Даже время суток отражается в данных о Вселенной: гравитационные детекторы «заметили» перевод часов

01.10.2025 22:51:00 | iXBT.com

Учёные показали, что работа детекторов LIGO–Virgo–KAGRA, которые фиксируют гравитационные волны, подвержена регулярным циклам — как суточным, так и недельным. Более того, в данных обнаружен эффект, совпадающий с переходом на летнее и зимнее время: пики чувствительности сдвигаются примерно на один час.

Для анализа авторы использовали открытые данные об инъекциях сигналов — это искусственно добавленные события, которые позволяют проверить, насколько хорошо приборы улавливают реальные всплески. В работу вошли два больших наблюдательных периода: O3 (2019–2020 годы) и O4a (май 2023 — январь 2024).

Результаты показали, что вероятность регистрации слияний компактных объектов — например, чёрных дыр и нейтронных звёзд — меняется в течение недели. Цикл выглядит не только как суточные колебания, но и как чёткий недельный ритм.

Иллюстрация: Gemini

При этом в фазовых диаграммах ясно виден сдвиг на один час, совпадающий с переходом между стандартным и летним временем. Этот эффект повторяется в разных наблюдательных сессиях.

Авторы также заметили, что в разные дни недели вероятность регистрации событий различается. Минимумы приходятся на вторник и иногда на среду. Это связано с регулярным техническим обслуживанием детекторов, которое проводится именно в эти дни.

Такие систематические особенности могут влиять на выводы об источниках гравитационных волн. Например, в методах, где нужно оценить распределение событий по небу для уточнения космологических параметров, временные выборки способны вносить искажения.

Учёные подчёркивают, что речь идёт не о физических эффектах самих гравитационных волн, а о работе детекторов. Тем не менее эти особенности достаточно сильны, чтобы их приходилось учитывать в каталогах будущих наблюдений.

Авторы заключают, что по мере роста числа зарегистрированных событий влияние циклов станет всё заметнее. Чтобы сделать выводы о природе источников максимально надёжными, анализ временных зависимостей должен стать обязательной частью работы с данными.

Подробнее