Unmodeled Search for Gravitational Waves Using the Hilbert-Huang Transformation
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22K03614
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 15010:Theoretical studies related to particle-, nuclear-, cosmic ray and astro-physics
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| Research Institution | The Open University of Japan |
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Principal Investigator |
大原 謙一 放送大学, 新潟学習センター, 特任教授 (00183765)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 重力波 / データ解析 / 超新星 |
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| Outline of Research at the Start |
これまでに多数の重力波イベントが観測されているが，いずれも，ブラックホールや中性子星からなる連星合体によるものである。いっぽう，もう一つの有力な重力波源である超新星からの重力波は未だ捉えられていない。そのためのデータ解析手法はいくつか提唱され利用されているが，本研究では，初めての超新星からの重力波を捉えるために，より検出効率のよいデータ解析法を開発する。また，その際に開発したプログラム群は，オープンソースのソフトウェア・ライブラリーとして公開する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
Hilbert-Huang transform (HHT) の第1段階である empirical mode decomposition (EMD)には，いくつかの改良すべき余地がある。たとえば，振動する時系列データの包絡線を求めるのに，普通はcubic splineを用いているが，データによっては，オーバシュートなどが起こり，うまく包絡線が求められないことがある。この問題は，Akima splineを用いることで解決する可能性があり，研究協力者である酒井一樹氏などとともに，連星ブラックホールの合体の観測データなどにこれを適用し，その有効性を示した。この結果は，論文化して現在投稿中である。
また，EMDには，入力データの最初または最後付近で包絡線の抽出が不安定になることがある。これを解決するために，データの最初と最後の極大点または極小点で対称であると仮定して外挿することにより，不安定を抑えることができることが分かった。さらに，ensemble EMD (EEMD) では，一般に分解結果の完全性が保持されないが，完全性を保持して計算時間を低減することができるcomplementary EEMD (CEEMD)が最近提唱されている。これらの改良を行ったプログラムを重力波の実観測データや数値シミュレーションデータに適用して，十分効果的であることが示した。論文化に向けて，さらなる解析を進めている。
これらの改良点は，我々の計算ライブラリーであるKAGRA algorithmic library (KAGALI)に実装済みである。KAGALIに関しては，最新バージョンのコンパイラへの対応やいくつかのバグ修正を行った。
また，これらの研究成果は，研究協力者の武田芽依氏（大阪市立大学大学院生）の博士論文（2023年3月）の一部になっている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
HHTの改良とその効果の検証については，おおむね順調に進展している。いっぽう，機械学習を用いた重力波探査手法の開発のための準備については，研究協力者たちが進めて，いくつかの成果が発表されているが，研究代表者自身の寄与は，現時点で限定的となっている。
計算ライブラリーKAGALIの開発，メンテナンスに関連して，重力波データ解析分野の標準OSであったScientific Linux/CentOS version 7 のサポート期限が迫っているため，その後継OSの選定が必要である。２０２２年後半に，LIGO, Virgo, KAGRAの解析サーバーで，Rocky Linux version 8 を主に用いる方針がほぼ固まったため，その対応を進めている。
当初予定していた計算サーバーの導入については，所属機関が変わり，電源，空調およびネットワーク環境の見直しが必要になったことと半導体不足の影響で今年度内の導入が間に合わなかった。
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| Strategy for Future Research Activity |
HHTの改良とその効果の検証については，これまでの観測データや数値シミュレーションデータを用いて，引き続き行っていく。さらに，計算効率を上げるために，MPIを用いた並列化を行う予定である。これは機械学習の入力データを多数作成するために必要不可欠である。EEMDのensembleを作る部分は，ほぼ完全に並列することができるため，大きな困難はないものと予想されるが，並列化にともなうバグ混入がないようにするために，一歩ずつ確認しながらコーディングを行う予定である。また，現在利用している計算機クラスターで，ジョブ管理にHTCondorを用いているが，これまでの設定では，MPIによる並列化に対応していないため，設定変更を行う必要がある。
本研究専用の計算サーバーについては，設置場所の確定を行って，早急に導入する予定である。
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Report
(1 results)
Research Products
(10 results)
