New Imaging method for ALMA telescope with Sparse Modeling

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20H01951
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 16010:Astronomy-related
• Research Institution: The Institute of Statistical Mathematics
• Principal Investigator: Ikeda Shiro 統計数理研究所, 先端データサイエンス研究系, 教授 (30336101)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 田村 陽一 名古屋大学, 理学研究科, 教授 (10608764) ; 本間 希樹 国立天文台, 水沢VLBI観測所, 教授 (20332166) ; 小杉 城治 国立天文台, 天文データセンター, 准教授 (90290882)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: ALMA望遠鏡 / 電波干渉計 / イメージング / スパースモデリング

Outline of Final Research Achievements

The international project, Event Horizon Telescope (EHT), released images of the super-massive black hole shadows at the centers of the M87 elliptical galaxy and the Milky Way galaxy. For this imaging, a Japanese team developed took a new imaging method besed on sparse modeling. In the present project, we modified the sparse modeling based imaging algorithm for the high-performance radio interferometer, the ALMA telescope in Chile and released the software. Through collaboration, we obtained significant achievements in astronomy.

Free Research Field

統計学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

電波天文学において、電波干渉系は高解像度の画像を得る優れた観測手法である。観測データを画像に変換するにはイメージングと呼ばれる操作が必要であり、CLEANと呼ばれる方法が古くから使われていた。我々はALMA望遠鏡のために、近年提案されたスパースモデリングに基づく新たなイメージング法を実装し、ソフトウェアとして公開した。このあらたなイメージング法によって既存のALMA望遠鏡の画像の解像度を上げられると期待される。すでに新たな方法によって天文学の成果もあげている。