Impacto da excentricidade e dos modos superiores na estimativa de parâmetros de estrelas de nêutrons e buracos negros

As detecções de ondas gravitacionais de sistemas de estrelas de nêutrons-buracos negros fornecem caminhos para estudar matéria extrema, restringir canais de formação binária e testar a natureza de objetos compactos em forte gravidade. Assinaturas excêntricas no sinal aumentam ainda mais esse potencial, melhorando a estimativa de parâmetros e oferecendo pistas sobre a formação binária.

Como a excentricidade é impressa principalmente durante a fase inspiral, ela é frequentemente fracamente restringida ou totalmente perdida nas observações de buracos negros binários. Em contraste, os sistemas estrela de nêutrons-buraco negro produzem sinais mais longos na banda, permitindo medições mais precisas de excentricidade e deixando uma marca distinta na inferência de parâmetros.

Neste trabalho, apresentamos um estudo sistemático de estimativa de parâmetros explorando o impacto da excentricidade na inferência usando injeções simuladas com o modelo de forma de onda excêntrica de última geração SEOBNRv5EHM. Descobrimos que para sistemas como GW200105_162426, a precisão da medição da excentricidade e dos parâmetros correlacionados melhora à medida que a excentricidade aumenta, produzindo restrições mais rígidas em excentricidades maiores.

Para a maior excentricidade considerada neste estudo, $e=0, 25$, recuperamos a excentricidade com $1σ$ incerteza tão baixa quanto $4\times10^{-4}$. As restrições no spin efetivo $χ_\mathrm{eff}$ e na razão de massa $q$ melhoram em relação ao caso quase circular por fatores de $\sim13$ e $\sim20$, respectivamente.

Por outro lado, não encontramos melhorias significativas nos parâmetros extrínsecos, como distância de luminosidade e localização do céu, sugerindo que para sistemas como GW200105_162426, a informação adicional fornecida pela excentricidade neste setor é insignificante ou. Tanto indivíduos como organizações que trabalham com arXivLabs abraçaram e aceitaram nossos valores de abertura, comunidade, excelência e privacidade dos dados do usuário.

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