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/2310.20172v2
Date: Wed, 7 Feb 2024 16:58:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-08 19:47:24.227546
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: CBS-GPT(Compact Binary Systems Waveform Generation with Generative Pre-trained Transformer)と呼ばれる大規模モデルを提案する。小型連星系波形では、大質量ブラックホール連星(MBHB)、極端質量比吸気(EMRI)、銀河連星(GB)の波形を予測するために3つのモデルが訓練された。 CBS-GPTモデルは顕著な一般化と解釈可能性を示し、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 is promising to 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 99%, 91%, and 99%, respectively at most.The CBS-GPT model exhibits notable generalization and 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 realm, opening up new opportunities and guidance for future researches such as the complex waveforms generation, gap completion, and deep learning model design for GW science.
Abstract（参考訳）: 宇宙から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一つであり、膨大なコンパクトなバイナリシステムを検出することを約束している。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。小型の連星系波形に対して, 大規模ブラックホール連星 (MBHB) , 極端質量比吸光 (EMRI) , 銀河連星 (GB) の波形予測を訓練し, 予測精度は99%, 91%, 99%, 99%であった。本研究は,重力波領域における大規模事前学習モデルの可能性を示し,複雑な波形生成,ギャップ補完,GW科学のための深層学習モデル設計など,今後の研究への新たな機会とガイダンスを提供する。

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