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Zeitschriftenartikel

Multiwaveform inference of gravitational waves

MPG-Autoren
/persons/resource/persons209079

Khan,  Sebastian
Binary Merger Observations and Numerical Relativity, AEI-Hannover, MPI for Gravitational Physics, Max Planck Society;

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Zitation

Ashton, G., & Khan, S. (2020). Multiwaveform inference of gravitational waves. Physical Review D, 101: 064037. doi:10.1103/PhysRevD.101.064037.


Zitierlink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0004-E6D7-6
Zusammenfassung
Bayesian inference of gravitational wave signals is subject to systematic
error due to modelling uncertainty in waveform signal models, coined
approximants. A growing collection of approximants are available which use
different approaches and make different assumptions to ease the process of
model development. We provide a method to marginalize over the uncertainty in a
set of waveform approximants by constructing a mixture-model multi-waveform
likelihood. This method fits into existing workflows by determining the mixture
parameters from the per-waveform evidences, enabling the production of
marginalized combined sample sets from independent runs.