Machine Learning Applications in Gravitational Wave Astronomy
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autore principale: | Stergioulas, Nikolaos |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Exploring the Potential for Detecting Rotational Instabilities in Binary Neutron Star Merger Remnants with Gravitational Wave Detectors
di: Sasli, Argyro, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Sasli, Argyro, et al.
Pubblicazione: (2023)
New Gravitational Wave Discoveries Enabled by Machine Learning
di: Koloniari, Alexandra E., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Koloniari, Alexandra E., et al.
Pubblicazione: (2024)
Universal description of the Neutron Star's surface and its key global properties: A Machine Learning Approach for nonrotating and rapidly rotating stellar models
di: Papigkiotis, Grigorios, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Papigkiotis, Grigorios, et al.
Pubblicazione: (2025)
Assessing Universal Relations for Rapidly Rotating Neutron Stars: Insights from an Interpretable Deep Learning Perspective
di: Papigkiotis, Grigorios, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Papigkiotis, Grigorios, et al.
Pubblicazione: (2025)
Autoencoder-driven Spiral Representation Learning for Gravitational Wave Surrogate Modelling
di: Nousi, Paraskevi, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Nousi, Paraskevi, et al.
Pubblicazione: (2021)
Gravitational Wave Astronomy With TianQin
di: Li, En-Kun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, En-Kun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Gravitational-wave model for neutron star merger remnants with supervised learning
di: Soultanis, Theodoros, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Soultanis, Theodoros, et al.
Pubblicazione: (2024)
Predicting Binary Neutron Star Postmerger Spectra Using Artificial Neural Networks
di: Pesios, Dimitrios, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pesios, Dimitrios, et al.
Pubblicazione: (2024)
Low-$T/|W|$ instabilities in differentially rotating neutron stars resembling merger remnants
di: Lioutas, Georgios, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lioutas, Georgios, et al.
Pubblicazione: (2026)
Evaluating Machine Learning Models for Supernova Gravitational Wave Signal Classification
di: Abylkairov, Y. Sultan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Abylkairov, Y. Sultan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Rapid Identification and Classification of Eccentric Gravitational Wave Inspirals with Machine Learning
di: Ravichandran, Adhrit, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ravichandran, Adhrit, et al.
Pubblicazione: (2023)
Gravitational Lensing of Gravitational Waves from Astrophysical Sources: Theory, Detection, and Applications
di: Chen, Zhiwei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Zhiwei, et al.
Pubblicazione: (2026)
Model-Agnostic Population Inference for Gravitational-Wave Astronomy: From LIGO to LISA
di: Li, Yi-kun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Yi-kun, et al.
Pubblicazione: (2026)
Probing Cosmic Strings via Black Hole Quasinormal Modes in Gravitational Wave Astronomy
di: Swamy, Ishan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Swamy, Ishan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Autoregressive Search of Gravitational Waves: Denoising
di: Kim, Sangin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kim, Sangin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Probing Picohertz Gravitational Waves with Pulsars
di: Zheng, Qinyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zheng, Qinyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Detector Response to Gravitational Wave Polarizations in Gravitational Quantum Field Theory
di: Xu, Cong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Cong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Magnetized Strange Stars and Signals of Gravitational Waves
di: Pérez, S. López, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pérez, S. López, et al.
Pubblicazione: (2024)
GW231123: Overlapping Gravitational Wave Signals?
di: Hu, Qian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hu, Qian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Energetic Ceilings of Astrophysical Gravitational-Wave Backgrounds
di: Mingarelli, Chiara M. F.
Pubblicazione: (2026)
di: Mingarelli, Chiara M. F.
Pubblicazione: (2026)
An efficient GPU-accelerated multi-source global fit pipeline for LISA data analysis
di: Katz, Michael L., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Katz, Michael L., et al.
Pubblicazione: (2024)
GW-FALCON: A Novel Feature-Driven Deep Learning Approach for Early Warning Alerts of BNS and NSBH Inspirals in Next-Generation GW Observatories
di: Papigkiotis, Grigorios, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Papigkiotis, Grigorios, et al.
Pubblicazione: (2026)
The Gravitational Wave AfterglowPy Analysis (GWAPA) webtool
di: Eyles-Ferris, R. A. J., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Eyles-Ferris, R. A. J., et al.
Pubblicazione: (2024)
Inferring Binary Properties from Gravitational Wave Signals
di: Roulet, Javier, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Roulet, Javier, et al.
Pubblicazione: (2024)
Test Gravitational-Wave Polarizations with Space-Based Detectors
di: Wang, Jun-Shuai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Jun-Shuai, et al.
Pubblicazione: (2025)
Gravitational Waves in the Circular Restricted Three Body Problem
di: Barandiaran, Mikel Martin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Barandiaran, Mikel Martin, et al.
Pubblicazione: (2023)
Modeling Relative Peak Times of Gravitational Wave Harmonics
di: Kankani, Anuj, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kankani, Anuj, et al.
Pubblicazione: (2025)
Searching for Ultralight Dark Matter Solitons with Gravitational Waves
di: Gasparotto, Silvia
Pubblicazione: (2025)
di: Gasparotto, Silvia
Pubblicazione: (2025)
Gravitational Wave Detector Sensitivity to Eccentric Black Hole Mergers
di: Bhaumik, Shubhagata, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bhaumik, Shubhagata, et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards a Consistent Calculation of the Lunar Response to Gravitational Waves
di: Yan, Han, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yan, Han, et al.
Pubblicazione: (2024)
Unlocking Gravity and Gravitational Waves with Radio Pulsars: Advances and Challenges
di: Hu, Huanchen
Pubblicazione: (2025)
di: Hu, Huanchen
Pubblicazione: (2025)
Multibanded Reduced Order Quadrature Techniques for Gravitational Wave Inference
di: Newell, Murdoc, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Newell, Murdoc, et al.
Pubblicazione: (2026)
The Gravitational Wave Memory from Binary Neutron Star Mergers
di: Bamber, Jamie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bamber, Jamie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Unveiling Microlensing Biases in Testing General Relativity with Gravitational Waves
di: Mishra, Anuj, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Mishra, Anuj, et al.
Pubblicazione: (2023)
The Universal Eccentricity Distribution for Dynamical Gravitational-Wave Merger Channels
di: Rozner, Mor, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Rozner, Mor, et al.
Pubblicazione: (2026)
First-Order Perturbations of Covariant Maxwell Equations in Gravitational Waves
di: Lou, Lingyue, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lou, Lingyue, et al.
Pubblicazione: (2026)
From Stars to Waves: Non-deterministic Inference of Microlensed Gravitational Waves
di: Su, Zhaoqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Su, Zhaoqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
GWtuna: Trawling through the data to find Gravitational Waves with Optuna and Jax
di: Green, Susanna, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Green, Susanna, et al.
Pubblicazione: (2024)
Detecting Unmodeled, Source-dependent Signals in Gravitational Waves with SCoRe
di: Dideron, Guillaume, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dideron, Guillaume, et al.
Pubblicazione: (2024)
Detecting Gravitational Wave Memory in the Next Galactic Core-Collapse Supernova
di: Richardson, Colter J., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Richardson, Colter J., et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Exploring the Potential for Detecting Rotational Instabilities in Binary Neutron Star Merger Remnants with Gravitational Wave Detectors
di: Sasli, Argyro, et al.
Pubblicazione: (2023) -
New Gravitational Wave Discoveries Enabled by Machine Learning
di: Koloniari, Alexandra E., et al.
Pubblicazione: (2024) -
Universal description of the Neutron Star's surface and its key global properties: A Machine Learning Approach for nonrotating and rapidly rotating stellar models
di: Papigkiotis, Grigorios, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Assessing Universal Relations for Rapidly Rotating Neutron Stars: Insights from an Interpretable Deep Learning Perspective
di: Papigkiotis, Grigorios, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Autoencoder-driven Spiral Representation Learning for Gravitational Wave Surrogate Modelling
di: Nousi, Paraskevi, et al.
Pubblicazione: (2021)