Modelagem de ringdown de alta precisão: Ajustes multimodo e quadros BMS

A modelagem de modos quasinormais (QNM) é uma ferramenta inestimável para caracterizar buracos negros remanescentes, estudar gravidade forte e testar a relatividade geral. Apenas recentemente os estudos de QNM começaram a se concentrar no ajuste multimodo às formas de onda de estrain de relatividade numérica. À medida que os observatórios de ondas gravitacionais se tornam ainda mais sensíveis, eles poderão resolver modos de ordem superior. Consequentemente, os ajustes QNM multimodo serão criticamente importantes e, por sua vez, exigirão um tratamento mais aprofundado do quadro assintótico em I^+. O primeiro resultado principal deste trabalho é um método para ajustar sistematicamente um modelo QNM contendo muitos modos a uma forma de onda numérica produzida usando extração Cauchy-característica (CCE), uma técnica de extração de forma de onda que é conhecida por resolver efeitos de memória. Escolhemos os modos a serem modelados com base em sua contribuição de potência ao residual entre as formas de onda numérica e do modelo. Mostramos que a discrepância de estrain de todos os modos melhora por um fator de 10^5 ao usar ajuste multimodo em vez de ajustar apenas os modos (2, 2, n). Nosso resultado mais significativo aborda um ponto crítico que foi negligenciado na literatura de QNM: a importância de ajustar o quadro Bondi-van der Burg-Metzner-Sachs (BMS) da forma de onda numérica ao do modelo QNM. Mostramos que, ao mapear as formas de onda numéricas—que exibem o efeito de memória—para um quadro BMS conhecido como quadro de super repouso, há uma melhoria de 10^5 na discrepância de estrain de todos os modos em comparação com o uso de uma forma de onda de estrain cujo quadro BMS não é fixo. Além disso, descobrimos que, ao mapear formas de onda CCE para o quadro de super repouso, podemos obter discrepâncias de todos os modos que são, em média, um fator de 4 melhores do que o uso das formas de onda extrapoladas disponíveis publicamente. Ilustramos a eficácia dessas melhorias de modelagem aplicando-as a famílias de formas de onda produzidas pela relatividade numérica e comparando nossos resultados com estudos anteriores de QNM.