Bayesian nonparametric estimation of correlated gravitational wave detector network noise using matrix-gamma process priors
Cet article propose un cadre non paramétrique bayésien utilisant des priors de processus matrice-gamma et un échantillonnage MCMC adaptatif pour estimer directement la matrice de densité spectrale hermitienne définie positive du bruit corrélé dans les réseaux de détecteurs d'ondes gravitationnelles de nouvelle génération, améliorant ainsi la précision de l'estimation des paramètres pour les signaux provenant de missions telles que LISA et l'Einstein Telescope.