Enabling Multi Messenger Astronomy with a low-latency LISA data pipeline

Informations projet

EMILIA

N° de convention de subvention: 101065596

DOI

10.3030/101065596

Projet clôturé

Date de signature de la CE 4 Juillet 2022

Date de début 1 Janvier 2023

Date de fin 31 Decembre 2024

Financé au titre de

• Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)

Coût total

Aucune donnée

Contribution de l’UE

€ 169 326,72

Coordonné par

ARISTOTELIO PANEPISTIMIO THESSALONIKIS
Greece

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Livrables

Documents, reports (1)

Communication, Dissemination & Outreach Plan

The plan describes the planned measures to maximize the impact of the project, including the dissemination and exploitation measures that are planned, and the target group(s) addressed. Regarding communication measures and public engagement strategy, the aim is to inform and reach out to society and show the activities performed, and the use and the benefits the project will have for citizens.

Data Management Plan (1)

Data Management Plan

The Data Management Plan describes the data management life cycle for all data sets that will be collected, processed or generated by the action. It is a document describing what data will be collected, processed or generated and following what methodology and standards, whether and how this data will be shared and/or made open, and how it will be curated and preserved.

Publications

Peer reviewed articles (6)

Neural density estimation for Galactic binaries in the LISA data analysis

Auteurs: Natalia Korsakova, Stanislav Babak, Michael L. Katz, Nikolaos Karnesis, Sviatoslav Khukhlaev, Jonathan R. Gair
Publié dans: Physical Review D, Numéro 110, 2024, ISSN 2470-0010
Éditeur: American Physical Society (APS)
DOI: 10.1103/PhysRevD.110.104069

Heavy-tailed likelihoods for robustness against data outliers: Applications to the analysis of gravitational wave data

Auteurs: Argyro Sasli, Nikolaos Karnesis, Nikolaos Stergioulas
Publié dans: Physical Review D, Numéro 108, 2023, ISSN 2470-0010
Éditeur: American Physical Society (APS)
DOI: 10.1103/PhysRevD.108.103005

The interacting double white dwarf population with LISA: Stochastic foreground and resolved sources

Auteurs: A. Toubiana, N. Karnesis, A. Lamberts, M. C. Miller
Publié dans: Astronomy & Astrophysics, Numéro 692, 2024, ISSN 0004-6361
Éditeur: EDP Sciences
DOI: 10.1051/0004-6361/202450174

Efficient GPU-accelerated multisource global fit pipeline for LISA data analysis

Auteurs: Michael L. Katz, Nikolaos Karnesis, Natalia Korsakova, Jonathan R. Gair, Nikolaos Stergioulas
Publié dans: Physical Review D, Numéro 111, 2025, ISSN 2470-0010
Éditeur: American Physical Society (APS)
DOI: 10.1103/PHYSREVD.111.024060

Extracting gravitational wave signals from LISA data in the presence of artifacts

Auteurs: Eleonora Castelli, Quentin Baghi, John Baker, jacob Slutsky, Jrme Bobin, Nikolaos Karnesis, Antoine Petiteau, Orion Sauter, Peter J Wass, William J. Weber
Publié dans: Classical and Quantum Gravity, 2025, ISSN 0264-9381
Éditeur: IOP Publishing
DOI: 10.1088/1361-6382/adb931

Characterization of non-Gaussian stochastic signals with heavier-tailed likelihoods

Auteurs: N. Karnesis, A. Sasli, R. Buscicchio, N. Stergioulas
Publié dans: Physical Review D, Numéro 111, 2025, ISSN 2470-0010
Éditeur: American Physical Society (APS)
DOI: 10.1103/PhysRevD.111.022005