Fugu-MT 論文翻訳(概要): Compact Binary Systems Waveform Generation with Generative Pre-trained Transformer

論文の概要: Compact Binary Systems Waveform Generation with Generative Pre-trained Transformer

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20172v1
Date: Tue, 31 Oct 2023 04:40:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-01 16:36:40.619333
Title: Compact Binary Systems Waveform Generation with Generative Pre-trained Transformer
Title（参考訳）: 生成予訓練変圧器を用いた小型二元系波形生成
Authors: Ruijun Shi, Yue Zhou, Tianyu Zhao, Zhoujian Cao, Zhixiang Ren
Abstract要約: 本研究は重力波データ処理における大規模事前学習モデルの可能性を示す。 3つのモデルは、大質量ブラックホール連星(MBHB)、極端質量比吸気(EMRI)、銀河連星(GB)の波形を予測するために訓練された。 CBS-GPTモデルは顕著な解釈可能性を示し、その隠れパラメータは波形の複雑な情報を効果的に捉えている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.4516663566774
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Space-based gravitational wave detection is one of the most anticipated gravitational wave (GW) detection projects in the next decade, which will detect abundant compact binary systems. However, the precise prediction of space GW waveforms remains unexplored. To solve the data processing difficulty in the increasing waveform complexity caused by detectors' response and second-generation time-delay interferometry (TDI 2.0), an interpretable pre-trained large model named CBS-GPT (Compact Binary Systems Waveform Generation with Generative Pre-trained Transformer) is proposed. For compact binary system waveforms, three models were trained to predict the waveforms of massive black hole binary (MBHB), extreme mass-ratio inspirals (EMRIs), and galactic binary (GB), achieving prediction accuracies of 98%, 91%, and 99%, respectively. The CBS-GPT model exhibits notable interpretability, with its hidden parameters effectively capturing the intricate information of waveforms, even with complex instrument response and a wide parameter range. Our research demonstrates the potential of large pre-trained models in gravitational wave data processing, opening up new opportunities for future tasks such as gap completion, GW signal detection, and signal noise reduction.
Abstract（参考訳）: 宇宙ベースの重力波検出は、今後10年で最も期待されている重力波検出プロジェクトの1つであり、豊富なコンパクトバイナリシステムを検出する。しかし、空間GW波形の正確な予測は未定である。 CBS-GPT(Compact Binary Systems Waveform Generation with Generative Pre-trained Transformer)と呼ばれる解釈可能な大モデルであるTDI 2.0を提案する。小型連星系波形では、大質量ブラックホール連星 (MBHB) と極大質量比連星 (EMRI) と銀河連星 (GB) の波形を予測するために3つのモデルを訓練し、それぞれ98%、91%、99%の予測精度を達成した。 CBS-GPTモデルは、複雑な機器応答と広いパラメータ範囲であっても、その隠れパラメータが波形の複雑な情報を効果的に捉えることで、顕著な解釈可能性を示す。本研究では,重力波データ処理における大規模事前学習モデルの可能性を示し,ギャップ補完,gw信号検出,信号ノイズ低減といった今後の課題に新たな機会を開く。

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