Mejorando los resultados de la estimación de parámetros para los primeros tres períodos de observación de LIGO-Virgo mediante la adición de armónicos más altos

Abstract

[esp] La primera incorporación de los armónicos subdominantes en los modelos de ondas gravitacionales, se produjo en 2012 a través del modelo EOBNRv2HM [102]. Tres años más tarde, empezaron a aparecer en formas de onda híbridas PN/NR y en los primeros modelos fenomenológicos; además de múltiples estudios sobre su implicación en la estimación de parámetros. En 2018 se produjo la primera introducción de dichos armónicos subdominantes en binarias de agujeros negros con espín a través del modelo IMRPhenomHM [78], desarrollado por el Grupo de Física Gravitacional: teoría y observación de la UIB, en colaboración con la Universidad de Cardiff, el Instituto Max Planck de Física Gravitacional (Instituto Albert Einstein), la Universidad de Hannover y l’Institut d’Estudis Espacials de Catalunya, utilizando una aproximación basada en el comportamiento de estos armónicos con respecto al armónico dominante. No fue hasta enero del 2020, cuando el grupo de la UIB en colaboración con la Universidad de Birmingham, calibró directamente los armónicos subdominantes incluyéndolos en un nuevo modelo conocido como IMRPhenomXHM [50]. En este trabajo, utilizaremos una extensión de dicho modelo al añadir la precesión de la binaria, el modelo IMRPhenomXPHM [108], publicado el 14 de abril de 2020. Con el objetivo de poner a prueba el efecto de la precesión y los armónicos subdominantes, estudiaremos cómo se comporta dicho modelo en la estimación de parámetros de los eventos más desafiantes para el mismo, en los primeros tres períodos de observación de LIGO-Virgo; en concreto para los eventos GW150914, GW170729 y GW190814. Para ello, se ha empleado la inferencia bayesiana a través del algoritmo de muestreo anidado estático en paralelo. Un algoritmo estocástico introducido por Skilling en 2004 [128], presentado como una posible alternativa a los métodos MCMC, ampliamente utilizado en la astronomía de ondas gravitacionales. Su utilización en paralelo, permite reducir significativamente el tiempo de análisis implementándolo en un clúster CPU de alto rendimiento, como los manejados en esta tesis, integrantes de la Red Española de Supercomputación: Marenostrum (Barcelona Supercomputing Center) y Picasso (Universidad de Málaga). Utilizando los datos de los detectores LIGO-Hanford, LIGO-Livingston y Virgo disponibles en los catálogos de ondas gravitacionales GWTC-1 y GWTC-2 abiertos al público [34], el Grupo de Física Gravitacional: teoría y observación, realizó diferentes ejecuciones utilizando diferentes modelos que incluían o bien los efectos de la precesión o bien los armónicos subdominantes o ambos a la vez. Con los archivos resultantes, primero se analizó la convergencia de cada ejecución para cada modelo en cada evento. Con estos resultados se realizó un estudio de cúal era la mejor versión de la precesión, de las dos que hay incluidas en IMRPhenomXPHM. Una vez fijos los parámetros del algoritmo y del modelo, se procedió a analizar los tres eventos, comparando el modelo escogido con los catálogos de ondas gravitacionales GWTC-1 y GWTC-2. El evento GW170729, se comparó además con el artículo de Katerina Chatziioannou et al publicado en noviembre de 2019 [13], que fue el primero en encargarse de estudiar un evento cuyo cociente de masas era alto, revelando de esta manera las contribuciones de los armónicos subdominantes y la precesión en la estimación de parámetros. En este mismo artículo se estudiaba el hecho de que el agujero negro primario de la binaria, pudiera haber sido formado en una fusión anterior. El modelo utilizado en esta tesis, apoya dicho escenario de formación. Por último, se determinó que la inclusión de los armónicos subdominantes y la precesión en el modelo, mejoran la estimación de parámetros sobretodo en eventos cuyo cociente de masas es elevado. En consecuencia, se ha establecido nuevas estimaciones para el cociente de masas y espín efectivo en los tres eventos estudiados.