論文の概要: Lightning-Fast Gravitational Wave Parameter Inference through Neural Amortization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12931v5
• Date: Tue, 22 Dec 2020 13:20:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 13:46:37.022305
• Title: Lightning-Fast Gravitational Wave Parameter Inference through Neural Amortization
• Title（参考訳）: ニューラルアモート化による雷-重力波パラメータ推定
• Authors: Arnaud Delaunoy, Antoine Wehenkel, Tanja Hinderer, Samaya Nissanke, Christoph Weniger, Andrew R. Williamson, Gilles Louppe
• Abstract要約: ニューラルシミュレーションに基づく推論の最近の進歩は、推論時間を最大3桁スピードアップすることができる。 シミュレーションされた重力波のパラメータの信頼区間を精度良く推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.810835072367285
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gravitational waves from compact binaries measured by the LIGO and Virgo detectors are routinely analyzed using Markov Chain Monte Carlo sampling algorithms. Because the evaluation of the likelihood function requires evaluating millions of waveform models that link between signal shapes and the source parameters, running Markov chains until convergence is typically expensive and requires days of computation. In this extended abstract, we provide a proof of concept that demonstrates how the latest advances in neural simulation-based inference can speed up the inference time by up to three orders of magnitude -- from days to minutes -- without impairing the performance. Our approach is based on a convolutional neural network modeling the likelihood-to-evidence ratio and entirely amortizes the computation of the posterior. We find that our model correctly estimates credible intervals for the parameters of simulated gravitational waves.
• Abstract（参考訳）: LIGO検出器とVirgo検出器によって測定されたコンパクトバイナリからの重力波をマルコフ連鎖モンテカルロサンプリングアルゴリズムを用いて定期的に解析する。 確率関数の評価には、信号形状とソースパラメータを関連付ける数百万の波形モデルを評価する必要があるため、収束するまでマルコフ連鎖の実行は通常高価で数日の計算が必要となる。 この拡張要約では、ニューラルネットワークシミュレーションに基づく推論の最新の進歩が、パフォーマンスを損なうことなく、推論時間を最大3桁(数日から数分)短縮できることを実証する概念実証を提供する。 我々のアプローチは、確率と証拠比をモデル化した畳み込みニューラルネットワークに基づいており、後部の計算を完全に減弱する。 その結果,シミュレーションした重力波のパラメータの信頼区間を精度良く推定できることがわかった。

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