Fugu-MT 論文翻訳(概要): Rapid Parameter Estimation for Extreme Mass Ratio Inspirals Using Machine Learning

論文の概要: Rapid Parameter Estimation for Extreme Mass Ratio Inspirals Using Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07957v1
Date: Thu, 12 Sep 2024 11:36:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-13 16:48:47.859257
Title: Rapid Parameter Estimation for Extreme Mass Ratio Inspirals Using Machine Learning
Title（参考訳）: 機械学習を用いた極端質量比インスピレーションの高速パラメータ推定
Authors: Bo Liang, Hong Guo, Tianyu Zhao, He wang, Herik Evangelinelis, Yuxiang Xu, Chang liu, Manjia Liang, Xiaotong Wei, Yong Yuan, Peng Xu, Minghui Du, Wei-Liang Qian, Ziren Luo,
Abstract要約: EMRI(Extreme-mass-ratio Inspiral)信号は重力波(GW)天文学において重要な課題である。機械学習は、EMRI信号に関連する最大17のパラメータを含む広大な空間を効率的に処理できる可能性があることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.908645530312487
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Extreme-mass-ratio inspiral (EMRI) signals pose significant challenges in gravitational wave (GW) astronomy owing to their low-frequency nature and highly complex waveforms, which occupy a high-dimensional parameter space with numerous variables. Given their extended inspiral timescales and low signal-to-noise ratios, EMRI signals warrant prolonged observation periods. Parameter estimation becomes particularly challenging due to non-local parameter degeneracies, arising from multiple local maxima, as well as flat regions and ridges inherent in the likelihood function. These factors lead to exceptionally high time complexity for parameter analysis while employing traditional matched filtering and random sampling methods. To address these challenges, the present study applies machine learning to Bayesian posterior estimation of EMRI signals, leveraging the recently developed flow matching technique based on ODE neural networks. Our approach demonstrates computational efficiency several orders of magnitude faster than the traditional Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods, while preserving the unbiasedness of parameter estimation. We show that machine learning technology has the potential to efficiently handle the vast parameter space, involving up to seventeen parameters, associated with EMRI signals. Furthermore, to our knowledge, this is the first instance of applying machine learning, specifically the Continuous Normalizing Flows (CNFs), to EMRI signal analysis. Our findings highlight the promising potential of machine learning in EMRI waveform analysis, offering new perspectives for the advancement of space-based GW detection and GW astronomy.
Abstract（参考訳）: EMRI(Extreme-mass-ratio Inspiral)信号は、低周波の性質と多数の変数を持つ高次元パラメータ空間を占有する非常に複雑な波形により、重力波(GW)天文学において重要な課題を提起する。拡張された吸気時間スケールと低信号-雑音比を考えると、EMRI信号は観察期間の延長を保証している。パラメータ推定は、複数の局所的な最大値から生じる非局所的なパラメータの退化や、確率関数に固有の平坦な領域や隆起によって特に困難になる。これらの要因は、従来のマッチングフィルタ法とランダムサンプリング法を併用しながら、パラメータ解析に極めて高い時間的複雑性をもたらす。これらの課題に対処するために,本研究では,最近開発されたODEニューラルネットワークに基づくフローマッチング技術を活用し,ベイジアン後部推定に機械学習を適用した。計算効率は従来のマルコフ・チェイン・モンテカルロ法(MCMC)よりも数桁高速であり,パラメータ推定の不偏性は保たれている。機械学習技術は、EMRI信号に関連する最大17個のパラメータを含む広大なパラメータ空間を効率的に処理できる可能性があることを示す。さらに、我々の知る限り、これは機械学習、特に連続正規化フロー(CNF)をMRI信号解析に適用する最初の例である。 EMRI波形解析における機械学習の有望な可能性を強調し,宇宙からのGW検出とGW天文学の進歩に向けた新たな視点を提供する。

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