Flux Density Varia0on in PPTA Pulsars Rene Spiewak - - PowerPoint PPT Presentation

flux density varia0on in ppta pulsars
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Flux Density Varia0on in PPTA Pulsars Rene Spiewak Ques0ons/Goals When is a pulsar bright/faint? How bright is remarkable? Do any of


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Flux ¡Density ¡Varia0on ¡in ¡PPTA ¡ Pulsars ¡

Renée ¡Spiewak ¡

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Ques0ons/Goals ¡

  • When ¡is ¡a ¡pulsar ¡bright/faint? ¡ ¡How ¡bright ¡is ¡remarkable? ¡ ¡ ¡
  • Do ¡any ¡of ¡the ¡pulsars ¡in ¡the ¡dataset ¡vary ¡intrinsically? ¡ ¡
  • Measure ¡refrac0ve ¡scin0lla0on ¡to ¡understand ¡ISM ¡
  • Use ¡well-­‑defined ¡structure ¡func0ons ¡to ¡learn ¡about ¡noise ¡in ¡data ¡

Methods ¡

  • Take ¡flux-­‑calibrated ¡data ¡from ¡MaOhew’s ¡pipeline, ¡f-­‑ ¡and ¡p-­‑scrunch ¡
  • Leave ¡in ¡8-­‑minute ¡0me ¡chunks ¡to ¡analyze ¡short ¡0mescale ¡change ¡
  • Remove ¡low ¡S/N ¡data, ¡RFI, ¡and ¡badly ¡calibrated ¡data ¡
  • Combine ¡data ¡from ¡all ¡DFBs, ¡compare ¡different ¡frequencies ¡
  • Create ¡structure ¡func0ons ¡from ¡0me ¡series ¡with ¡lag ¡bins ¡beginning ¡at ¡8 ¡min ¡

increasing ¡by ¡power ¡2 ¡

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Time ¡Series ¡

Linear ¡Flux ¡Scale ¡ Log ¡Flux ¡Scale ¡

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Flux ¡Density ¡Distribu0ons ¡

Linear ¡Scale ¡ Log ¡Scale ¡

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Structure ¡Func0ons ¡

  • Noise ¡regime ¡– ¡short ¡lags, ¡

structure ¡func0on ¡dominated ¡by ¡ noise ¡ ¡

  • Structure ¡regime ¡– ¡linear ¡slope, ¡

related ¡to ¡distribu0on ¡of ¡ scaOering ¡material ¡in ¡line-­‑of-­‑sight ¡

  • Satura0on ¡regime ¡– ¡long ¡lags, ¡

related ¡to ¡refrac0ve ¡0mescale ¡ ¡

– The ¡refrac0ve ¡0mescale ¡ corresponds ¡to ¡the ¡lag ¡at ¡which ¡ the ¡structure ¡func0on ¡reaches ¡½ ¡ the ¡satura0on ¡value ¡

Refrac0ve ¡ Timescale ¡– ¡ 34.6 ¡d ¡ Satura0on ¡ Regime ¡ Structure ¡ Regime ¡ Noise ¡Regime ¡

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Refrac0ve ¡ Timescale ¡ ¡-­‑ ¡ 57 ¡m ¡ Refrac0ve ¡ Timescale ¡-­‑ ¡ ≳100 ¡d ¡

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Refrac0ve ¡ Timescale ¡– ¡ 7 ¡d ¡

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Future ¡Work ¡

  • Add ¡more ¡pulsars ¡(possibly ¡this ¡week) ¡
  • Analyze ¡sta0s0cs ¡– ¡average ¡flux, ¡variance ¡in ¡0me ¡series; ¡slopes ¡of ¡structure ¡

func0ons, ¡0mescales, ¡devia0ons ¡from ¡expected ¡shape ¡

  • Look ¡at ¡interes0ng ¡features, ¡such ¡as ¡outliers ¡in ¡0me ¡series, ¡correla0on ¡between ¡

frequencies ¡(or ¡lack ¡thereof), ¡etc. ¡

2 4 6 8 10 12 14 55000 55100 55200 55300 55400 55500 55600 20cm 50cm

J1045-­‑4509 ¡ J1125-­‑6014 ¡– ¡20cm ¡

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