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Title: Constraints on Gravitational Waves from the 2024 Vela Pulsar Glitch
Abstract Among known neutron stars, the Vela pulsar is one of the best targets for gravitational-wave searches. It is also one of the most prolific in terms of glitches, which are sudden frequency changes in a pulsar’s rotation. Such glitches could cause a variety of transient gravitational-wave signals. Here, we search for signals associated with a Vela glitch on 2024 April 29 in data of the two LIGO detectors from the fourth LIGO–Virgo–KAGRA observing run. We search both for seconds-scale burst-like emission, primarily from fundamental (f-)mode oscillations, and for longer quasi-monochromatic transients up to 4 months in duration, primarily from quasi-static quadrupolar deformations. We find no significant detection candidates, but for the first time we set direct observational upper limits on gravitational strain amplitude that are stricter than what can be indirectly inferred from the overall glitch energy scale. We discuss the short- and long-duration observational constraints in the context of specific emission models. These results demonstrate the potential of gravitational-wave probes of glitching pulsars as detector sensitivity continues to improve.  more » « less
Award ID(s):
2513124 2409745 2309242 2409530 2513356 2409448 2319063
PAR ID:
10693958
Author(s) / Creator(s):
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Corporate Creator(s):
Publisher / Repository:
The Astrophysical Journal
Date Published:
Journal Name:
The Astrophysical Journal
Volume:
1005
Issue:
1
ISSN:
0004-637X
Page Range / eLocation ID:
12
Format(s):
Medium: X
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  1. ABSTRACT Several mechanisms for gravitational wave (GW) emission are believed to be associated with pulsar glitches. This emission may be split between long-duration continuous waves and short-duration bursts. In the Advanced LIGO era, searches for GWs associated with pulsar glitches have only considered continuous wave emission. The increasing sensitivity of the detectors and the prospects for future detectors suggest that astrophysically motivated analyses involving multiple mechanisms may be possible. Here, we present a framework for combining two simple models for GW emission – long-duration continuous waves and short-duration bursts – to derive more constraining astrophysical implications than a single model would allow. The best limits arise from using models that predict a specific amount of GW emission; however, there are relatively few models that make such predictions. We apply these methods to the 2016 December Vela pulsar glitch and make predictions for how well future observing runs and detectors would improve results. As part of this analysis, we performed a targeted search for GW bursts associated with this glitch and find no signal. 
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  2. Data from ground-based gravitational-wave detectors like LIGO contain many types of noise. Glitches are short bursts of non-Gaussian noise that may hinder our ability to identify or analyse gravitational-wave signals. They may have instrumental or environmental origins, and new types of glitches may appear following detector changes. The Gravity Spy project studies glitches and their origins, combining insights from volunteers on the community-science Zooniverse platform with machine learning. Here, we study volunteer proposals for new glitch classes, discussing links between these glitches and the state of the detectors, and examining how new glitch classes pose a challenge for machine-learning classification. Our results demonstrate how Zooniverse empowers non-experts to make discoveries, and the importance of monitoring changes in data quality in the LIGO detectors. 
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  3. Abstract Glitches are non-Gaussian noise transients originating from environmental and instrumental sources that contaminate data from gravitational wave detectors. Some glitches can even mimic gravitational wave signals from compact object mergers, which are the primary targets of terrestrial observatories. In this study, we present a method to analyze noise transients from the Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory observatories usingQ-transform information combined with t-distributed stochastic neighbor embedding. We implement classification techniques, examine the influence of parameters on glitch classification, and conduct a week-long daily analysis to track outlier transients over time. 
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  4. The first successful detection of gravitational waves by ground-based observatories, such as the Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory (LIGO), marked a breakthrough in our comprehension of the Universe. However, due to the unprecedented sensitivity required to make such observations, gravitational-wave detectors also capture disruptive noise sources called glitches, which can potentially be confused for or mask gravitational-wave signals. To address this problem, a community-science project, Gravity Spy, incorporates human insight and machine learning to classify glitches in LIGO data. The machine-learning classifier, integrated into the project since 2017, has evolved over time to accommodate increasing numbers of glitch classes. Despite its success, limitations have arisen in the ongoing LIGO fourth observing run (O4) due to the architecture's simplicity, which led to poor generalization and inability to handle multi-time window inputs effectively. We propose an advanced classifier for O4 glitches. Using data from previous observing runs, we evaluate different fusion strategies for multi-time window inputs, using label smoothing to counter noisy labels, and enhancing interpretability through attention module-generated weights. Our new O4 classifier shows improved performance, and will enhance glitch classification, aiding in the ongoing exploration of gravitational-wave phenomena. 
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  5. In this paper we investigate the impact of transient noise artifacts, or glitches, on gravitational- wave inference from ground-based interferometer data, and test how modeling and subtracting these glitches affects the inferred parameters. Due to their time-frequency morphology, broadband glitches cause moderate to significant biasing of posterior distributions away from true values. In contrast, narrowband glitches induce negligible biasing effects, due to distinct signal and glitch morphologies. We inject simulated binary black hole signals into data containing three occurring glitch types from past LIGO-Virgo observing runs, and reconstruct both signal and glitch waveforms using BayesWave, a wavelet-based Bayesian analysis. We apply the standard LIGO-Virgo-KAGRA deglitching pro- cedure to the detector data, which consists of subtracting from calibrated LIGO data the glitch waveform estimated by the joint BayesWave inference. We produce posterior distributions on the parameters of the injected signal before and after subtracting the glitch, and we show that removing the transient noise effectively mitigates bias from broadband glitches. This study provides a baseline validation of existing techniques, while demonstrating waveform reconstruction improvements to the Bayesian algorithm for robust astrophysical characterization in glitch-prone detector data. 
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