論文の概要: Gravitational Wave Detection and Information Extraction via Neural
Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.09995v1
- Date: Sun, 22 Mar 2020 21:24:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-21 05:59:39.823580
- Title: Gravitational Wave Detection and Information Extraction via Neural
Networks
- Title(参考訳): ニューラルネットワークによる重力波の検出と情報抽出
- Authors: Gerson R. Santos, Marcela P. Figueiredo, Antonio de P\'adua Santos,
Pavlos Protopapas, Tiago A. E. Ferreira
- Abstract要約: LIGO(Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory)は、重力波を観測した最初の研究室である。
陽子の半径よりもはるかに小さい距離変化を測定するために、例外的な実験的な設計が必要だった。
ここでは、重力波イベントを検出し、LIGOデータからリングダウン時間の知識を抽出する、人工ニューラルネットワークの計算手順ベースを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.0499611180329804
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory (LIGO) was the first
laboratory to measure the gravitational waves. It was needed an exceptional
experimental design to measure distance changes much less than a radius of a
proton. In the same way, the data analyses to confirm and extract information
is a tremendously hard task. Here, it is shown a computational procedure base
on artificial neural networks to detect a gravitation wave event and extract
the knowledge of its ring-down time from the LIGO data. With this proposal, it
is possible to make a probabilistic thermometer for gravitational wave
detection and obtain physical information about the astronomical body system
that created the phenomenon. Here, the ring-down time is determined with a
direct data measure, without the need to use numerical relativity techniques
and high computational power.
- Abstract(参考訳): LIGO(Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory)は、重力波を観測した最初の研究室である。
陽子半径よりもずっと小さい距離変化を測定するために、特別な実験的な設計が必要とされた。
同様に、情報を確認して抽出するデータ分析も、非常に難しい作業です。
本稿では,ニューラルネットワーク上の計算手順ベースを示し,重力波イベントを検出し,ligoデータからそのリングダウン時間に関する知識を抽出する。
この提案により、重力波検出のための確率的温度計を作成し、この現象を生んだ天体系の物理情報を得ることができる。
ここで、リングダウン時間は、数値相対性理論と高い計算力を使用することなく、直接データ測度で決定される。
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