发表机构
Aix-Marseille Université, Université de Toulon, CNRS, CPT（艾克斯-马赛大学、土伦大学、法国国家科学研究中心、理论物理中心）
机构由 AI 辅助整理，请以论文原文为准。AI 中文总结
本研究将引力波暗 sirens 技术从宇宙学工具拓展为天体物理探针，通过分层框架同时推断致密双星在星系中的分布及单个宿主，并验证了 GW170817 的宿主识别能力。
AI 中文摘要
引力波（GW）"暗 sirens"技术，即引力波事件与星系目录的统计关联，迄今为止一直被用作宇宙学工具。然而，这种关联携带了尚未被利用的独特天体物理信息——具体而言，即致密双星如何分布在各星系中以及单个宿主的身份。在本工作中，我们将暗 siren 计划转变为天体物理探针，通过在单一分层框架内同时推断这两者。该方法将众多潜在宿主缩减为一个紧凑的、按概率排序的目标列表，提供了直接的后续观测决策工具。将其盲目应用于 GW170817，该方法恢复了 NGC 4993 作为排名最高的宿主，并约束了星系光度加权，轻微倾向于非均匀宿主权重。固定星系加权反而会降低宿主识别能力，甚至可能偏向错误的宿主。该框架将暗 sirens 重新定位为电磁暗致密双星并合天体物理的潜在独特探针。
英文摘要
Gravitational-wave (GW) ``dark siren'' techniques, namely the statistical association of GW events with a galaxy catalog, have so far been used as a cosmological tool. Yet this association carries distinctive astrophysical information that remains unused---specifically, how compact binaries populate galaxies and the identities of individual hosts. In this work, we turn the dark-siren program into an astrophysical probe by inferring both simultaneously within a single hierarchical framework. The method reduces the many potential hosts to a compact, probabilistically ranked target list, providing a direct follow-up decision tool. Applied blindly to GW170817, it recovers NGC~4993 as the highest-ranked host and constrains the galaxy luminosity weighting, mildly favoring non-uniform host weights. Fixing the galaxy weighting can instead degrade host identification and even favor the wrong host. This framework recasts dark sirens as a potentially unique probe of the astrophysics of electromagnetically dark compact-binary mergers.
CommentsMain text + Supplemental material: 7 + 21 pages, 2 + 4 figures
