数値計算と実験データの直接比較による宇宙加速膨張モデルの検証

• Project Area: Why does the Universe accelerate? - Exhaustive study and challenge for the future -
• Project/Area Number: 18H04358
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Research Institution: The Institute of Statistical Mathematics (2019); National Astronomical Observatory of Japan (2018)
• Principal Investigator: 白崎 正人 統計数理研究所, 統計思考院, 助教 (70767821)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2020-03-31
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2019)
• Budget Amount: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000); Fiscal Year 2019: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2018: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
• Keywords: 重力レンズ / シミュレーション / 深層学習 / 宇宙の大規模構造 / 宇宙加速膨張 / 宇宙大規模構造 / ダークエネルギー

Outline of Annual Research Achievements

最終年度は、すばる望遠鏡で得られた実際の観測データと数値シミュレーションの詳細な比較を行った。前年度に開発したすばる望遠鏡の模擬観測データの作成方法を拡張し、宇宙の平均物質密度やゆらぎの振幅が異なる１００の宇宙モデルでの模擬観測データを作成した。これらのシミュレーションデータと実際の観測データを比較することで、実際の宇宙における物質平均密度やゆらぎの振幅を推定することを試みた。観測データとの比較にあたっては、深層学習による雑音除去の方法を応用することで、シミュレーションデータとの比較を効率化した。深層学習ネットワークの最適化の困難のために、すばる望遠鏡が取得した観測データの約１５％のみの解析にとどまったものの、深層学習による雑音除去は実際の銀河撮像データに十分適応可能であることを示すことができた。観測領域が２１平方度と小さいものの、深層学習による雑音除去によって、観測起因の統計誤差を半減できることが確認された。観測データとシミュレーションの比較により示唆される宇宙モデルは、他の観測結果と無矛盾であることも確認した。本研究が開発した数値シミュレーションによる模擬観測パイプラインと深層学習による雑音除去の手法は、今後の観測データにも広く応用され、標準宇宙モデルの詳細な検証に役立てられるものと期待できる。

Research Progress Status

令和元年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和元年度が最終年度であるため、記入しない。

Research Products

• [Journal Article] Noise reduction for weak lensing mass mapping: An application of generative adversarial networks to Subaru Hyper Suprime-Cam first-year data (2021)
  • Author(s): Shirasaki Masato、Moriwaki Kana、Oogi Taira、Yoshida Naoki、Ikeda Shiro、Nishimichi Takahiro
  • Journal Title: Monthly Notices of the Royal Astronomical Society Volume: ー Issue: 2 Pages: 1825-1839
  • DOI: 10.1093/mnras/stab982
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Mock galaxy shape catalogues in the Subaru Hyper Suprime-Cam Survey (2019)
  • Author(s): Masato Shirasaki, Takashi Hamana, Masahiro Takada, Ryuichi Takahashi, Hironao Miyatake
  • Journal Title: Monthly Notices of the Royal Astronomical Society Volume: 印刷中 Issue: 1 Pages: 52-69
  • DOI: 10.1093/mnras/stz791
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Journal Article] Impact of radio sources and cosmic infrared background on thermal Sunyaev-Zel'dovich - gravitational lensing cross-correlation (2019)
  • Author(s): Masato Shirasaki
  • Journal Title: Monthly Notices of the Royal Astronomical Society Volume: 483 Issue: 1 Pages: 342-351
  • DOI: 10.1093/mnras/sty3162
  • Peer Reviewed