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。

関連論文リスト

• Real-time gravitational-wave inference for binary neutron stars using machine learning [71.29593576787549]
  近似を行なわずに1秒で完全なBNS推論を行う機械学習フレームワークを提案する。 本手法は, (i) 合併前の正確な局所化を提供することにより, (i) 近似低遅延法と比較して, (ii) 局所化精度を$sim30%$で改善すること, (iii) 光度距離, 傾斜, 質量に関する詳細な情報を提供することにより, (i) マルチメーサの観測を向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-12T18:00:02Z)
• Quantum Bayesian Inference with Renormalization for Gravitational Waves [1.4555521588662113]
  重力波干渉計で検出された小型のバイナリコレッセンスからパラメータの量子推論を行うために,ハイブリッド量子アルゴリズムを提案する。 LIGO観測所から二元ブラックホール(BBH)の融合をアルゴリズムをテストする最初のケースとして選択するが、その応用はより一般的なインスタンスに拡張できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T14:22:16Z)
• Quantum Gravitational Sensor for Space Debris [0.0]
  外部移動物体からの重力勾配信号を記述するための3次元モデルを確立する。 次に,Stern-Gerlach セットアップに基づく物質波干渉計の感度について理論的に検討する。 我々は、地球近傍の天体や、衛星近傍の宇宙ゴミについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-28T19:00:03Z)
• Swift sky localization of gravitational waves using deep learning seeded importance sampling [3.3865605512957457]
  ディープラーニングモデルは、重力波の推論タスクに対して正確で極めて高速であることを示してきたが、ニューラルネットワークのブラックボックスの性質のため、その出力は本質的に疑問視されている。 本研究では,多頭部畳み込みニューラルネットワークによって生成された近似後部への重要サンプリングを適用し,ベイズ的推論と深層学習に参画する。 ベイズ推定を用いた予測に非常によく似た、目に見えない重力波事象のスカイマップを数分で生成する。さらに、ニューラルネットワークから弱い予測を検出でき、素早くフラグを付けることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-01T11:05:08Z)
• Resolving the gravitational redshift within a millimeter atomic sample [94.94540201762686]
  アインシュタインの一般相対性理論では、異なる重力ポテンシャルの時計は異なる速度でくつろいでいる。 超低温ストロンチウムの1ミリスケール試料中の重力赤方偏移と整合した線形周波数勾配を測定した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-24T23:58:35Z)
• Real-time gravitational-wave science with neural posterior estimation [64.67121167063696]
  ディープラーニングを用いた高速重力波パラメータ推定のための前例のない精度を示す。 LIGO-Virgo Gravitational-Wave Transient Catalogから8つの重力波事象を解析した。 標準推論符号と非常に密接な定量的な一致を見いだすが、推定時間がO(day)から1イベントあたり1分に短縮される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-23T18:00:05Z)
• Visualizing spinon Fermi surfaces with time-dependent spectroscopy [62.997667081978825]
  固体系において確立されたツールである時間依存性光電子分光法を低温原子量子シミュレーターに応用することを提案する。 1次元の$t-J$モデルの正確な対角化シミュレーションで、スピノンが非占有状態の効率的なバンド構造に出現し始めることを示す。 ポンプパルス後のスペクトル関数の依存性はスピノン間の集団的相互作用を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-27T18:00:02Z)
• Quantum probes for universal gravity corrections [62.997667081978825]
  最小長の概念を概観し、量子系のハミルトニアンに現れる摂動項をいかに引き起こすかを示す。 我々は、推定手順の精度の最終的な限界を見つけるために、量子フィッシャー情報を評価する。 以上の結果から,量子プローブは有用な資源であり,精度が向上する可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-13T19:35:07Z)
• Proposal for an optical interferometric measurement of the gravitational red-shift with satellite systems [52.77024349608834]
  アインシュタイン等価原理(Einstein Equivalence Principle,EEP)は、重力のすべての計量理論を基盤とする。 象徴的な重力赤方偏移実験は、2つのフェルミオン系(時計として使われる)を異なる重力ポテンシャルに配置する。 衛星大距離光干渉測定実験の実装における基本的な点は、一階ドップラー効果の抑制である。 本研究では,地上局と衛星の双方向構成において,一方向の位相シフトを減らして抑制する新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2018-11-12T16:25:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。