重力波データ抽出方法の開発

新たな解析手法および分散型コンピューティングの導入

New directions in gravitational-wave data analysis: both in computing algorithms and hardwares including its outreach activities

科研費　基盤研究(B)　採択　（2019--2023年度，課題番号19H01901）

2019年度，表記の科学研究費基金に採択されました．期間は5年．
本ページでは，概要や成果などについて順次紹介します．

構成メンバー

代表　　　真貝寿明　（大阪工業大学情報科学部）
分担　　　伊藤洋介　（大阪市立大大学院理学研究科）
分担　　　高橋弘毅　（長岡技術科学大学工学研究科）
分担　　　鳥居隆　　（大阪工業大Ｒ&Ｄ学部）
分担　　　西口敏司　（大阪工業大情報科学部）
分担　　　島野顕継　（大阪工業大情報科学部）

概要

　本研究では，日本発の重力波データ解析法として，従来法では検出できなかった短時間で減衰する重力波の抽出や計算コストを低減する方法を開発し，実データ解析へと応用する．
　2015年9月に米国のLIGOグループは重力波の直接観測に成功した．その後，本日までに6例の重力波検出が報告されている．日本の重力波干渉計KAGRA（岐阜県神岡，プロジェクトPIは梶田隆章・東京大学宇宙線研究所所長）は，2019年度に本格稼働することが決定し，LIGOや欧州のVirgo干渉計との共同観測を開始する他にも，独自な解析や発見を行うことが期待されている．
　そこで，本研究では，(A)重力波の抽出・発見，(B)重力波源パラメータの推定，(C)計算資源の確保と３つの柱を設定する． より具体的には， (A)では，ノイズに隠された重力波信号を発見する方法として， 「自己回帰モデルによる波形抽出」と「疎性モデリングによるノイズ除去」の応用，(B)では 重力波波源のパラメータ推定に関する 「超フィッシャー解析」や「群粒子法」など新手法の実装，(C)では 分散型コンピューティング・システムの導入である．
　これまでの天文学の歴史を見ると，パルサーやγ線バーストの発見など，未知なる天体現象の発見が大きく我々の知見を広げた． 本研究は，未知の重力波を捉える方法開発にもつながる．また， 一般の方々の参画を可能にする分散型コンピューティングは， 科学のアウトリーチ活動にも大きく貢献することが期待される．

成果　（研究論文）

成果　（研究発表）

成果　（一般向け）