解释一下：The basic features of GW150914 point to it being produced by the coalescence of two black holes—i.e., their orbital inspiral and merger, and subsequent final black hole ringdown. Over 0.2 s, the signal increases in frequency and amplitude in about 8 cycles from 35 to 150 Hz, where the amplitude reaches a maximum. The most plausible explanation for this evolution is the inspiral of two orbiting masses, m1 and m2, due to gravitational-wave emission. At the lower frequencies, such evolution is characterized by the chirp mass [11]

这段文字描述了GW150914信号的基本特征，表明它是由两个黑洞合并产生的，即它们的轨道缩小和合并，以及随后的最终黑洞振铃。在0.2秒的时间内，信号在约8个周期内从35 Hz增加到150 Hz，频率和振幅都增加，达到最大值。这种演变最合理的解释是由于两个质量为m1和m2的天体因引力波发射而绕轨道逐渐靠近。在低频率下，这种演变特征由“啁啾质量”（chirp mass）[11]来描述。

相关问题

coalescence是什么意思

Coalescence是指两个或多个物体、观点、思想等合并成一个的过程或结果。在化学中，coalescence可以指两个或多个液滴的融合，形成一个更大的液滴。在气象学中，coalescence指云中的水滴合并成更大的雨滴。在社会科学中，coalescence可以指不同的群体、派别、利益等合并成为一个更大的实体。

minimizing deep coalescences代码

以下是一个 Python 实现的 DeepCoalescence 算法的伪代码，可以用于最小化深度合并：

def deep_coalescence(tree):
    # 获取根节点
    root = tree.get_root()
    # 初始化状态和节点列表
    state = {}
    node_list = [root]
    # 遍历节点列表
    while node_list:
        # 获取当前节点
        node = node_list.pop()
        # 如果当前节点是叶子节点，则将其状态设置为 1
        if node.is_leaf():
            state[node] = 1
        else:
            # 否则，获取当前节点的孩子节点
            left_child = node.get_left_child()
            right_child = node.get_right_child()
            # 递归计算孩子节点的状态
            deep_coalescence(left_child)
            deep_coalescence(right_child)
            # 如果左右孩子节点的状态相同，则当前节点的状态为其孩子节点的状态
            if state[left_child] == state[right_child]:
                state[node] = state[left_child]
            # 否则，当前节点的状态为其孩子节点状态的最大值加 1
            else:
                state[node] = max(state[left_child], state[right_child]) + 1
    # 返回根节点的状态作为最小化深度合并的结果
    return state[root]

这个算法的时间复杂度为 $O(n)$，其中 $n$ 是树中节点的数量。