Irene%Di%Palma ,%HeinzBernd% Eggenstein …...Irene%Di%Palma*,%HeinzBernd% Eggenstein*,...

Post on 28-Jul-2020

3 views 0 download

Transcript of Irene%Di%Palma ,%HeinzBernd% Eggenstein …...Irene%Di%Palma*,%HeinzBernd% Eggenstein*,...

Irene  Di  Palma*,  Heinz-­‐Bernd  Eggenstein*,  David  Keitel*,  Maria  Alessandra  Papa*#,  

Sinéad  Walsh#  

*Max  Planck  InsDtute  for  GravitaDonal  Physics                  (Albert  Einstein  InsDtute)  and    Leibniz  Universität  Hannover  

#  University  of  Wisconsin  –  Milwaukee    LIGO  Doc  #  G1500557  

 •  Brief  search  overview  •  The  deep  follow-­‐up      •  Outlook  

GWPAW  2015-­‐06-­‐19   LIGO  Doc  #  G1500557   2  

•  Data  from  LIGO  L1  and  H1  detectors  

•  Spans  255  days  (with  gaps)  of  S6  

•  ~  1017  different  waveforms  searched  for.    Parameters  are:  –  Sky  posiDon:  all  sky    

 –  GW  emission  frequency:  

 –  First  order  spindown:        

•  CompuDng  Resource:  Einstein@Home    –  distributed  volunteer  compuDng  project    –  compuDng  power:  order  of  1Peta  FLOPS      

GWPAW  2015-­‐06-­‐19   LIGO  Doc  #  G1500557   3  

�2.6⇥ 10�9 Hz/s < f < 3.1⇥ 10�10 Hz/s

50 Hz < f < 510 Hz

•  Detector  disturbances    •  Outliers  compeDng  with  “interesDng”  outliers  for  compuDng  Dme    

       

GWPAW  2015-­‐06-­‐19   LIGO  Doc  #  G1500557   4  

DetecDon

 staD

sDc  

f  

Cartoon,  not  actual  data  

•  Principle  #1:  Do  not  allow  outliers  from  detector  disturbances  to  limit  our  sensiDvity  

   

•  Principle  #2:  Study  the  recovery  of  signals  at  the  border  of  detectability  and  opDmize  the  search  accordingly  

GWPAW  2015-­‐06-­‐19   LIGO  Doc  #  G1500557   5  

•  Preprocessing:  Replacing  known  lines  in  detector  data  with  syntheDc  Gaussian  Noise      

Before  

GWPAW  2015-­‐06-­‐19   LIGO  Doc  #  G1500557   6  

DetecDon

 staD

sDc  

f  

Cartoon,  not  actual  data  

•  Preprocessing:  Replacing  known  lines  in  detector  data  with  syntheDc  Gaussian  Noise  

Ajer:        

GWPAW  2015-­‐06-­‐19   LIGO  Doc  #  G1500557   7  

DetecDon

 staD

sDc  

f  

Cartoon,  not  actual  data  

•  Line  Robust  DetecDon  StaDsDc  [Keitel,Prix,Papa,Leaci,Siddiqi,  Phys.  Rev.  D  89,  064023  (2014)]    

•  Published  &  implemented  ajer  E@H  all-­‐sky  run  was  over  •  Re-­‐applied  to  returned  results  

Before:    

GWPAW  2015-­‐06-­‐19   LIGO  Doc  #  G1500557   8  

DetecDon

 staD

sDc  

f  

Cartoon,  not  actual  data  

•  Line  Robust  DetecDon  StaDsDc    [Keitel,Prix,Papa,Leaci,Siddiqi,  Phys.  Rev.  D  89,  064023  (2014)]    

•  Published  &  implemented  ajer  E@H  all-­‐sky  run  was  over  •  Re-­‐applied  to  returned  results  

Ajer:    

GWPAW  2015-­‐06-­‐19   LIGO  Doc  #  G1500557   9  

DetecDon

 staD

sDc  

f  

Cartoon,  not  actual  data  

•  Bulk  classificaDon  of  disturbed  regions  of  parameter  space:  by  visual  inspecDon  

•  Exclude  or  reserve  for  special  analysis    

 

GWPAW  2015-­‐06-­‐19   LIGO  Doc  #  G1500557   10  

DetecDon

 staD

sDc  

f  

Cartoon,  not  actual  data  

Threshold  for    “deep”  follow-­‐up  

•  Even  weak  signals  more  likely  to  produce  clusters  of  candidates  than  Gaussian  noise  

•  è  use  clustering  to  find  such  clusters  (in  4-­‐D  parameter  space)  

 

GWPAW  2015-­‐06-­‐19   LIGO  Doc  #  G1500557   11  

•  è  Dealing  with  many  (  e.g.  10s  of  millions)  potenDally  weak  signal  candidates  

•  To  claim  detecDon:  increase  SNR  •  SoluDon:  Hierarchical  Searches  Successively  improve  SNR  and    narrow  down  search  volume:  –  finer  grids  (sky,  f,  fdot  ,fddot,…),  and/or  –  longer  Tcoh  and/or    –  longer  Tobs  (but:  sensiDvity  evoluDon    of  detectors,  long  gaps  between  science  runs.)        

GWPAW  2015-­‐06-­‐19   LIGO  Doc  #  G1500557   12  

•  Given  a  set  of  candidates  from  stage  i  this  is  what  one  needs  to  figure  out  to  stage  i+1:  –  Set  CompuDng  budget  for  stage  i+1  – Determine  selecDon  criteria  for    “look-­‐further”  candidates  from  stage  i      

– Any  candidates  lej?  (else  done)  •  Determine  necessary  follow-­‐up  volume  around  candidate  nominal  parameters  

•  Determine  search  set-­‐up:    template  density,  method,  Tcoh,  Tobs,…    

   

GWPAW  2015-­‐06-­‐19   LIGO  Doc  #  G1500557   13  

Determined  b

y  

previous  sta

ge  

Depends  on  search  volume  and  budget  per  

candidate  

GWPAW  2015-­‐06-­‐19   LIGO  Doc  #  G1500557   14  

2F  

•  CompuDng  Budget:  For  the  first  Dme,  Einstein@Home  used  also  for  follow  up  searches    

•  OpDmizing    search  setups:  – Mostly  driven  by    Monte  Carlo  experiments  •  On  a  set  of  weak  fake    test  signals  represenDng  

       candidates  at  the  edge  of    detectability  

•  On  noise  (we  take  real  data  as  representaDve  of  noise)    

•  CompuDng  Budget:  For  the  first  Dme,  Einstein@Home  used  also  for  follow  up  searches    

•  OpDmizing    search  setups:  – Mostly  driven  by    Monte  Carlo  experiments  •  On  a  set  of  weak  fake    test  signals  represenDng  

       candidates  at  the  edge  of    detectability  

•  On  noise  (we  take  real  data  as  representaDve  of  noise)    

GWPAW  2015-­‐06-­‐19   LIGO  Doc  #  G1500557   15  

2F  

GWPAW  2015-­‐06-­‐19   LIGO  Doc  #  G1500557   16  

E@H  all  sky  search    

E@H  Follow-­‐Up  Run  #1  

E@H  Follow-­‐Up  Run  #2  

Follow-­‐Up  Run  #3  

Apply  Line  Robust  StaDsDc  

Apply  threshold  

Clustering  

Visual  InspecDon  

Apply  threshold  

Apply  threshold  

Known  line  removal  

Threshold  on  cluster  

occupancy  

GWPAW  2015-­‐06-­‐19   LIGO  Doc  #  G1500557   17  

E@H  all  sky  search    

E@H  Follow-­‐Up  Run  #1  

E@H  Follow-­‐Up  Run  #2  

Follow-­‐Up  Run  #3  

Apply  Line  Robust  StaDsDc  

Apply  threshold  

Clustering  

Visual  InspecDon  

Apply  threshold  

Apply  threshold  

Known  line  removal  

Threshold  on  cluster  

occupancy  

Candidates  from  disturbed  bands.  Separate  ad-­‐hoc  

analysis  

Candidates  from  undisturbed  bands.  This  

analysis.    

GWPAW  2015-­‐06-­‐19   LIGO  Doc  #  G1500557   18  

E@H  all  sky  search    

E@H  Follow-­‐Up  Run  #1  

E@H  Follow-­‐Up  Run  #2  

Follow-­‐Up  Run  #3  

Apply  Line  Robust  StaDsDc  

Apply  threshold  

Clustering  

Visual  InspecDon  

Apply  threshold  

Apply  threshold  

Known  line  removal  

Threshold  on  cluster  

occupancy  

Directed  search  for  each  candidate:  Finer  sky  grids,  unchanged  Tcoh  

Ca  16  Mio  candidates  at  this  point    

GWPAW  2015-­‐06-­‐19   LIGO  Doc  #  G1500557   19  

E@H  all  sky  search    

E@H  Follow-­‐Up  Run  #1  

E@H  Follow-­‐Up  Run  #2  

Follow-­‐Up  Run  #3  

Apply  Line  Robust  StaDsDc  

Apply  threshold  

Clustering  

Visual  InspecDon  

Apply  threshold  

Apply  threshold  

Known  line  removal  

Threshold  on  cluster  

occupancy  Directed  search  for  each  candidate:  

longer  Tcoh  (140  h)  

Ca  6  Mio  candidates  at  this  point    

GWPAW  2015-­‐06-­‐19   LIGO  Doc  #  G1500557   20  

E@H  all  sky  search    

E@H  Follow-­‐Up  Run  #1  

E@H  Follow-­‐Up  Run  #2  

Follow-­‐Up  Run  #3  

Apply  Line  Robust  StaDsDc  

Apply  threshold  

Clustering  

Visual  InspecDon  

Apply  threshold  

Apply  threshold  

Known  line  removal  

Threshold  on  cluster  

occupancy  

Finer  grid  spacings  

Ca  500k  candidates  at  this  point  

•  We  have  not  yet  performed  this  step  but  we  expect:  – No  survivors  or  a  handful  – For  these  survivors  a  longer  coherent  Dme-­‐baseline  search  (FU4),  even  just  fully  coherent  would  be  trivial  

– A  candidate  surviving  FU4  would  be  something  to  get  seriously  excited  about  

GWPAW  2015-­‐06-­‐19   LIGO  Doc  #  G1500557   21  

•  E@H  S6  all-­‐sky  post-­‐processing  to  be  finished  this  year  •  Focus  on  signal  detecDon  rather  than  ease  of  Upper  Limits  

determinaDon  •  Ways  to  improve  E@H  searches  in  the  future:  

–  AdvLIGO  data    –  Beter  theoreDcal  understanding  of  parameter-­‐space  mismatch  behaviour  (metric,  see  also    à  poster  by  Karl  Wete)  

–  Even  more  robust  detecDon  staDsDc  (including  transient  disturbance  &  signal  hypotheses)  à  see  poster  by  David  Keitel  

–  InformaDve  astrophysical  priors  (help,  please!)    –  Run  setup  as  decision  theory  problem  (“where  to  best  invest  our  money”)  à  poster  by  Jing  Ming  

GWPAW  2015-­‐06-­‐19   LIGO  Doc  #  G1500557   22  

GWPAW  2015-­‐06-­‐19   LIGO  Doc  #  G1500557   23  

•  Bruce  Allen  •  David  Anderson  •  Stuart  Anderson    •  Carsten  Aulbert    •  Oliver  Bock  •  Christophe  Choquet  •  Jim  Cordes  •  Teviet  Creighton  •  Julia  Deneva  •  Heinz-­‐Bernd  

Eggenstein    •  Henning  Fehrmann    •  Akos  Fekete    •  Joachim  Fritzsch  

 

•  Steffen  Grunewald  •  Lucas  Guillemot    •  David  Hammer  •  Mike  Hewson    •  Yousuke  Itoh  •  David  Keitel  •  Gaurav  Khanna    •  Benjamin  Knispel    •  Badri  Krishnan  •  Paola  Leaci  •  Bernd  Machenschalk  •  Kathryn  Marks  •  Chris  Messenger  

•  Eric  Myers  

     

 •  Irene  Di  Palma  •  Maria  Alessandra  Papa  •  Ornella  Piccinni  •  Holger  Pletsch  •  Reinhard  Prix    •  Gary  Roberts    •  Miroslav  Shaltev    •  Peter  Shawhan    •  Xavier  Siemens  •  Sinéad  Walsh    •  Rom  Walton  •  Graham  Woan  •  >  400k  volunteers  so  far  

GWPAW  2015-­‐06-­‐19   LIGO  Doc  #  G1500557   25  

Client  sojware   Server  sojware  

E@H  server,  UWM  &  AEI  Hannover  

•  Provided  by  general  public  •  Ca  50k  PCs,  notebooks  &  smartphones    

acDvely  parDcipaDng  currently  •  MS  Windows,  OSX,  Linux,  Android    

CompuDng  tasks    (on  request)  

•  MulDple  searches  •  GW  •  Radio-­‐pulsar  search  •  Gamma-­‐ray  pulsar  search  

•  Each  task  send  to  two  different  parDcipants      

Results  sent  back  

Task  generaDon,    result  validaDon,    archival,  post-­‐  processing  &  follow  up  task  generaDon        

science  project-­‐    specific  back-­‐end  

Search  app.  download  

Internet  

•  From  [LVC  (J.  Aasi  et  al.)  ,  Phys.Rev.  D87  (2013)  042001]  •  Upper  Uupper  Limits    

GWPAW  2015-­‐06-­‐19   LIGO  Doc  #  G1500557   26  

Upper  limits  (at  90%  confidence  level)  

•  Some  representaDve  examples  (not  from  actual  S6  data)  

•  Axes:    x:      ,  y:        ,  z  &  colour:                (detecDon  stat.)      

GWPAW  2015-­‐06-­‐19   LIGO  Doc  #  G1500557   27  

f f 2F