Bayesian nonparametric estimation of correlated gravitational wave detector network noise using matrix-gamma process priors
यह शोध पत्र एक बेयसियन नॉनपैरामीट्रिक फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो मैट्रिक्स-गामा प्रोसेस प्रायर्स और एडेप्टिव एमसीएमसी सैंपलिंग का उपयोग करके अगली पीढ़ी के गुरुत्वाकर्षण-तरंग डिटेक्टर नेटवर्क में सहसंबद्ध शोर (correlated noise) के हर्मिटियन पॉजिटिव-डेफिनिट स्पेक्ट्रल डेंसिटी मैट्रिक्स का सीधे अनुमान लगाता है, जिससे लीसा (LISA) और आइंस्टीन टेलीस्कोप जैसे मिशनों से प्राप्त संकेतों के लिए पैरामीटर अनुमान की सटीकता में सुधार होता है।