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匿名07/03/2026, 13:00
機械学習は,重力波解析の様々な場面で使われているが,その一つに,パラメータ推定というものがある.パラメータ推定とは,その名の通り,重力波イベントで合体した天体の質量やスピン,重力波源までの距離,傾斜角などを推定することである.パラメータ推定の標準的な技法には,マッチドフィルターを用いたLALInference[1]や,Bilby[2]などのベイズ推定を用いたものがあるが,こうした推定,特に高精度なものには,たくさんの計算資源と,数時間~数日といった膨大な時間がかかる.
しかし,NSBHやBNSによる重力波の検出から,電磁波の放出を探すためには,1分以内のような速い解析が求められる.また,従来の技法によるパラメータ推定は,スーパーコンピュータや,研究室で買うような高額なコンピュータへのアクセスが限られている人びとにとっては,参入の障壁になってきた.
機械学習(条件付き変分オ...
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吏貢 吉本 (名古屋大学)07/03/2026, 13:20
Quasi topological gravity(QTG)は高階微分重力理論の一つであり、真空解としてregular black holeを持つ場合があることが知られている。宇宙論に関係する応用も存在し、BHの場合と同様に特異点を解消することが予想されており、cosmological QTGもしくはGeometric...
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07/03/2026, 13:40
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