2022 Fiscal Year Final Research Report
Testing gravity theories using gravitational waves
| Project Area | Gravitational wave physics and astronomy: Genesis |
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| Project/Area Number |
17H06358
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Science and Engineering
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大原 謙一 東京大学, 宇宙線研究所, 特任研究員 (00183765)
真貝 寿明 大阪工業大学, 情報科学部, 教授 (30267405)
高橋 弘毅 東京都市大学, その他部局等, 教授 (40419693)
瀬戸 直樹 京都大学, 理学研究科, 助教 (80462191)
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| Project Period (FY) |
2017-06-30 – 2022-03-31
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| Keywords | 宇宙物理学 / 重力波 / ブラックホール / データ解析 / 重力理論 |
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| Outline of Final Research Achievements |
The objective of this project research is to develop advanced data analysis methods for gravitational waves from BH binary mergers in order to test gravitational theories, and to advance our understanding of BH spacetime and BH binary evolution. In relation to a number of binary black hole merger events detected by gravitational waves, new tests of gravity theory were proposed and the results of the analysis were presented. In addition, a comparative study of various analytical methods for the intrinsic oscillations of black holes was carried out. In collaboration with the project research C01, an analytical method using the Hilbert-Huang transform was proposed for gravitational waves from gravitational collapse at supernova explosions. Results on background gravitational wave searches in the mHz band were also made, with a view to a future space gravitational wave detector network.
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| Free Research Field |
宇宙物理学
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
BH連星からの重力波データから物理情報を最大限引き出すための新しい解析手法の実現には、重力理論の拡張による重力波波形の違い、および、天体周囲の環境による重力波波形の違い、について理論的な理解を深め、観測と比較可能な重力波波形を導出する必要がある。加えて、非定常・非ガウスノイズを持つ重力波検出器の実際のデータから情報を引き出すためには、最適なデータ解析手法と解析プログラムの開発をおこない、実際の重力波データに適用することが必須である。これらを計画研究全体で協調して進めることにより、重力波データ解析における日本の存在感を示した。また、データ解析を中心的に進める若手研究者の育成にも貢献した。
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