Transformers with Physics-Informed Encodings and Simulation-Based Inference for Robust Detection of Eccentric Binary Black Holes in Pulsar Timing Array Data
Este artículo presenta un nuevo marco que combina Transformers informados por la física con la inferencia basada en simulaciones para detectar de manera eficiente y precisa agujeros negros binarios excéntricos en los datos de las Matrices de Temporización de Púlsares, ofreciendo una alternativa escalable a los métodos bayesianos tradicionales al integrar la física analítica de las ondas gravitacionales directamente en la arquitectura del modelo.