o artefatti correlati a banda larga portano a correlazione diversa da zero. Questo metodo di ritardo di frequenza è analogo al metodo di ritardo temporale utilizzato nell’analisi GW transitoria. In particolare, scegliamo 10 ritardi di (\(-50\), \(-40\), …, \(-10\), \(+10\), …, \(+50\)) offset bin di frequenza per valutare lo sfondo non gaussiano da questi artefatti strumentali. Per evitare la contaminazione di entrambe le bande di segnale e di controllo da artefatti noti, escludiamo dall’analisi qualsiasi banda all’interno di\(\sim\! 0.056\) Hz di un disturbo stretto elencato in ref. 18, dove il margine di veto supplementare è quello di ridurre la suscettibilità alla dispersione spettrale da linee forti. Escludiamo anche la banda 331.3-331.9 Hz, per la quale le eccitazioni di calibrazione estremamente forti e strette nei due interferometri portano a significative perdite spettrali sovrapposte e quindi correlazione non casuale.

La figura 3 mostra le distribuzioni delle parti reali e immaginarie del SNR (Eq. (5)) sia per i contenitori di segnale (“zero lag”) in magenta che per i contenitori ritardati in nero. Le distribuzioni seguono abbastanza da vicino la curva gaussiana ideale mostrata, ad eccezione di un leggero eccesso visibile nelle code oltre \ (/{\rm {SNR}}| \ > \ 5\) (nota ci sono \(\sim\! 10\) volte più bidoni in ritardo rispetto ai bidoni del segnale nei grafici). Gli unici contenitori di segnale con \(| {\rm{SNR}}| \ > \ 5.8\) derivano da note “iniezioni hardware” ad onda continua utilizzate nella validazione della risposta del rivelatore, per le quali il complesso SNR può avere una fase arbitraria nella correlazione incrociata che dipende dalla frequenza e dalla direzione della sorgente simulata. È stata condotta un’indagine su tutti gli altri valori anomali SNR (10) con valori reali o immaginari con grandezze >5. In tutti e tre i casi, i bidoni in ritardo nei bidoni vicini entro 0,2 Hz dal bidone del segnale mostravano un rumore elevato, definito da una magnitudine SNR > 4, suggerendo una contaminazione non gaussiana. L’aspettativa di rumore gaussiana per questo intervallo di grandezza anomala subthreshold (reale o immaginaria) è 4.1 eventi, coerente con l’osservazione in bande pulite.

Fig. 3: Distribuzioni delle parti reali e immaginarie del rapporto segnale-rumore.
figura3

Il rapporto segnale-rumore (SNR) per i contenitori di segnale (“zero lag”) sono etichettati in magenta e i contenitori in ritardo (controllo) in nero, insieme all’aspettativa gaussiana ideale in verde.

Poiché non sono stati trovati candidati significativi, sono stati fissati limiti superiori. Nelle ricerche future, se dovessero apparire candidati significativi, sarà fondamentale valutare la loro coerenza con gli artefatti strumentali. Un approccio semplice consiste nell’aumentare il numero di contenitori di controllo esaminati per candidato per valutare meglio la potenziale contaminazione da interferometro singolo non gaussiano e gli artefatti correlati alla banda larga. Una preoccupazione maggiore sarebbe un disturbo correlato ad alta banda stretta, come ad esempio da strumenti elettronici identici a ciascun osservatorio che creano una linea spettrale nitida attraverso l’assorbimento di corrente elettrica negli alimentatori che influenzano i controlli dell’interferometro. Sarebbe necessaria un’indagine dettagliata utilizzando canali strumentali e ambientali ausiliari, per escludere tali interferenze.

Nuovi vincoli dai dati LIGO O1

I nostri risultati principali sono presentati in Fig. 4. Mostriamo i limiti superiori del livello di confidenza derivato \(95 \%\) sul parametro \({\epsilon} ^ {2}\) per l’accoppiamento DP–baryon, in funzione della frequenza oscillante DPDM. L’ampia banda rossa mostra l’intervallo di limiti superiori ottenuti con binning\ (1/1800\) Hz, utilizzando la parte reale misurata della statistica di rilevamento SNR definita di seguito e il formalismo Feldman–Cousins (FC) 23 e dopo aver applicato una correzione dell’efficienza discussa di seguito. La curva gialla mostra il limite superiore previsto per una media misurata reale (SNR) = 0, applicando lo stesso formalismo FC e correzione dell’efficienza. La curva blu scuro mostra un limite superiore più ottimale previsto quando il binning DFT regola con frequenza per mantenere \ (\Delta f / f=1{0}^{-6}\) per lo stesso tempo di osservazione di 893 ore, per la stessa correzione dell’efficienza e per una sensibilità media del rivelatore pari a quella dell’analisi. Le curve giallo e blu scuro concordano bene tra loro a circa 500 Hz, dove \(1/1800\) Hz è la scelta ottimale della dimensione del contenitore. Il limite superiore medio raggiunto è generalmente peggiore della sensibilità ottimale, perché con la dimensione del contenitore fisso a\ (1/1800\) Hz, il rumore in eccesso è incluso a bassa frequenza e una certa potenza del segnale viene persa ad alta frequenza. La curva tratteggiata mostra i limiti superiori derivati dal gruppo Eöt-Wash basati su test di principio di equivalenza utilizzando un bilanciamento di torsione24, 25. Dati i dati LIGO O1, nell’ipotesi che DP costituisca tutti i DM, abbiamo già migliorato i limiti esistenti in una finestra di massa attorno a \({m}_{{\rm{A}}} \sim 4\; \ volte\,1{0}^{-13}\) eV.

Fig. 4: Limite superiore del livello di confidenza derivato \(95 \%\) sul parametro di accoppiamento \({\epsilon} ^ {2}\) per l’accoppiamento fotone-barione scuro.
figura4

L’ampia banda rossa mostra i limiti superiori effettivi con binning\ (1/1800\) Hz. La curva gialla mostra il limite superiore previsto per una media misurata reale (SNR) = 0. La curva blu scuro mostra il limite superiore “ottimale” previsto quando il binning della trasformata di Fourier discreta (DFT) si regola con la frequenza per mantenere \(\Delta f / f=1{0}^{-6}\) per lo stesso tempo di osservazione di 893 ore. La curva magenta mostra il limite superiore “ottimale” previsto per un’esecuzione livetime di 2 anni, \(100\%\) con sensibilità di progettazione LIGO avanzata (“O4-O5”). La curva tratteggiata mostra i limiti superiori derivati dal gruppo Eöt-Wash24, 25. Questo è un esperimento di quinta forza, il cui vincolo non si basa sul fatto che il fotone scuro (DP) sia materia oscura (DM). Le grandi punte di curve rosse e blu, sovrapposte l’una sull’altra, sono indotte da fonti note di rumore, come le vibrazioni delle fibre di sospensione a specchio.

Le ricerche future in dati più sensibili sonderanno più in profondità in un inesplorato \ ({\epsilon }^{2}\)–\({m} _ {{\rm {A}}}\) spazio parametri. Supponendo che nessuna scoperta e uno sfondo stocastico GW reale trascurabile, la curva magenta mostra il limite superiore “ottimale” previsto per un 2-year, \(100\%\) – livetime eseguito con sensibilità di progettazione LIGO avanzata (“O4-O5”). Questo limite sembra più agevole, in quanto utilizza una curva di sensibilità di progettazione che mostra solo sorgenti di rumore fondamentali, mentre la curva blu include ulteriori artefatti di rumore non fondamentali che non sono ancora stati mitigati nella messa in servizio del rivelatore LIGO, come la contaminazione della rete elettrica a 60 Hz e armoniche e vibrazioni ambientali. Le simulazioni discusse di seguito hanno scoperto un errore di un fattore 4 nel \ ({\epsilon }^{2}\)–\({m} _ {{\rm{A}}}\) grafico di sensibilità in ref. 15. Questo errore è stato corretto nello studio in corso. Poiché i rivelatori GW diventano più sensibili in futuro, ci si aspetta che uno sfondo GW stocastico da fusioni a coalescenza binaria compatta emerga alla fine, con un segnale stocastico a banda larga integrato forse rilevabile già nel run26 O4-O5. Tuttavia, il potere stocastico di sforzo di GW dalle fusioni in un singolo recipiente di ricerca di DPDM rimarrà trascurabile per gli anni a venire.

L’inclusione di una rete globale di rivelatori, come Virgo, KAGRA e LIGO-India, migliora la sensibilità di ricerca DPDM, in linea di principio. Il grado di miglioramento dipende, tuttavia, dagli allineamenti relativi tra questi rivelatori e dalle loro sensibilità. Il rivelatore Virgo è attualmente meno sensibile rispetto ai due rivelatori LIGO. Inoltre, il suo orientamento non è ben allineato con quelli dei rivelatori LIGO. I futuri rivelatori di terza generazione, come Einstein Telescope e Cosmic Explorer, avranno un rumore molto più basso, consentendo ricerche DPDM ancora più sensibili.

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