Gamma-ray bursts (GRBs) were confirmed to be of extragalactic origin due to their isotropic angular distribution, combined with the fact that they exhibited an intensity distribution that deviated strongly from the $-3/2$ power law. This finding was later confirmed with the first redshift, equal to at least $z=0.835$, measured for GRB970508. Despite this result, the data from $CGRO$/BATSE and $Swift$/BAT indicate that long GRBs are indeed distributed isotropically, but the distribution of short GRBs is anisotropic. $Fermi$/GBM has detected 1669 GRBs up to date, and their sky distribution is examined in this paper. A number of statistical tests is applied: nearest neighbour analysis, fractal dimension, dipole and quadrupole moments of the distribution function decomposed into spherical harmonics, binomial test, and the two point angular correlation function. Monte Carlo benchmark testing of each test is performed in order to evaluate its reliability. It is found that short GRBs are distributed anisotropically on the sky, and long ones have an isotropic distribution. The probability that these results are not a chance occurence is equal to at least 99.98\% and 30.68\% for short and long GRBs, respectively. The cosmological context of this finding and its relation to large-scale structures is discussed.


翻译:伽马射线暴(Gramma-射线暴(Gramma-ray brants)被证实具有超银源,因为其分布是异向的,但短的GRBs分布是反异质的。 $Fermi$/GBMM 已经检测到1669 GRB 的最新数据,并在本文中检查了它们的天空分布。 应用了一些统计测试:最近的邻居分析、分红尺寸、调料和分配功能的四分立时段分解成球形短曲、双感知测试和两点角相关功能。 蒙特卡洛对每件测试的基准测试的分布是为了评估其可靠性而进行的。 美元/GBM($Fermi$/GBM)已经检测到最新的1669 GRBs, 并在本文中检查了它们的天空分布情况。 数字测试显示,最近的邻居分析、 分角值、 调频值、 和 双角的分界关系是最小的。

0
下载
关闭预览

相关内容

因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
250+阅读 · 2020年4月19日
MIT-深度学习Deep Learning State of the Art in 2020,87页ppt
专知会员服务
62+阅读 · 2020年2月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
181+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
36+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【学习】(Python)SVM数据分类
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月15日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Generalization and Regularization in DQN
Arxiv
6+阅读 · 2019年1月30日
Arxiv
6+阅读 · 2018年11月29日
VIP会员
相关VIP内容
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
250+阅读 · 2020年4月19日
MIT-深度学习Deep Learning State of the Art in 2020,87页ppt
专知会员服务
62+阅读 · 2020年2月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
181+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
36+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【学习】(Python)SVM数据分类
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月15日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员