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Searches for a stochastic gravitational-wave background (SGWB) using
terrestrial detectors typically involve cross-correlating data from
pairs of detectors. The sensitivity of such cross-correlation analyses
depends, among other things, on the separation between the two
detectors: the smaller the separation, the better the sensitivity.
Hence, a colocated detector pair is more sensitive to a
gravitational-wave background than a noncolocated detector pair.
However, colocated detectors are also expected to suffer from correlated
noise from instrumental and environmental effects that could contaminate
the measurement of the background. Hence, methods to identify and
mitigate the effects of correlated noise are necessary to achieve the
potential increase in sensitivity of colocated detectors. Here we report
on the first SGWB analysis using the two LIGO Hanford detectors and
address the complications arising from correlated environmental noise.
We apply correlated noise identification and mitigation techniques to
data taken by the two LIGO Hanford detectors, H1 and H2, during LIGO's
fifth science run. At low frequencies, 40-460 Hz, we are unable to
sufficiently mitigate the correlated noise to a level where we may
confidently measure or bound the stochastic gravitational-wave signal.
However, at high frequencies, 460-1000 Hz, these techniques are
sufficient to set a 95\% confidence level upper limit on the
gravitational-wave energy density of Omega(f) < 7.7 x 10(-4) (f/900
Hz)(3), which improves on the previous upper limit by a factor of
similar to 180. In doing so, we demonstrate techniques that will be
useful for future searches using advanced detectors, where correlated
noise (e.g., from global magnetic fields) may affect even widely
separated detectors.
Searching for stochastic gravitational waves using data from the two
colocated LIGO Hanford detectors
Aasi, J.;Abadie;Abernathy, M. R.;Accadia;Adams, T.;Addesso;Agathos, M.;Aggarwal, B.;Allocca, A.;Ceron, R. A.;Anderson, S. B.;Anderson, C.;Arceneaux, C.;Areeda;Astone, P.;Aufmuth, E.;Babak, S.;Baker;Barayoga, J. C.;Barker;Barr, B.;Barsotti;Bartos, I.;Bassiri, J.;Bauer, T.h. S.;Bebronne;Beker, M. G.;Bell;Bergmann, G.;Berliner;Bessis, D.;Betzwieser, T.;Bilenko, I. A.;Billingsley;Bitossi, M.;Bizouard;Blackburn, L.;Blair, P.;Boer, M.;Bogan;Bonnand, R.;Bork;Bosi, L.;Bowers;Braginsky, V. B.;Branchesi;Breyer, J.;Briant;Brinkmann, M.;Brisson;Brown, D. A.;Brown;Bulten, H. J.;Buonanno, L.;Cadonati, L.;Cagnoli;Calloni, E.;Camp;Canuel, B.;Cao, L.;Caride, S.;Castiglia;Cesarini, E.;Chakraborty;Chincarini, A.;Chiummo;Christensen, N.;Chu, G.;Clara, F.;Clark;Coccia, E.;Cohadon;Constancio, J.r.;Cordier, M.;Cornish, M. W.;Coulon, J. P.;Countryman, D. M.;Cowart, M.;Coyne, E.;Creighton, T. D.;Crowder;Cunningham, L.;Cuoco;Damjanic, M.;Danilishin;Dattilo, V.;Daudert;Davies, G. S.;Daw, G.;Degallaix, J.;Deleeuw;Denker, T.;Dent, R. T.;De Rosa, R.;DeSalvo;Dietz, A.;Di Fiore;Virgilio, A.;Dmitry;Doravari, S.;Drago;Du, Z.;Dumas;Effler, A.;Ehrens;Evans, T.;Factourovich;Fang, Q.;Farr;Fehrmann, H.;Feldbaum;Fidecaro, F.;Finn, R.;Foley, E.;Foley;Fournier, J. D.;Franco;Frede, M.;Frei;Fricke, T. T.;Fritschel;Fulda, P.;Fyffe, J.;Garufi, F.;Gehrels;Gennai, A.;Gergely;Giampanis, S.;Giardina;Gill, C.;Gleason;Gonzalez, G.;Gordon;Gossler, S.;Gouaty, M.;Grant, A.;Gras;Grunewald, S.;Guidi;Gustafson, E. K.;Gustafson, D.;Hammond, G.;Hanke, J.;Harms, J.;Harry;Hartman, M. T.;Haughian;Heidmann, A.;Heintze, G.;Hendry, M.;Heng;Hild, S.;Hoak;Hooper, S.;Horrom, J.;Hu, Y.;Hua;Husa, S.;Huttner;Iafrate, J.;Ingram;Iyer, B. R.;Izumi, H.;Jang, Y. J.;Jaranowski;Johnson, W. W.;Jones, R. J. G.;Ju, L.;Haris;Kandhasamy, S.;Kang;Kasturi, R.;Katsavounidis;Kaufman, K.;Kawabe;Kefelian, F.;Keitel, D. G.;Khalaidovski, A.;Khalili;Kim, B. K.;Kim, M.;King, E.;King;Kondrashov, V.;Koranda;Kozak, D.;Kremin;Kucharczyk, C.;Kudla;D. Nanda;Kumar, P.;Kumar;Landry, M.;Lantz;Lazzarini, A.;Leaci;Lee, H. K.;Lee;Leong, J. R.;Le Roux;Levine, B.;Lewis, A. C.;Littenberg, T. B.;Litvine;Liu, Y.;Liu;Lodhia, D.;Loew;Lorenzini, M.;Loriette;Lough, J.;Luan, A. P.;Macarthur, J.;Macdonald;Macinnis, M.;Macleod, M.;Mailand, K.;Majorana;Man, N.;Manca, V.;Mantovani, M.;MARCHESONI, Fabio;Marka, Z.;Markosyan, F.;Martellini, L.;Martin, G.;Martynov, D.;Marx;Massinger, T. J.;Matichard, R.;McClelland, D. E.;McGuire, J.;Meacher, D.;Meadors;Meier, T.;Melatos, S.;Messenger, C.;Meyer;Mikhailov, E.;Milano;Mingarelli, C. M. F.;Mitra;Mitselmakher, G.;Mittleman;Mohapatra, S. R. P.;Mokler;Morgado, N.;Mori, B.;Mow Lowry, C. M.;Mueller;Mukherjee, S.;Mullavey, P. G.;Mytidis, A.;Nagy;Naticchioni, L.;Nayak, M.;Newton, G.;Nguyen;Nitz, A.;Nocera;Nuttall, L. K.;Ochsner, G. H.;Oh, J. J.;Oh;O'Reilly, B.;Larcher, C.;Ottaway, D. J.;Ottens;Owen, B. J.;Padilla;Pankow, C.;Paoletti;Pasqualetti, A.;Passaquieti;Peiris, P.;Penn, M.;Pickenpack, M.;Piergiovanni;Pindor, B.;Pinto;Poggiani, R.;Poole, V.;Prestegard, T.;Price, S.;Prodi, G. A.;Prokhorov;Puppo, P.;Quetschke;Raab, F. J.;Rabeling;Raffai, P.;Raja, C.;Rapagnani, P.;Raymond;Reed, T.;Regimbau;Riesen, R.;Riles;Rocchi, A.;Roddy, C.;Rolland, L.;Rollins;Romanov, G.;Romie;Ruediger, A.;Ruggi;Sandberg, V.;Sanders, I.;Saracco, E.;Sassolas;Saulson, P. R.;Savage;Schofield, R. M. S.;Schreiber;Schutz, B. F.;Schwinberg;Seifert, F.;Sellers;Sequino, V.;Sergeev, M. S.;Shaltev, M.;Shapiro, H.;Sidery, T. L.;Siellez;Simakov, D.;Singer, G. R.;Slagmolen, B. J. J.;Slutsky;Smith, M. R.;Smith;Son, E. J.;Sorazu;Staley, A.;Steinert;Steplewski, S.;Stevens;Strain, K. A.;Straniero;Sturani, R.;Stuver;Sutton, P. J.;Swinkels;Talukder, D.;Tang;Taylor, R.;ter Braack;Thomas, M.;Thomas;Thrane, E.;Tiwari;Toncelli, A.;Tonelli, C. I.;Travasso, F.;Traylor;van den Brand, J. F. J.;Van den Broeck;S.;van der Sluys, M. V.;van Heijningen;Vass, S.;Vasuth, G.;Veitch, P. J.;Veitch, D.;Verma, S.;Vetrano;Vinet, J. Y.;Vitale;Vocca, H.;Vorvick;Vyachanin, S. P.;Wade, J.;Walker, M.;Wallace;Wang, X.;Wanner;Wei, L. W.;Weinert;Welborn, T.;Wen;Wette, K.;Whelan;Wibowo, S.;Wiesner;Williams, R.;Williams;Wimmer, M.;Winkelmann;Wittel, H.;Woan;Yamamoto, H.;Yancey;Yoshida, S.;Yum, M.;Zendri, J. P.;Zhang, H.;Zhu, X. J.;Zotov;Sci Collaboration;Virgo Collaboration, Ligo
2015-01-01
Abstract
Searches for a stochastic gravitational-wave background (SGWB) using
terrestrial detectors typically involve cross-correlating data from
pairs of detectors. The sensitivity of such cross-correlation analyses
depends, among other things, on the separation between the two
detectors: the smaller the separation, the better the sensitivity.
Hence, a colocated detector pair is more sensitive to a
gravitational-wave background than a noncolocated detector pair.
However, colocated detectors are also expected to suffer from correlated
noise from instrumental and environmental effects that could contaminate
the measurement of the background. Hence, methods to identify and
mitigate the effects of correlated noise are necessary to achieve the
potential increase in sensitivity of colocated detectors. Here we report
on the first SGWB analysis using the two LIGO Hanford detectors and
address the complications arising from correlated environmental noise.
We apply correlated noise identification and mitigation techniques to
data taken by the two LIGO Hanford detectors, H1 and H2, during LIGO's
fifth science run. At low frequencies, 40-460 Hz, we are unable to
sufficiently mitigate the correlated noise to a level where we may
confidently measure or bound the stochastic gravitational-wave signal.
However, at high frequencies, 460-1000 Hz, these techniques are
sufficient to set a 95\% confidence level upper limit on the
gravitational-wave energy density of Omega(f) < 7.7 x 10(-4) (f/900
Hz)(3), which improves on the previous upper limit by a factor of
similar to 180. In doing so, we demonstrate techniques that will be
useful for future searches using advanced detectors, where correlated
noise (e.g., from global magnetic fields) may affect even widely
separated detectors.
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.