Beyond Standard Numerical Relativistic Hydrodynamics in Binary Neutron Stars: Cooperation of Machine Learning Toward Era of Gravitational Waves Astronomy and Exascale Supercomputers

Research Project

Project/Area Number	23K03399
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 15010:Theoretical studies related to particle-, nuclear-, cosmic ray and astro-physics
Research Institution	Kobe City College of Technology
Principal Investigator	高見健太郎神戸市立工業高等専門学校, その他部局等, 准教授 (70758002)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2024: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000) Fiscal Year 2023: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Keywords	重力波 / 連星中性子星 / 数値相対論 / 相対論的流体 / 機械学習
Outline of Research at the Start	連星中性子星の合体過程の時間発展シミュレーションが、長年の研究とスーパーコンピューターの発展により、近年シームレスに計算可能になりました。さらに、この計算によって得られた重力波波形と重力波観測技術の発展により、2017年には連星中性子星合体過程からの重力波を直接観測することにも初めて成功しています。このように、連星中性子星合体過程のシミュレーションの必要性と重要性は益々高くなっています。しかし、まだ導入できていない物理効果などの課題も多く残っています。本研究計画では、相対論的流体の従来の数値計算手法と発展が目覚ましい機械学習を融合させるというアイデアにより、新しい数値計算手法の開発を行います。