Distinguishing time clustering of astrophysical bursts

2021

Полный текст Открытый доступ: Green Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1103/physrevd.104.023007
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Many astrophysical bursts can recur, and their time series structure or pattern could be closely tied to the emission and system physics. While analysis of periodic events is well established, some sources, e.g., some fast radio bursts and soft gamma-ray emitters, are suspected of more subtle and less explored periodic windowed behavior: the bursts themselves are not periodic, but the activity only occurs during periodic windows. We focus here on distinguishing periodic windowed behavior from merely clustered events through time clustering analysis, using techniques analogous to spatial clustering, demonstrating methods for identifying and characterizing the behavior. An important aspect is accounting for the ``curious incident of the dog in the night time''---lack of bursts carries information. As a worked example, we analyze six years of data from the soft gamma repeater $\mathrm{SGR}1935+2154$, deriving a window period of 231 days and 55% duty cycle.