Part II
经典方法及其可扩展性边界
3 经典引力波数据分析方法
3.1 匹配滤波与模板库构建
3.2 贝叶斯推断与参数估计框架
3.3 经典方法的实际应用与局限
3.4 本章小结
4 高维参数空间与多模态推断挑战
4.1 参数空间的维度灾难
4.2 多源信号重叠与分离
4.3 非平稳噪声下的信号检测困难
4.4 计算复杂性与可扩展性边界
4.5 数值相对论波形与代理模型
4.6 Fisher矩阵与Cramér-Rao界的适用边界
4.7 本章小结
3.1 匹配滤波与模板库构建
3.2 贝叶斯推断与参数估计框架
3.3 经典方法的实际应用与局限
3.4 本章小结
4 高维参数空间与多模态推断挑战
4.1 参数空间的维度灾难
4.2 多源信号重叠与分离
4.3 非平稳噪声下的信号检测困难
4.4 计算复杂性与可扩展性边界
4.5 数值相对论波形与代理模型
4.6 Fisher矩阵与Cramér-Rao界的适用边界
4.7 本章小结