Physical Review Letters'da yayınlanan bir çalışma, ikili sistemlerden bilgi çıkarmak için tek parametreler yerine tüm posterior dağılımına bakan yeni bir yaklaşım sunuyor. Araştırmacılar, ikili sistemlerdeki nesneleri etiketlemek için makine öğrenimi tabanlı kısıtlı kümeleme yöntemi kullanarak, özellikle karadeliklerin dönüş ölçümlerinde %50'ye kadar hassasiyet artışı sağladılar. Dr. Davide Gerosa önderliğindeki ekip, bu analiz yönteminin LIGO, Virgo ve KAGRA dedektörlerinden alınan gerçek veriler üzerinde test edildiğinde, verilerin yaklaşık %10'unun farklı etiketlerle daha iyi temsil edilebileceğini keşfetti. Araştırmacılar, bu metodolojinin mevcut ve gelecekteki tüm kütle çekim dalgası ölçümlerini etkileyeceğini ve yeni bilgiler gerektirmeden önemli sonuçlar elde edilebileceğini vurguluyorlar.
Evrim Ağacı
