論文の概要: Quantum Bayesian Inference with Renormalization for Gravitational Waves

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00846v2
• Date: Mon, 15 Jul 2024 12:00:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 01:45:18.222331
• Title: Quantum Bayesian Inference with Renormalization for Gravitational Waves
• Title（参考訳）: 重力波の再正規化を伴う量子ベイズ推論
• Authors: Gabriel Escrig, Roberto Campos, Hong Qi, M. A. Martin-Delgado,
• Abstract要約: 重力波干渉計で検出された小型のバイナリコレッセンスからパラメータの量子推論を行うために,ハイブリッド量子アルゴリズムを提案する。 LIGO観測所から二元ブラックホール(BBH)の融合をアルゴリズムをテストする最初のケースとして選択するが、その応用はより一般的なインスタンスに拡張できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4555521588662113
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advancements in gravitational-wave interferometers, particularly the next generation, are poised to profoundly impact gravitational wave astronomy and multimessenger astrophysics. A hybrid quantum algorithm is proposed to carry out quantum inference of parameters from compact binary coalescences detected in gravitational-wave interferometers. It performs quantum Bayesian Inference with Renormalization and Downsampling (qBIRD). We choose binary black hole (BBH) mergers from LIGO observatories as the first case to test the algorithm, but its application can be extended to more general instances. The quantum algorithm is able to generate corner plots of relevant parameters such as chirp mass, mass ratio, spins, etc. by inference of simulated gravitational waves with known injected parameter values with zero noise, Gaussian noise and real data, thus recovering an accuracy equivalent to that of classical Markov Chain Monte Carlo inferences. The simulations are performed with sets of 2 and 4 parameters. These results enhance the possibilities to extend our capacity to track signals from coalescences over longer durations and at lower frequencies extending the accuracy and promptness of gravitational wave parameter estimation.
• Abstract（参考訳）: 重力波干渉計の進歩、特に次世代は、重力波天文学とマルチメースセンガー天体物理学に大きな影響を与える可能性がある。 重力波干渉計で検出された小型のバイナリコレッセンスからパラメータの量子推論を行うために,ハイブリッド量子アルゴリズムを提案する。 量子ベイズ推論(Quantum Bayesian Inference with Renormalization and Downsampling)を行う。 LIGO観測所から二元ブラックホール(BBH)の融合をアルゴリズムをテストする最初のケースとして選択するが、その応用はより一般的なインスタンスに拡張できる。 量子アルゴリズムは、ゼロノイズ、ガウスノイズ、実データを含む既知の射影パラメータ値を持つ模擬重力波の推測により、チャープ質量、質量比、スピンなどの関連するパラメータのコーナープロットを生成することができ、古典的なマルコフ・チェイン・モンテカルロ推定と同等の精度を回復することができる。 シミュレーションは2と4のパラメータのセットで実行される。 これらの結果から,より長い時間にわたって,また重力波パラメータ推定の精度と速さを延ばす低い周波数で,コリネッションからの信号を追跡できる能力が拡張される可能性が示唆された。

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