論文の概要: Adapting to noise distribution shifts in flow-based gravitational-wave
inference
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08801v1
- Date: Wed, 16 Nov 2022 09:56:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-17 17:00:33.677669
- Title: Adapting to noise distribution shifts in flow-based gravitational-wave
inference
- Title（参考訳）: フローベース重力波推論における雑音分布変化への適応
- Authors: Jonas Wildberger, Maximilian Dax, Stephen R. Green, Jonathan Gair,
Michael P\"urrer, Jakob H. Macke, Alessandra Buonanno, Bernhard Sch\"olkopf
- Abstract要約: 本研究では, 条件付きデータの流れを発生させることにより, 償却推論の方法を示す。
我々は、この手法が重力波の低遅延解析にディープラーニング技術を利用するための重要な要素になることを期待している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.040209568168436
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep learning techniques for gravitational-wave parameter estimation have
emerged as a fast alternative to standard samplers $\unicode{x2013}$ producing
results of comparable accuracy. These approaches (e.g., DINGO) enable amortized
inference by training a normalizing flow to represent the Bayesian posterior
conditional on observed data. By conditioning also on the noise power spectral
density (PSD) they can even account for changing detector characteristics.
However, training such networks requires knowing in advance the distribution of
PSDs expected to be observed, and therefore can only take place once all data
to be analyzed have been gathered. Here, we develop a probabilistic model to
forecast future PSDs, greatly increasing the temporal scope of DINGO networks.
Using PSDs from the second LIGO-Virgo observing run (O2) $\unicode{x2013}$ plus
just a single PSD from the beginning of the third (O3) $\unicode{x2013}$ we
show that we can train a DINGO network to perform accurate inference throughout
O3 (on 37 real events). We therefore expect this approach to be a key component
to enable the use of deep learning techniques for low-latency analyses of
gravitational waves.
- Abstract（参考訳）: 重力波パラメータ推定のためのディープラーニング技術は、標準サンプリングの高速な代替として、$\unicode{x2013}$で同等の精度で結果を生成する。
これらのアプローチ(例:dingo)は、観測データ上でベイズ後条件を表す正規化フローを訓練することで、償却推論を可能にする。
ノイズパワースペクトル密度(PSD)も条件付けすることで、検出器の特性の変化も考慮できる。
しかし、そのようなネットワークのトレーニングには、観測されるpsdの分布を事前に知る必要があるため、分析対象のすべてのデータが収集された場合にのみ行われる。
本稿では,将来のpsd予測のための確率モデルを構築し,dingoネットワークの時間的スコープを大きく向上させる。
第2のLIGO-Virgo観測実行(O2) $\unicode{x2013}$と第3の(O3) $\unicode{x2013}$から1つのPSDを使用すると、O3(37の実イベント)を通して正確な推論を実行するためにINGOネットワークをトレーニングできることが分かります。
そこで我々は,この手法が重力波の低遅延解析に深層学習技術を活用する上で重要な要素となることを期待している。
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