Résultats de la recherche - Chatterjee, Chayan
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Interpretable Analytic Formulae for GWTC-4 Binary Black Hole Population Properties via Symbolic Regression Autoría: Chatterjee, Chayan
Publié 2026Fuente: arXivTipo de material: PreprintAcceso al recurso -
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Reconstruction of binary black hole harmonics in LIGO using deep learning Autoría: Chatterjee, Chayan, Jani, Karan
Publié 2024Fuente: arXivTipo de material: PreprintAcceso al recurso -
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Navigating Unknowns: Deep Learning Robustness for Gravitational Wave Signal Reconstruction Autoría: Chatterjee, Chayan, Jani, Karan
Publié 2024Fuente: arXivTipo de material: PreprintAcceso al recurso -
4
No Glitch in the Matrix: Robust Reconstruction of Gravitational Wave Signals Under Noise Artifacts Autoría: Chatterjee, Chayan, Jani, Karan
Publié 2024Fuente: arXivTipo de material: PreprintAcceso al recurso -
5
Machine Learning Confirms GW231123 is a "Lite" Intermediate Mass Black Hole Merger Autoría: Chatterjee, Chayan, McGowan, Kaylah, Deshmukh, Suyash, Jani, Karan
Publié 2025Fuente: arXivTipo de material: PreprintAcceso al recurso -
6
The Sound of Noise: Leveraging the Inductive Bias of Pre-trained Audio Transformers for Glitch Identification in LIGO Autoría: Deshmukh, Suyash, Chatterjee, Chayan, Petulante, Abigail, Ferreira, Tabata Aira, Jani, Karan
Publié 2026Fuente: arXivTipo de material: PreprintAcceso al recurso -
7
ArchGEM: an Advanced Data Analysis Tool for Analyzing Scattered Light Noise in LIGO Autoría: McGowan, Kaylah, Nichols, Shania, Soni, Siddharth, Chatterjee, Chayan, Gonzalez, Gabriela, Holley-Bockelmann, Kelly, Jani, Karan
Publié 2026Fuente: arXivTipo de material: PreprintAcceso al recurso -
8
Pre-trained Audio Transformer as a Foundational AI Tool for Gravitational Waves Autoría: Chatterjee, Chayan, Petulante, Abigail, Jani, Karan, Spencer-Smith, Jesse, Hu, Yang, Lau, Roy, Fu, Haowei, Hoang, Trang, Zhao, Stephen Chong, Deshmukh, Suyash
Publié 2024Fuente: arXivTipo de material: PreprintAcceso al recurso -
9
Rapid data quality investigations of gravitational-wave events with the Data Quality Report Builder toolkit Autoría: Davis, Derek, Yarbrough, Zach, Areeda, Joseph, Macas, Ronaldas, Arnaud, Nicolas, Helmling-Cornell, Adrian, Doliva, Paolina, Godwin, Olivia, Yuzurihara, Hirotaka, Mannix, Benjamin, Alvarez-Lopez, Sofia, Trevor, Max, Huxford, Rachael, Nguyen, Philippe, Berger, Beverly, Chatterjee, Chayan, Di Renzo, Francesco, Palomba, Christiano, Sordini, Viola, Pesios, Dimitrios, Walker, Marissa, Ahuja, Airene, Chan, Man Leong, Ding, Julian, Frey, Raymond, Herbst, Franz, Lecoeuche, Yannick, Liyanage, Annudesh, McIver, Jess, Ng, Raymond, Perry, Sophie, Rawcliffe, Caitlin, Schofield, Robert
Publié 2026Fuente: arXivTipo de material: PreprintAcceso al recurso