引力波数据当中蕴含着黑洞碰撞的秘密，然而科学家用于解读这些信号的方法，却存在着一个潜在的漏洞。
解析引力波的精度瓶颈
引力波信号瞬间就没了踪迹可以说是转瞬即逝，为了弄明白它到底是源于哪一种宇宙事件，科学家得把观测数据跟海量的理论模型去做比对。现在全球各地的引力波探测网络是这样的情况，就如美国的LIGO以及意大利的Virgo，已经捕捉到数十次类似的事件了。这些模型大多数都是依据爱因斯坦的广义相对论，借助超级计算机模拟黑洞合并等的过程才产生的。
然而，问题是这些理论模型自身并非毫无瑕疵。因为直接去求解爱因斯坦方程具有很高的难度，因而所有模型都蕴藏着不同程度的近似以及简化。这表明，当我们把粗糙的模型跟精密的观测数据进行匹配时，所得到的有关黑洞质量、自旋等关键属性的结论，其可靠性会大幅降低。
传统分析方法的潜在缺陷
当前占据主流地位的分析技术乃是贝叶斯推断，此方法会运用多个彼此各异的引力波模型，分别针对同一组观测数据予以处理，而后把各自所获结果，依照某种特定方式进行组合，进而得出最终的结论，该方法于过往的发现进程里发挥了关键作用，然而它预先设定了所有参与比较的模型均具备同等的可信度 。
存在这样一个风险，即，有一个模型，该模型自身呈现出不够精确的特性，它或许将由于偶然的情况，与某一回的观测数据达成了较好的“匹配”状态，进而在最终得出的结论里占据数量过大的权重这种情况。这样的一种组合形式，有可能在不经意间引入了具备系统性的偏差，致使针对宇宙事件的解读产生误差。
新方法如何纳入模型误差
三所大学，英国的和爱尔兰的，联合提出了一种新方法，其核心突破在于，把模型本身的“不准确度”进行量化，并且直接纳入到数据分析流程当中。研究团队在《自然天文学》期刊上发表了一篇论文，详细阐述了这样一个框架。它并非平等对待所有模型，而是，根据每个模型各自的理论基础，以及过往的表现，来评估其置信水平。
当进行数据分析之际，算法会全面考量观测信号跟模型的适配程度，以及模型本身的不确定性。如此这般，有一个模型，虽说它的匹配度还算稍微高那么一点儿，可是其自身精度却比较差，那么这个模型所得出结论的权重就会被自动降低，进而使得分析所得之结果更趋稳健 。
对黑洞属性研究的直接影响
对黑洞基本性质的研究是这项技术的直接受益者，每次黑洞并合造就的引力波里，都编码着那 two 个黑洞自身的质量、所具备的自旋以及实施合并之后新产生黑洞的相关信息，更精准、精确的分析办法意味的是，我们能够对于同1段信号提取出较为更可靠、相对误差范围更为要小的物理方面的参数 。
举个例子，在确定黑洞的自旋速度以及方向这件事上，新方法有希望给出相较于现有技术强大许多的约束条件，这能够助力天体物理学家去检验广义相对论于强引力场情形下的预测，并且区分不同种类的黑洞起源理论。
推动引力波天文学未来发展
自2015年首次直接探测到引力波起，该领域正从“探测时代”朝着“精确测量时代”迈进，未来几年，伴随更多地面探测器（像日本的KAGRA）与未来的空间探测器（比如LISA）加入，数据质量和数量都会大幅提高，精度更高的分析工具会变得极为关键。
新方法的设计有着前瞻性，它属于一个开放框架 ，随着计算能力取得进步以及理论物理得以发展 ，必定会产生更精良的引力波模型 ，该算法可以无缝集成这些更优的模型 ，持续提高整体分析的保真度 ，为未来的重大发现铺平道路 。
跨学科合作的技术基石
这项进展，不只是天体物理学方面的推进，还是统计学、计算科学以及理论物理紧密协同工作之后所产生的成果。其展现出现代科学处理复杂问题的办法，那就是借助改进处于中间位置的数据分析这一环节，进而释放位于两端的观测设备与理论模型所能拥有的最大潜力。它为科学家给予了一个更为可靠的“翻译器”，用于解读从宇宙里最为剧烈的事件那里传来的微弱信息。
伴随探测到的引力波事件样本持续增多，我们要保证从每一个信号里提取出来的信息在真实程度上是最为真切的，在效用方面是最为高效的。这项技术夯实或强化了整个研究链条里最为关键的那一环即关键部分，使得科学家能够以更具信心的状态去探究黑洞、中子星以及宇宙的起源。
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