論文の概要: Improving significance of binary black hole mergers in Advanced LIGO
data using deep learning : Confirmation of GW151216
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.08584v3
- Date: Thu, 23 Sep 2021 10:59:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-06 22:15:16.046064
- Title: Improving significance of binary black hole mergers in Advanced LIGO
data using deep learning : Confirmation of GW151216
- Title（参考訳）: 深層学習を用いた先進LIGOデータにおける二元ブラックホール融合の意義向上 : GW151216の確認
- Authors: Shreejit Jadhav, Nikhil Mukund, Bhooshan Gadre, Sanjit Mitra, Sheelu
Abraham
- Abstract要約: 地中重力波(GW)観測所のデータから二元ブラックホール(BBH)の融合を探索するための機械学習(ML)に基づく新しい手法を提案する。
これは、最初のGWトランジェントカタログ(GWTC-1)のCBCを復元するだけでなく、GW151216をクリーンに検出する最初のMLベースの探索である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a novel Machine Learning (ML) based strategy to search for binary
black hole (BBH) mergers in data from ground-based gravitational wave (GW)
observatories. This is the first ML-based search that not only recovers all the
compact binary coalescences (CBCs) in the first GW transients catalog (GWTC-1),
but also makes a clean detection of GW151216 by only adding a new coincident
ranking statistic (MLStat) to a standard analysis that was used for GWTC-1. In
CBC searches, reducing contamination by terrestrial and instrumental
transients, which create a loud noise background by triggering numerous false
alarms, is crucial to improving the sensitivity for detecting true events. The
sheer volume of data and a large number of expected detections also prompts the
use of ML techniques. We perform transfer learning to train "InceptionV3", a
pre-trained deep neural network, along with curriculum learning to distinguish
GW signals from noisy events by analysing their continuous wavelet transform
(CWT) maps. MLStat incorporates information from this ML classifier into the
coincident search likelihood used by the standard PyCBC search. This leads to
at least an order of magnitude improvement in the inverse false-alarm-rate
(IFAR) for the previously "low significance" events GW151012, GW170729 and
GW151216. We also perform the parameter estimation of GW151216 using
SEOBNRv4HM_ROM. We carry out an injection study to show that MLStat brings
substantial improvement to the detection sensitivity of Advanced LIGO for all
compact binary coalescences. The average improvement in the sensitive volume is
~10% for low chirp masses (0.8-5 Msun), and ~30% for higher masses (5-50 Msun).
This work demonstrates the immense potential and readiness of MLStat for
finding new sources in current data and the possibility of its adaptation in
similar searches.
- Abstract（参考訳）: 地中重力波(GW)観測所のデータから二元ブラックホール(BBH)の融合を探索するための機械学習(ML)に基づく新しい手法を提案する。
これは、最初のGWトランジェントカタログ(GWTC-1)におけるCBCを復元するだけでなく、新しい同期ランキング統計(MLStat)をGWTC-1の標準分析に追加するだけでGW151216をクリーンに検出する最初のMLベースの探索である。
CBCサーチでは、多数の誤報を発生させることで大きな騒音背景を発生させる地上および観測トランジェントによる汚染の低減が、真の事象を検出するための感度の向上に不可欠である。
膨大な量のデータと大量の予期される検出は、ML技術の使用を促す。
本研究では,事前学習した深層ニューラルネットワーク「inceptionv3」の学習と,gw信号を連続ウェーブレット変換(cwt)マップ解析によりノイズイベントと区別するカリキュラム学習を行う。
MLStatはこのML分類器からの情報を標準のPyCBC検索で使用される一致した検索可能性に組み込む。
これにより、それまでの"低重要性"イベントであるGW151012、GW170729、GW151216に対して、IFAR(inverse false-alarm-rate)が少なくとも1桁改善される。
また,SEOBNRv4HM_ROMを用いてGW151216のパラメータ推定を行う。
本研究は, MLStat がコンパクトな2次合体蛍光体に対する高度なLIGO の検出感度を大幅に向上することを示すための注入試験である。
感度改善量は、低チャープ質量(0.8-5 Msun)で平均10%、高質量(5-50 Msun)で平均30%である。
この研究は、MLStatが現在のデータに新しいソースを見つける可能性と、類似した検索に適応する可能性を示す。
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