由RIFT的高斯似然近似实现的低延迟参数推断
Low-latency parameter inference enabled by a Gaussian likelihood approximation for RIFT
摘要：
快速识别，表征和定位的引力波从二进制紧凑的对象合并可以使消息灵通的后续多信使观测。在这项工作中，我们调查了一个小的修改RIFT参数推理流水线，使极低的延迟推理，在这里测试的nonprecessing源。
英文摘要：
Rapid identification, characterization, and localization of gravitational waves from binary compact object mergers can enable well-informed follow-on multimessenger observations. In this work, we investigate a small modification to the RIFT parameter inference pipeline to enable extremely low-latency inference, tested here for nonprecessing sources.
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