論文の概要: Improving cosmological reach of a gravitational wave observatory using Deep Loop Shaping
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.14016v1
- Date: Wed, 17 Sep 2025 14:22:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-18 18:41:50.867968
- Title: Improving cosmological reach of a gravitational wave observatory using Deep Loop Shaping
- Title（参考訳）: 深ループ形状を用いた重力波観測所の宇宙的到達度向上
- Authors: Jonas Buchli, Brendan Tracey, Tomislav Andric, Christopher Wipf, Yu Him Justin Chiu, Matthias Lochbrunner, Craig Donner, Rana X. Adhikari, Jan Harms, Iain Barr, Roland Hafner, Andrea Huber, Abbas Abdolmaleki, Charlie Beattie, Joseph Betzwieser, Serkan Cabi, Jonas Degrave, Yuzhu Dong, Leslie Fritz, Anchal Gupta, Oliver Groth, Sandy Huang, Tamara Norman, Hannah Openshaw, Jameson Rollins, Greg Thornton, George Van Den Driessche, Markus Wulfmeier, Pushmeet Kohli, Martin Riedmiller, LIGO Instrument Team,
- Abstract要約: ミラー安定化制御は感度改善の大きな障害である。
Deep Loop Shapingは周波数領域報酬を用いた強化学習手法である。
制御器は10-30Hz帯の制御ノイズを30倍以上低減し, 量子限界による設計目標を超えるサブバンドの最大100倍まで低減した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.026494781704391
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Improved low-frequency sensitivity of gravitational wave observatories would unlock study of intermediate-mass black hole mergers, binary black hole eccentricity, and provide early warnings for multi-messenger observations of binary neutron star mergers. Today's mirror stabilization control injects harmful noise, constituting a major obstacle to sensitivity improvements. We eliminated this noise through Deep Loop Shaping, a reinforcement learning method using frequency domain rewards. We proved our methodology on the LIGO Livingston Observatory (LLO). Our controller reduced control noise in the 10--30Hz band by over 30x, and up to 100x in sub-bands surpassing the design goal motivated by the quantum limit. These results highlight the potential of Deep Loop Shaping to improve current and future GW observatories, and more broadly instrumentation and control systems.
- Abstract（参考訳）: 重力波観測所の低周波感度の向上は、中間質量ブラックホールの融合、二元ブラックホールの偏心性の研究を解き明かし、二元中性子星の融合をマルチメーソンで観測するための早期警告を与える。
今日のミラー安定化制御は有害なノイズを注入し、感度改善の大きな障害となる。
周波数領域報酬を用いた強化学習法であるDeep Loop Shapingを用いて,このノイズを除去した。
LIGOリビングストン天文台 (LLO) での手法を実証した。
制御器は10-30Hz帯の制御ノイズを30倍以上低減し, 量子限界による設計目標を超えるサブバンドの最大100倍まで低減した。
これらの結果は、現在および将来のGW観測システムを改善するためのDeep Loop Shapingの可能性を浮き彫りにし、より広範に計測と制御システムを構築した。
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