論文の概要: Recent Advances in Simulation-based Inference for Gravitational Wave Data Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.11192v2
• Date: Thu, 17 Jul 2025 15:00:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-18 13:45:37.449416
• Title: Recent Advances in Simulation-based Inference for Gravitational Wave Data Analysis
• Title（参考訳）: 重力波データ解析のためのシミュレーションベース推論の最近の進歩
• Authors: Bo Liang, He Wang,
• Abstract要約: 本稿では,重力波天文学におけるシミュレーションに基づく推論手法の出現的役割について考察する。 本稿では,様々なシミュレーションに基づく推論手法の基礎となる理論的基礎について概説する。 種々の重力波データ処理シナリオにおけるこれらの手法の適用について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.608109856126267
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The detection of gravitational waves by the LIGO-Virgo-KAGRA collaboration has ushered in a new era of observational astronomy, emphasizing the need for rapid and detailed parameter estimation and population-level analyses. Traditional Bayesian inference methods, particularly Markov chain Monte Carlo, face significant computational challenges when dealing with the high-dimensional parameter spaces and complex noise characteristics inherent in gravitational wave data. This review examines the emerging role of simulation-based inference methods in gravitational wave astronomy, with a focus on approaches that leverage machine-learning techniques such as normalizing flows and neural posterior estimation. We provide a comprehensive overview of the theoretical foundations underlying various simulation-based inference methods, including neural posterior estimation, neural ratio estimation, neural likelihood estimation, flow matching, and consistency models. We explore the applications of these methods across diverse gravitational wave data processing scenarios, from single-source parameter estimation and overlapping signal analysis to testing general relativity and conducting population studies. Although these techniques demonstrate speed improvements over traditional methods in controlled studies, their model-dependent nature and sensitivity to prior assumptions are barriers to their widespread adoption. Their accuracy, which is similar to that of conventional methods, requires further validation across broader parameter spaces and noise conditions.
• Abstract（参考訳）: LIGO-Virgo-KAGRA共同研究による重力波の検出は、迅速かつ詳細なパラメータ推定と人口レベルの分析の必要性を強調して、観測天文学の新しい時代の幕開けとなった。 伝統的なベイズ推定法、特にマルコフ連鎖モンテカルロは、重力波データに固有の高次元パラメータ空間と複雑なノイズ特性を扱う際に、重要な計算問題に直面している。 本稿では,重力波天文学におけるシミュレーションに基づく推論手法の出現的役割について考察する。 本稿では, 神経後部推定, ニューラル比推定, ニューラル推定, フローマッチング, 整合性モデルなど, 様々なシミュレーションに基づく推論手法の基礎となる理論的基礎について概説する。 単一ソースパラメータ推定と重なり合う信号解析から一般相対性理論の検証、集団調査の実施に至るまで、様々な重力波データ処理シナリオにおけるこれらの手法の適用について検討する。 これらの手法は、制御された研究における従来の手法よりも高速な改善を示すが、モデルに依存した性質と事前の仮定に対する感受性は、その普及の障壁となる。 彼らの精度は従来の手法と似ており、より広いパラメータ空間と雑音条件をまたいでさらに検証する必要がある。

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