Die Analyse der Daten erfordert eine globale Strategie, da ein weltraumgestütztes Observatorium gleichzeitig Gravitationswellen aus vielen verschiedenen Arten von Quellen finden wird. Die 2037 gestartete Laser Interferometer Space Antenna (LISA) wird viel empfindlicher für Gravitationswellen sein als bestehende Detektoren. Ein breiter Ansatz für die Datenanalyse kann vorteilhafter sein als die Identifizierung spezifischer Quellen unter diesem Rauschen. Eine solche Strategie wurde von Neil Cornish von der Montana State University und Tyson Littenberg vom Marshall Space Flight Center der NASA in Alabama entwickelt.
Die drei LISA-Raumsonden, aus denen die Mission besteht, werden die Sonne hinter der Erde in einem dreieckigen Muster umkreisen, jedes 2,5 Millionen Kilometer von den anderen beiden entfernt. Das Raumschiff wird als massives dreiarmiges Interferometer fungieren, um Gravitationswellen zu erkennen, indem es Laser aufeinander abfeuert. Mit vielen Ressourcen ist der Millihertz-Bereich der Sweet Spot von LISA. Einige Typen werden erwartet, wie z. B. supermassereiche Doppelsterne von Schwarzen Löchern. Aber auch andere, ungewöhnlichere Quellen können auftreten, wie etwa Gravitationswellen, die während der kosmischen Inflation entstehen.
Das LISA-Team war sich der Schwierigkeit bei der Datenanalyse bewusst und erstellte einen simulierten Datensatz potenzieller galaktischer und extragalaktischer Quellen sowie des Detektorrauschens. Dieser Datensatz wurde von Littenberg und Cornish verwendet, um das GLASS-System (Global LISA Analysis Software Suite) zu testen. Blockierte Markov-Kette Monte Carlo ist die Basis von GLASS. Da GLASS Daten verbraucht, ändert es einige Parameter innerhalb eines Blocks, während andere Parameter konstant bleiben, bis eine perfekte Anpassung erreicht ist. Die Blöcke entsprechen den erwarteten Ressourcentypen. Um eine solche Anpassung zu erreichen, müssen Forscher mit Hunderttausenden von Parametern experimentieren.
Sowohl Quellen als auch Hintergrundgeräusche im Datensatz können von GLASS erfolgreich identifiziert werden. Es sind jedoch weitere Verbesserungen erforderlich, um sowohl den potenziellen Ressourcenpool zu erweitern als auch die Betriebszeit von fünf Tagen zu verkürzen.
Quelle: physical.aps.org/articles/v16/s26
Günceleme: 08/03/2023 12:54