RNLE: Residual neural likelihood estimation and its application to gravitational-wave astronomy
Royal Holloway University of London（伦敦大学皇家霍洛威学院）
RNLE通过残差神经网络估计非高斯噪声似然，提升引力波数据分析的鲁棒性和效率。
2026-01-20 astro-ph.IM gr-qc
Robust parameter estimation within minutes on gravitational wave signals from binary neutron star inspirals
Utrecht University（乌得勒支大学）；Nikhef（荷兰国家核子与亚原子物理研究所）；Max Planck Institute for Gravitational Physics (Albert Einstein Institute)（马克斯·普朗克引力物理研究所（爱因斯坦研究所））
本文扩展Jim参数估计框架，结合相对分箱、jax加速与归一化流，实现对含潮汐效应的双中子星并合引力波在几十分钟内的完整贝叶斯参数估计，显著提升计算效率并兼顾生态友好性。
2025-11-09 astro-ph.HE astro-ph.IM gr-qc
MaxWave: Rapid maximum likelihood wavelet reconstruction of non-Gaussian features in gravitational wave data
Montana State University（蒙大拿州立大学）
MaxWave通过改进算法和变换方法，快速重建引力波数据中的非高斯特征，提升信号处理效率和精度。
2025-12-01 astro-ph.IM gr-qc
Searching beyond the fiducial stochastic gravitational wave background in pulsar timing array data using likelihood reweighting
提出基于似然重加权与核密度估计的二次重加权方法，在脉冲星计时阵列数据中高效筛选基准随机引力波背景之外的模型，在保证精度的同时实现至少10倍加速。
2025-04-30 astro-ph.IM gr-qc
An Efficient Approximation to the Likelihood for Gravitational Wave Stochastic Background Detection Using Pulsar Timing Data
用脉冲星计时阵列直接探测引力波将在未来几年内成为可能。在低频区（$10^{-7}$ Hz -- $10^{-9}$ Hz），我们预期来自多个源的引力波的叠加将表现为各向同性的随机引力波背景。目前，存在许多技术来检测这样的信号;然而，许多检测方法在计算上具有挑战性。在这里，我们介绍了一个近似的脉冲星定时阵列的全似然函数，结果在计算节省成正比的阵列中的脉冲星的数量的平方。通过一系列的模拟，我们表明，近似似然函数再现从全似然函数获得的结果。我们进一步通过分析和模拟表明，平均而言，这个近似似然函数给出了天体物理现实随机背景振幅的无偏参数估计。
2013-02-07 astro-ph.CO astro-ph.IM gr-qc
RESOLVE: Rare Event Surrogate Likelihood for Gravitational Wave Paleontology Parameter Estimation
提出RESOLVE稀有事件代理模型，结合多项式混沌展开和贝叶斯MCMC模拟双黑洞稀有形成效率，构建似然函数生成物理参数可信区间，解决引力波古生物学参数估计难题。
2025-06-01 astro-ph.IM gr-qc
Likelihood for a Network of Gravitational-Wave Detectors with Correlated Noise
针对 Einstein Telescope 等探测器网络的相关噪声问题，本文提出包含相关噪声的似然统计形式，并通过类 GW150914 事件表明忽略相关性会显著降低啁啾质量重建精度。
2025-09-01 astro-ph.IM gr-qc
Likelihood-free inference for gravitational-wave data analysis and public alerts
本文验证了AMPLFI这一无似然推断算法在双黑洞引力波低延迟参数估计中的性能，证明其天空定位精度与现有BAYESTAR相当，并能准确重建源参数，适用于公共警报数据产品生成。
2025-09-26 astro-ph.IM gr-qc
An information-theoretic approach to the gravitational-wave burst detection problem
引力波天文学的观测时代始于2015年秋季，当时发现了GW 150914。一种可能的可探测引力波是短持续时间的引力波爆发，其波形可能难以预测。我们提出了一个新的检测算法，这样的突发事件-\textit{oLIB}-，可用于在低延迟识别引力波瞬变独立于其他搜索算法的框架。该算法包括1）基于Q变换的过功率事件发生器-\textit{Omicron}-，2）这些事件在检测器网络上的重合，和3）使用马尔可夫链蒙特卡罗贝叶斯证据计算器-\textit{LALInferenceBurst}分析重合事件。这些步骤将完整的数据流压缩为每个事件的一组贝叶斯因子;通过这个过程，我们使用信息论中的元素来最大限度地减少丢失的关于信噪比假设的信息量。我们使用似然比检验来估计每个事件的检测意义，从而最佳地提取这些信息。使用有代表性的档案LIGO数据，我们表明，该算法可以检测到引力波爆发事件的天体物理强度在现实的仪器噪声在不同的突发波形形态。我们还证明了通过似然比检验的贝叶斯因子的组合可以提高引力波突发搜索的检测效率。最后，我们表明oLIB的性能是强大的选择引力波人口用于模拟似然比测试似然。
2017-03-02 astro-ph.IM gr-qc
Model exploration in gravitational-wave astronomy with the maximum population likelihood
本文提出利用最大种群似然 $\Lstroke$ 及对应分布 $\pistroke$ 进行引力波天文学中的模型探索与批判，以避免模型误设导致的天体物理推断错误，并应用于 LIGO-Virgo-KAGRA 双黑洞合并族群分析。
2023-02-22 astro-ph.IM gr-qc
Use of the MultiNest algorithm for gravitational wave data analysis
我们描述了MultiNest算法在引力波数据分析中的应用。MultiNest是一种多模态嵌套抽样算法，旨在有效地评估贝叶斯证据并返回包含多个次级模式的似然曲面的后验概率密度。该算法采用了一组活点，通过将该组分割成多个重叠的椭球体并从其中均匀采样来更新。这组活点通过嵌套的等似然轮廓爬上似然曲面，并且可以从点集演化中恢复证据和后验分布。该算法是模型无关的，在这个意义上，正在处理的特定问题只通过似然计算进入，并没有改变如何更新活点集。在本文中，我们考虑使用该算法的引力波数据分析通过搜索一个模拟的LISA数据集包含两个非旋转的超大质量黑洞二进制信号。该算法能够快速识别解的所有模态，并以较高的精度恢复源的真实参数。
2009-07-23 astro-ph.IM gr-qc
Accelerated Time-domain Analysis for Gravitational Wave Astronomy
International Centre for Theoretical Sciences - Tata Institute of Fundamental Research（国际理论科学中心 - 塔塔基础研究所）；Inter-University Centre for Astronomy and Astrophysics（大学间天文学与天体物理学中心）；Institute for Gravitation & the Cosmos, Department of Physics, Penn State University（宾夕法尼亚州立大学物理学院引力与宇宙研究中心）
本文提出了一种完整的时域引力波推断方法，利用结构化线性代数和硬件加速实现大规模似然评估，验证了该方法在引力波天文中的应用。
2026-04-10 astro-ph.IM gr-qc
Characterization of non-Gaussian stochastic signals with heavier-tailed likelihoods
本文提出基于对称双曲重尾似然的稳健统计框架，用于表征随机引力波信号并检验非高斯性，并在未来LISA合成数据上估计未分辨超致密银河双星引起的非高斯效应。
2024-10-18 astro-ph.IM gr-qc
Potential fitting biases resulting from grouping data into variable width bins
当阅读描述任何经验数据分析的同行评审科学文献时，自然和正确的是继续进行基本假设，即实验已经做出了真诚的努力，以确保其分析产生无偏见的结果。然而，粒子物理学实验是昂贵和耗时的，因此，如果分析有固有的偏见（即使是无意的），许多金钱和精力可以浪费在试图复制或理解结果，特别是如果分析是我们对宇宙的理解的基础。在本说明中，我们讨论了数据分箱方案可能导致的重大偏差。正如我们将要展示的，如果数据被分组，使得它们提供了与特定（但不正确）模型的最佳比较，那么当拟合分组数据时，得到的模型参数估计值可能会显着偏差，导致我们经常接受模型假设，而实际上它并不真实。当使用分箱似然或最小二乘法，当然没有先验的要求，数据箱的大小需要是恒定的，但我们表明，拟合数据分组到可变宽度箱是特别容易产生偏差的结果，如果箱的边界被选择来优化比较的分箱数据到一个错误的模型。简单地使用可变分箱可以实现的偏差程度可以令人惊讶地大。在可能的情况下，用未分组的似然方法拟合数据，是研究人员证明他们的分析不会受到分组效应影响的最佳方法。如果不能做到这一点，则应尽可能使用相等的箱宽作为拟合分析的交叉检查。
2012-09-12 astro-ph.CO astro-ph.IM hep-ex
Application of asymptotic expansions for maximum likelihood estimators' errors to gravitational waves from binary mergers: the network case
本文介绍了最准确的分析频率估计的不确定性，估计的物理参数从非旋转的双星系统和地球上的激光干涉仪网络产生的引力波的日期。本文量化的精度估计的内在参数主要取决于网络的信噪比（SNR），但在到达方向的分辨率也强烈依赖于网络的几何形状。我们比较了6种不同的现有和可能的全球网络和两种不同的参数空间选择的结果。我们展示了当从Hanford（美国），Livingston（美国）和Cascina（意大利）网络过渡到可能的5个站点时（同时保持网络SNR固定），一个sigma角分辨率低于2平方度的天空部分如何增加约3倍。这里采用的技术是一个渐近展开的不确定性的信噪比的逆幂的第一阶是逆Fisher信息矩阵。我们发现，一种常见的方法，使用简化的参数空间，只有费舍尔信息矩阵可以在很大程度上低估的不确定性（由一个因素~7的平方度在网络SNR为~15的一个西格玛天空的不确定性）。
2011-10-11 astro-ph.IM gr-qc
Fast Bayesian Inference for Long-Duration Gravitational-Wave Signals in 3G detectors
Indian Institute of Technology Gandhinagar（印度理工学院甘德纳格尔分校）
针对3G引力波探测器观测长时信号的计算瓶颈，采用JKS分解与相对分箱技术，实现21.3小时信号似然评估加速10^4倍，使长时信号贝叶斯推断成为现实。
2026-09-09 astro-ph.CO astro-ph.IM gr-qc
pespace: A new tool of GPU-accelerated and auto-differentiable response generation and likelihood evaluation for space-borne gravitational wave detectors
University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）；Guizhou University（贵州大学）
pespace是一种基于GPU加速和自动微分的空间引力波探测器工具，用于大规模黑洞双星的全贝叶斯参数估计。
2026-02-12 astro-ph.IM gr-qc
Nested Sampling with Normalising Flows for Gravitational-Wave Inference
我们提出了一种新的方法，用于采样等似然轮廓嵌套采样使用一种类型的机器学习算法称为规范化流，并将其纳入我们的采样nessai。Nessai是专为计算的可能性是计算昂贵的问题，因此，训练一个规范化的流的成本是抵消的可能性评估的数量的整体减少。我们验证了我们的采样器上的128个模拟引力波信号从紧凑的二进制合并，并表明它产生无偏估计的系统参数。随后，我们将我们的结果与dynesty获得的结果进行比较，并发现计算的对数证据之间存在良好的一致性，同时需要少2.07倍的可能性评估。我们还强调了如何在nessai中并行化似然评估，而无需对算法进行任何修改。最后，我们概述了nessai中包含的诊断以及如何使用这些诊断来调整采样器的设置。
2021-03-23 astro-ph.HE astro-ph.IM gr-qc
Factorized Parameter Estimation for Real-Time Gravitational Wave Inference
我们提出了一个参数估计框架的引力波（GW）信号，汇集了几个想法，以加快推理过程。首先，我们使用相对分箱算法来评估每个检测器中的信噪比时间序列，对于给定的内在参数选择。其次，我们解耦的内在参数（如质量和自旋的组件）的外在参数（如距离，方向，和天空的位置），描述了一个二进制紧凑的对象合并的估计。我们实现了这一点，通过半解析边缘化的后验分布的外部参数，而不重复评估的波形为一组固定的内部参数。最后，我们增加样本的内在参数与外部参数从他们适当的条件分布。我们实现的方法与对齐自旋二进制文件，仅限于四极模式的信号。使用模拟GW信号，我们证明了该方法产生的完整的11维后验匹配那些从标准的贝叶斯推断。我们的框架只需要~200秒来分析一个典型的双黑洞信号和~250秒来分析一个典型的双中子星信号使用一个计算核心。这种对二元源性质的实时和准确的估计将极大地帮助解释来自引力波搜索的触发，以及搜索可能的电磁对应物。我们通过GW推理包cogwheel公开提供框架。
2022-10-28 astro-ph.IM gr-qc
Heavy-tailed likelihoods for robustness against data outliers: Applications to the analysis of gravitational wave data
针对引力波探测中的噪声瞬变、非平稳性和异常值问题，提出基于广义双曲分布的重尾双曲似然，构建稳健推断框架并在LISA合成数据上验证。
2023-11-04 astro-ph.IM gr-qc physics.data-an
Gravitational wave parameter estimation with compressed likelihood evaluations
引力波（GW）天文学的主要瓶颈之一是执行参数估计和GW搜索的高成本。我们提出了一种新的技术，基于降阶求积（ROQs），应用程序和数据特定的求积规则，进行快速和准确的似然评估。这是马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）算法的主要成本，广泛应用于参数估计研究，因此ROQs提供了一种新的方法来加速GW参数估计。我们说明了我们的方法，使用一个四维GW突发模型嵌入噪声。我们建立了一个ROQ这个模型，并执行四维MCMC搜索与标准和ROQs正交规则，表明，对于这个模型，ROQ的方法是大约25倍的速度比标准的方法，基本上没有损失的准确性。使用ROQ的加速预计将增加更复杂的GW信号模型，因此具有显着的潜力，以加速GW源，如紧凑的二元聚结的参数估计。
2013-09-25 astro-ph.IM gr-qc stat.CO
Extending the Fisher Information Matrix in Gravitational-wave Data Analysis
费歇尔信息矩阵（FM）在物理学的许多领域的预测和推理中起着重要的作用。FM在参数空间中利用高斯似然近似进行快速参数估计时，只能给出参数的椭球后验轮廓，丢失了高斯性以外的高阶信息。我们使用似然导数近似（DALI）扩展了引力波（GW）数据分析中的FM，这是一种扩展似然的方法，同时保持其正定性和可归一化性，以获得更准确的预测和推断。当应用于两个真实GW事件，GW150914和GW170817时，DALI在最好的情况下可以将FM近似与真实后验之间的差异减小5倍。DALI和FM的计算时间在同一个数量级，而获得真正的完整后验将花费几个数量级的时间。除了更精确的近似值外，DALI的高阶校正还提供了对FM分析的快速评估，并为计算密集型的复杂采样技术提供了建议。我们建议在GW数据分析中使用DALI方法作为FM方法的扩展，以在保持速度的同时追求更高的精度。
2022-04-27 astro-ph.IM gr-qc
Higher order gravitational-wave modes with likelihood reweighting
合并恒星质量双星的引力波形在首阶用四极模描述。然而，完整的波形包括更高阶的模式，其编码仅从前导阶模式不可访问的有价值的信息。尽管如此，大多数天体物理学的推断，迄今为止获得的观测引力波只采用领先的阶模式，因为计算与高阶模式往往是计算上的挑战。我们展示了如何有效地将高阶模式纳入天体物理推断计算的两个步骤。首先，我们进行贝叶斯参数估计使用计算便宜的前导阶模式波形，它提供了一个初始估计的二进制参数。其次，我们使用高阶模式波形对初始估计进行加权，以便从全波形中折叠额外的信息。我们使用模拟数据来证明这种方法的有效性。我们将该方法应用于第一个引力波瞬变星表GWTC-1中的每一个二元黑洞事件，以获得具有高阶模态的后验分布和贝叶斯证据。在GWTC-1中对事件进行贝叶斯模型选择，我们只发现对具有高阶模式的波形的弱偏好。我们将讨论如何将这种方法推广到其他各种应用。
2019-11-22 astro-ph.HE astro-ph.IM gr-qc
Fast Parameter Estimation of Binary Mergers for Multimessenger Followup
大量的人力和观测资源一直致力于对Advanced LIGO和Virgo探测到的引力波事件进行电磁跟踪。随着LIGO和Virgo的灵敏度提高，探测到的源的比率将增加。Margalit & Metzger（2019; arXiv：1904.11995）认为，可能有必要对未来事件的观测进行优先排序。最佳优先级需要快速测量引力波事件的质量和自旋，因为这些可以确定任何电磁辐射的性质。我们将Zackay等人（2018; arXiv：1806.08792）的相对分箱方法扩展到相干检测器网络统计。我们表明，该方法可以从匹配过滤器搜索的输出中播种，并在贝叶斯参数测量框架中使用，以在32个CPU内核上检测20分钟内产生源参数的边缘化后验概率密度。我们证明，该算法产生无偏估计的参数与运行参数估计使用标准的引力波的可能性相同的精度。我们鼓励在未来的LIGO-Virgo观测运行中采用这种方法，以便快速传播所探测事件的参数，从而使观测界能够充分利用其资源。
2020-09-29 astro-ph.IM gr-qc
A meshfree approach for rapid reconstruction of compact binary sources detected in the network of international gravitational wave detectors
本文提出基于数值线性代数与无网格逼近的参数估计方法，加速波形生成与似然评估，以快速重建致密双星源参数，并通过模拟及真实引力波事件验证，助力多信使天文学与未来观测站。
2025-09-24 astro-ph.IM gr-qc
Improving gravitational-wave parameter estimation using Gaussian process regression
为了做出可靠的推断，将理论模型中的不确定性折叠到贝叶斯参数估计中是必要的。实现这一点的一般方法是通过使用高斯过程回归（GPR）构建的先验分布来边缘化模型的不确定性。作为一个例子，我们应用这种技术的啁啾质量的测量使用（模拟）引力波信号，可以观察到使用先进的时代引力波探测器的双黑洞。除非得到适当的解释，否则引力波模板的不确定性可能是这些系统研究中误差的主要来源。我们详细解释了我们的方法，并提供了该方法的各种功能的证据，包括高信噪比的限制行为，其中系统模型的不确定性占主导地位的噪声误差。我们发现，通过GPR构建的边缘化的可能性提供了一个显着的改进，在我们简单的一维研究中，在理论上一般的参数估计的标准，未校正的可能性。我们还研究了该方法的依赖性的GPR中使用的训练集的大小上的协方差函数的形式，采用的GPR，和探测器噪声功率谱密度的变化。
2016-03-03 astro-ph.IM gr-qc
DeepHMC : a deep-neural-network acclerated Hamiltonian Monte Carlo algorithm for binary neutron star parameter estimation
DeepHMC利用深度神经网络加速哈密顿蒙特卡罗中的梯度计算，在双中子星参数估计中显著提升采样效率，并在GW170817和GW190425上取得与LVK一致的高精度结果。
2025-05-05 astro-ph.IM gr-qc
Taming outliers in pulsar-timing datasets with hierarchical likelihoods and Hamiltonian sampling
基于高斯分布的概率处理已经成功地分析了脉冲星定时数据集，其应用范围从中子星结构的研究到广义相对论的测试和纳秒引力波的搜索。至于高斯分布的其他应用，定时测量中的离群值对统计推断构成了重大挑战，因为它们会使定时和噪声参数的估计产生偏差，并影响报告的参数不确定性。我们描述并展示了一个实用的端到端的方法来执行贝叶斯推断的定时和噪声参数鲁棒性的离群值的存在，并确定这些概率。该方法是完全一致的（即，异常概率随着定时和噪声参数的后验分布而变化），并且它依赖于脉冲星定时似然的分级形式的有效采样。这种采样最近已经成为可能的“无掉头”哈密顿采样器耦合到一个高度定制的重新参数化的可能性;这个代码在其他地方描述，但它已经在网上。我们建议将我们的方法作为脉冲星定时阵列数据集准备的标准步骤：即使统计推断不受影响，对离群候选者的后续研究也可以揭示无线电观测和定时测量中看不见的问题;此外，对引力波搜索结果的信心只会受益于严格的统计证据，即数据集是干净的，没有离群值。
2016-09-07 astro-ph.IM gr-qc
Bayesian cross validation for gravitational-wave searches in pulsar-timing array data
引力波数据分析需要复杂的统计噪声模型，以便从数据中提取高度模糊的信号。在贝叶斯模型比较中，我们通过比较它们的边际可能性来选择模型。然而，这种计算在数值上是充满的，并且可能对参数先验规范中的任意选择敏感。在贝叶斯交叉验证中，我们通过计算训练数据集中模型参数的贝叶斯后验来表征模型的拟合度和预测能力，然后使用该后验来计算不同测试数据集的平均可能性。由此产生的交叉验证分数很容易计算;它们对先前的调整不敏感;并且它们以牺牲预测性能为代价惩罚了过度拟合训练数据的不必要的复杂模型。在这篇文章中，我们讨论了交叉验证的背景下，脉冲星定时阵列数据分析，我们将其应用到模拟脉冲星数据（成功地选择了正确的频谱指数的随机引力波背景），并从NANOGrav 11年的释放脉冲星数据集（它令人信服地有利于一个模型，代表了一个短暂的功能，在星际介质）。我们认为，交叉验证提供了一个有前途的替代贝叶斯模型比较，我们讨论了它的使用引力波检测，通过选择或反驳模型，包括一个引力波组件。
2019-04-10 astro-ph.IM gr-qc
Generalized Steppingstone Sampling: Efficient marginal likelihood estimation in gravitational wave analysis of Pulsar Timing Array data
本文提出广义垫脚石（GSS）方法，用于脉冲星计时阵列（PTA）贝叶斯框架中的高效边际似然估计，在低成本下实现高精度模型比较，并在NANOGrav 15年与EPTA第二次数据集上验证了其准确性与对引力波背景证据的提升。
2025-04-01 astro-ph.IM
Probing Extremal Gravitational-Wave Events with Coarse-Grained Likelihoods
随着引力波瞬变目录的增长，迄今为止观测到的最极端系统都创下了新的记录。观测到的最大质量的黑洞探测了对不稳定性超新星的物理学，同时提供了关于二元黑洞系统组装环境的线索。与此同时，质量最小的黑洞使我们能够研究所谓的中子星-黑洞质量间隙，具有异常不对称质量比或大自旋的双星使我们了解双星和恒星演化。现有的离群值检验通常执行留一分析，但这些分析没有考虑到被排除的事件根据定义是总体中的极端成员。这会导致离群值评价的偏倚。我们通过引入一个粗粒度的框架来研究这些极端事件是否是真正的离群值，或者它们是否与观察到的其他人群一致，从而纠正了这种偏差。我们的方法使我们能够研究极端事件，同时测试人口模型的误设定。我们表明，这改善了偏见，目前在留一出分析中常用的引力波社区。将我们的方法应用于第二个LIGO-Virgo瞬态目录的结果，我们发现与Abbott等人，ApJL 913 L7（2021）的结论定性一致。GW 190814是一个异常值，因为它的次级质量很小。我们发现GW 190412和GW 190521都不是异常值。
2021-09-01 astro-ph.HE astro-ph.IM gr-qc
BILBY in space: Bayesian inference for transient gravitational-wave signals observed with LISA
本文修改贝叶斯推断库 BILBY 以处理 LISA 空间探测器的瞬态引力波信号，通过完整嵌套采样在零噪声和理想噪声下准确推断源性质，并验证高阶多极波形模型分析一年模拟数据的可行性。
2023-12-20 astro-ph.IM gr-qc
Gravitational-Wave Parameter Estimation in non-Gaussian noise using Score-Based Likelihood Characterization
Ciela - Montreal Institute for Astrophysical Data Analysis and Machine Learning（Ciela-蒙特利尔天体物理数据分析与机器学习研究所）；Université de Montréal（蒙特利尔大学）；Mila - Quebec Artificial Intelligence Institute（Mila-魁北克人工智能研究所）；Center for Computational Astrophysics, Flatiron Institute（平顿研究所计算天体物理学中心）；Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）；Trottier Space Institute（特罗蒂尔太空研究所）；Perimeter Institute for Theoretical Physics（基础物理研究所）
本文提出一种无需假设高斯性与平稳性的方法，通过分数扩散模型学习仪器噪声分布，结合确定性波形模型提供无偏的引力波参数估计，验证了其在包含真实LIGO噪声的400个模拟观测中的有效性。
2024-10-25 astro-ph.HE astro-ph.IM gr-qc
A coherent method for the detection and estimation of continuous gravitational wave signals using a pulsar timing array
使用高精度脉冲星定时阵列是一种很有前途的方法，可以在非常低的频率范围（$10^{-6} -10^{-9}$ Hz）内探测引力波，这是对地面工作的补充（例如，LIGO，Virgo）在高频（$\sim 10 -10^3$ Hz）和基于空间的（例如，LISA）在低频率（$10^{-4} -10^{-1}$ Hz）。脉冲星定时阵列的目标源之一是预计在星系合并中形成的单个超大质量黑洞双星。本文提出了一种基于似然的方法，用于探测和估计由这样的源发射的单色连续引力波信号。在这种方法中，明确考虑了由于长波长近似的崩溃而产生的信号中的所谓脉冲星项。此外，该方法占平等和不平等的约束条件中所涉及的半分析的最大化的可能性在一个子集的参数。其余参数使用粒子群优化算法在数值上最大化。因此，这里提出的方法解决了单色连续波的检测和估计问题，而不调用一些已经在早期的研究中使用的近似。
2014-06-20 astro-ph.IM gr-qc
Growing Pains: Understanding the Impact of Likelihood Uncertainty on Hierarchical Bayesian Inference for Gravitational-Wave Astronomy
本文研究分层贝叶斯引力波种群推断中的 Monte Carlo 统计不确定性，提出验证目录推断准确度的框架，并发现选择偏差估计是窄种群模型分析的主要瓶颈。
2023-09-28 astro-ph.IM gr-qc physics.data-an
CosmoForge I: A unified framework for QML power spectrum estimation and pixel-based likelihood analysis
Università degli Studi di Ferrara（费拉拉大学）；Istituto Nazionale di Fisica Nucleare, Sezione di Ferrara（意大利国家核物理研究所费拉拉分部）；Institut d’Astrophysique Spatiale, CNRS, Univ. Paris-Sud, Université Paris-Saclay（巴黎南方大学萨克雷大学CNRS天体物理研究所）
本文提出CosmoForge框架，统一了QML功率谱估计和基于像素的高斯似然分析，支持任意噪声协方差，并提供了高效的算法优化和模块化工具，适用于大尺度数据的球面分析。
2026-05-20 astro-ph.CO astro-ph.IM
Fast marginalization algorithm for optimizing gravitational wave detection, parameter estimation and sky localization
本文提出一种利用波形对外部参数的解析依赖、仅需一次波形求值即可快速边缘化似然的算法，可在单 CPU 核心约 50 毫秒内达到 10% 精度，并支持高阶模态、进动搜索、参数估计与低延迟天区定位。
2024-08-03 astro-ph.HE astro-ph.IM gr-qc
Significant challenges for astrophysical inference with next-generation gravitational-wave observatories
Monash University（莫纳什大学）；OzGrav: The ARC Centre of Excellence for Gravitational-Wave Discovery（引力波发现ARC卓越中心）；California Institute of Technology（加州理工学院）
本文指出下一代引力波天文台的高信噪比长时BNS信号因地球自转、干涉仪自由光谱范围效应复杂度剧增，现有数据压缩方法失效，16Hz以下关键频段的推断计算不可行，并探讨了解决方向。
2025-03-06 astro-ph.HE astro-ph.IM gr-qc
A Framework for Obtaining Accurate Posteriors of Strong Gravitational Lensing Parameters with Flexible Priors and Implicit Likelihoods using Density Estimation
我们报告的应用隐似然推断预测的强透镜系统的宏观参数与神经网络。这使我们能够在定义良好的贝叶斯统计框架内对透镜系统进行深度学习分析，以明确地将所需的先验信息强加给透镜变量，获得准确的后验信息，并保证在完美性能的极限下收敛到最佳后验信息。我们训练神经网络来执行回归任务，以产生透镜参数的点估计。然后，我们将这些估计值解释为推断设置中的压缩统计量，并使用混合密度网络对其似然函数进行建模。我们比较我们的结果与近似贝叶斯神经网络，讨论其意义，并指出未来的发展方向。基于100，000个强透镜模拟的测试集，我们的摊销模型为任何任意置信区间产生精确的后验，$1.4\%$的最大百分比偏差在$21.8\%$置信水平，而不需要任何额外的校准程序。总的来说，在单个GPU上推断100，000个不同的后验子需要一天的时间，这表明该方法可以很好地扩展到即将到来的天空调查预计将发现的数千个镜头。
2022-11-30 astro-ph.CO astro-ph.IM
Gravitational-wave astronomy with an uncertain noise power spectral density
为了提取关于致密双星的性质的信息，我们必须估计引力波数据的噪声功率谱密度，这取决于引力波探测器的性质。在实践中，不可能完全知道这一点，只能从数据中估计。通常使用多种估计方法，每种方法都有相应的统计不确定性。然而，这种不确定性被广泛忽略时，测量描述紧凑的二元聚结的物理参数，并适当的可能性，占不确定性是不为人所知的。为了进行越来越精确的天体物理推断和模型选择，必须考虑这种不确定性。在这项工作中，我们推导出正确的可能性最广泛使用的估计方法之一，在引力波瞬态分析，中位数平均。我们证明，模拟高斯噪声遵循预测的分布。然后，我们检查真实的引力波数据和周围的时间GW 151012，一个相对较低的重要性的双黑洞合并事件。我们表明，数据是很好地描述平稳高斯噪声和探索不同的噪声功率谱密度估计方法的影响，我们得出的天体物理推断GW151012。
2020-06-16 astro-ph.HE astro-ph.IM gr-qc
Lightning-Fast Gravitational Wave Parameter Inference through Neural Amortization
University of Liège（列日大学）；Utrecht University（乌得勒支大学）；University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学）；University of Portsmouth（朴茨茅斯大学）
LIGO和Virgo探测器测量的致密双星的引力波通常使用马尔可夫链蒙特卡罗采样算法进行分析。由于似然函数的评估需要评估数百万个连接信号形状和源参数的波形模型，因此运行马尔可夫链直到收敛通常是昂贵的，并且需要数天的计算。在这个扩展的摘要中，我们提供了一个概念证明，展示了基于神经模拟的推理的最新进展如何将推理时间加快三个数量级-从几天到几分钟-而不会影响性能。我们的方法是基于一个卷积神经网络建模的似然证据比和完全摊销后验的计算。我们发现，我们的模型正确地估计可信区间的参数模拟引力波。
2020-12-22 astro-ph.IM cs.LG gr-qc
On the use of the Derivative Approximation for Likelihoods for Gravitational Wave Inference
Instituto de Física, Universidade Federal do Rio de Janeiro（里约热内卢联邦大学物理研究所）；Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas（巴西物理研究中心）；Observatório do Valongo, Universidade Federal do Rio de Janeiro（里约热内卢联邦大学瓦隆戈天文台）；PPGCosmo, Universidade Federal do Espírito Santo（圣埃斯皮里图联邦大学宇宙学研究生项目）
本文比较了Fisher矩阵、导数近似似然(DALI)和传统MCMC方法在引力波后验推断中的精度和计算成本，发现DALI能以55倍更低的计算成本良好近似后验，并介绍了公共代码GWDALI 1.0版本。
2026-04-15 astro-ph.CO astro-ph.IM gr-qc
On Validating Angular Power Spectral Models for the Stochastic Gravitational-Wave Background Without Distributional Assumptions
School of Statistics, University of Minnesota（明尼苏达大学统计学院）；School of Physics and Astronomy, University of Minnesota（明尼苏达大学物理与天文学院）
本文提出无需分布假设的稳健统计方法，用于验证随机引力波背景角功率谱模型，并推导出新的协方差估计器。
2026-01-28 astro-ph.IM
Beyond Gaussian Noise: A Generalized Approach to Likelihood Analysis with non-Gaussian Noise
针对非高斯噪声下似然分析受限的问题，本研究提出SLIC框架，通过扩散生成模型与朗之万采样构建数据驱动的噪声模型，生成无偏似然，并经空间望远镜真实数据验证有效。
2023-02-06 astro-ph.IM
Noise spectral estimation methods and their impact on gravitational wave measurement of compact binary mergers
估计地面探测器探测到的引力波信号的参数需要了解探测器噪声的特性。特别地，用于引力波数据分析的最常用的似然函数假设噪声是高斯的、平稳的并且具有已知的频率依赖方差。在计算似然函数之前，将有色高斯噪声的方差用作对数据的白化滤波器。在实践中，噪声方差是未知的，并且它在几十秒到几分钟的时间尺度上演变。我们研究了两种方法来估计这个白化滤波器的地基引力波探测器的目标进行参数估计研究。第一种方法使用从我们希望分析的特定段分离的大量数据，并通过均值-中值Welch方法计算噪声的功率谱密度。第二种方法使用与参数估计分析相同的数据段，其潜在地包括引力波信号，并且通过在样条和洛伦兹的总和方面拟合数据的功率谱来获得白化滤波器。比较了这两种方法，认为后者对引力波参数估计更为可靠。
2019-11-05 astro-ph.HE astro-ph.IM gr-qc
Simulation-based Inference for Gravitational Waves from Binary Neutron Stars: Application of Summary Data from Heterodyning
Cardiff University（卡迪夫大学）；University of Tokyo（东京大学）
本文提出基于似然导向的总结统计量压缩策略，用于二元中子星引力波参数估计，通过频率带内的多项式近似和波形比的频率分组，提升计算效率并验证了神经后验估计网络的性能。
2026-04-24 astro-ph.HE astro-ph.IM gr-qc
A Parallelized Bayesian Approach To Accelerated Gravitational-Wave Background Characterization
利用脉冲星定时阵列表征纳赫兹频率的引力波（GW）需要不断扩展数据集和监视器。而随机GW背景的检测是基于测量脉冲星间相关性的独特模式，表征背景的频谱是由编码在单个脉冲星时间序列的功率谱中的信息驱动的。我们提出了一种新的技术，快速贝叶斯随机GW背景的特征，是完全并行的脉冲星数据集。这种因子化的李克图（FL）技术使一个模块化的方法来参数估计的GW背景，多阶段的模型选择的频谱常见的随机过程和四极脉冲星间的相关性，和统计交叉验证的测量信号之间的独立脉冲星子阵列。我们证明了这种技术的有效性与完整的脉冲星定时阵列的可能性，但在所需的时间的一小部分。我们的技术快速，易于实现，并且可以将新数据和数据库与传统数据集相结合，而无需重新分析后者。
2022-03-31 astro-ph.GA astro-ph.IM gr-qc
Maximizing the Probability of Detecting an Electromagnetic Counterpart of Gravitational-wave Events
对于第二代干涉引力波探测器如先进的LIGO和先进的Virgo来说，致密的双星聚并是一个很有前途的引力波源。这些都是最有前途的电磁（EM）和引力波（GW）发射联合检测源。为了最大限度地利用这些物体进行科学研究，必须采取后续观测策略，最大限度地提高检测EM对应物的可能性。我们提出了一个后续的战略，最大限度地提高对方的检测概率，给定一个固定的投资望远镜的时间。我们展示了电磁对应物的光度函数的先验假设如何影响优化的后续策略。我们的研究结果表明，如果目标是从一系列GW触发器中检测EM对应物，则最佳策略是在最高似然区域中执行长积分，时间投资与天空上GW位置概率的表面密度的$2/3$功率成比例。在未来，这种分析框架将受益于三维定位概率显着。
2016-04-18 astro-ph.IM
Likelihood-Ratio Ranking Statistic for Compact Binary Coalescence Candidates with Rate Estimation
我们提出了一种新的似然比排名统计数据，用于从致密物体二进制的螺旋和合并中搜索引力波。扩大以前的工作，排名统计纳入了一个模型的相关性的信噪比，信号将被视为在一个网络中的地面天线，同时保留一个代数程序的排名统计值映射到虚警概率。此外，排序统计使得能够实现严格的信号速率估计技术。我们实现的排名统计，并证明其使用，包括在模拟噪声中的模拟信号人口的分析中的信号速率估计。
2015-04-17 astro-ph.IM
Fast Automated Analysis of Strong Gravitational Lenses with Convolutional Neural Networks
量化强引力透镜引起的图像失真和估计透镜星系中相应的物质分布主要是通过观测的极大似然建模来进行的。这通常是一个时间和资源消耗的过程，需要复杂的透镜代码，几个数据准备步骤，并找到极大似然模型参数在计算上昂贵的过程与下坡优化。对单个镜头的准确分析可能需要长达几周的时间，并需要专门的专家的关注。预计在下一代地面和空间调查中将发现数万个新镜头，对其进行分析可能是一项具有挑战性的任务。在这里，我们报告了使用深度卷积神经网络以非常快速和自动化的方式准确估计透镜参数，从而规避了极大似然方法所面临的困难。我们还表明，镜头去除可以快速和自动使用多滤波器成像数据的独立成分分析。我们的网络可以恢复奇异等温椭球密度分布的参数，通常用于建模强透镜系统，其精度与复杂模型的不确定性相当，但速度快了约1000万倍：在单个图形处理单元上大约1秒内完成100个系统。这些网络可以为非专家提供一种方法来获得大样本数据的透镜参数估计。我们的研究结果表明，神经网络可以成为天体物理学中常用的极大似然方法的一种强大而快速的替代方法，从根本上改变了传统的数据简化和分析方法。
2017-08-29 astro-ph.CO astro-ph.IM
Probing the anisotropies of a stochastic gravitational-wave background using a network of ground-based laser interferometers
我们提出了一个最大似然分析，估计在各向异性的随机引力波背景下使用地面激光干涉仪的功率的角分布。标准的各向同性和引力波辐射计搜索（最佳点源）恢复为特殊的限制情况。角分布可以相对于天空中的任何基函数进行分解，并且单基线互相关分析很容易扩展到三个或更多个探测器的网络，即多基线。球谐分解，它提供了最大似然估计的多极矩的引力波天空，详细说明。我们还讨论：（i）估计器的协方差矩阵及其与干涉仪网络的探测器响应的关系，（ii）用于正则化来自测量的天空图的探测器响应的去卷积的奇异值分解方法，（iii）通过包括多个基线获得的灵敏度的预期增加，（iv）该方法应用于由点源和双源组成的模拟数据时的数值结果。这个一般的方法和标准的各向同性和辐射计搜索之间的比较，在整个过程中，与现有的文献随机背景搜索。
2009-10-05 astro-ph.IM
A blind search for a common signal in gravitational wave detectors
我们提出了一种盲的，无模板的方法，汉福德和利文斯顿探测器之间的共同信号的提取，并将其应用于特别是GW150914事件。我们构建了一个对数似然方法，最大限度地提高了每个检测器和公共信号之间的互相关，并最大限度地减少了残差之间的互相关。该方法的可靠性进行了测试，使用注入的公共信号的模拟。最后，我们的方法被用来评估质量的理论引力波模板的GW 150914。
2018-01-31 astro-ph.IM
Time domain maximum likelihood parameter estimation in LISA Pathfinder Data Analysis
LISA是即将到来的天基引力波望远镜。LISA Pathfinder将在未来几年内发射，它将在与LISA设计相同的飞行硬件上证明和验证LISA基本多普勒链路的探测原理。LISA探路者将收集所有可能影响LISA的噪声干扰的图片，实现探测引力波所必需的测地线运动的前所未有的纯净。这两项任务的第一步将主要取决于对关键系统参数的非常精确的校准。此外，稳健的参数估计是在正确评估的残余力噪声，为LISA的数据处理的一个重要组成部分是至关重要的。在本文中，我们提出了一个极大似然参数估计技术，在时域设计的这种校准，并显示其熟练的模拟数据和验证，通过Monte Carlo实现独立的噪声运行。我们讨论了它的鲁棒性，可能出现在现实生活中的任务，以及它的独立性的初始猜测和非高斯性的非标准情况。此外，我们将同样的技术应用于在操作演习期间使用欧空局提供的逼真模拟器以类似任务的方式产生的数据。
2011-08-03 astro-ph.IM physics.data-an
Posterior samples of source galaxies in strong gravitational lenses with score-based priors
Université de Montréal（蒙特利尔大学）；Mila（米拉（魁北克人工智能研究所））；Ciela（Ciela研究所）；Flatiron Institute（熨斗研究所）；CIFAR（加拿大高等研究院）
推断准确的后验的引力透镜源的亮度的高维表示是一个重大的挑战，部分原因是由于准确量化先验的困难。在这里，我们报告使用的分数为基础的模型来编码前的背景星系的不失真的图像的推断。该模型在一组未失真星系的高分辨率图像上进行训练。通过将似然得分添加到先验得分并使用逆时随机微分方程求解器，我们从后验中获得样本。我们的方法产生独立的后验样本和模型的数据几乎下降到噪声水平。我们展示了如何平衡的可能性和先验满足我们的期望，在实验中与分布数据。
2022-11-29 astro-ph.IM cs.CV cs.LG
