2023 Fiscal Year Research-status Report
Beyond Standard Numerical Relativistic Hydrodynamics in Binary Neutron Stars: Cooperation of Machine Learning Toward Era of Gravitational Waves Astronomy and Exascale Supercomputers
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23K03399
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| Research Institution | Kobe City College of Technology |
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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)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | 重力波 / 連星中性子星 / 相対論的流体力学 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2015年9月、連星ブラックホール合体からの重力波が世界で初めて観測され、2017年のノーベル物理学賞を受賞した。その後も、続々と連星ブラックホールからの重力波が観測されている。それに加えて、まだ数例（候補も含む）ではあるが、連星中性子星合体やブラックホールと中性子星からなる連星合体からの重力波も観測することに成功している。また、日本のKAGRAも2023年にO4観測に4週間参加し、さらにO4b観測が終わる2025年1月までに約10Mpcの観測感度を達成する予定であり（能登半島地震の影響で現在は修理中で、O4b観測への参加が遅れている）、さらなる結果に期待が持たれる。
このような状況から、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、益々高くなっている。しかし、当然のことながら、連星中性子星が関連する全ての現象を計算できているわけではなく、導入できていない物理効果や現実的な環境条件などがあり、まだ多くの課題が残っている。本研究では、相対論的流体の従来の数値計算手法と最近発展が目覚ましい機械学習を融合させた新しい数値計算手法の開発を行い、重力波天文学時代に必要とされる計算精度とエクサスケール・スーパーコンピューター時代に必要な実行性能を達成することを目指している。
初年度は、本研究を遂行するのに必要な情報の収集やベースとなる機械学習の手法等の精査などを行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
複数の教員が退職するなどによる人員不足により授業や校務負担等が著しく増加したため、研究に充てることができる時間が激減し、その影響により進捗状況は当初の研究計画に比べて、やや遅れることとなった。
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| Strategy for Future Research Activity |
海外の共同研究者の所に滞在し、まとまった研究時間の確保と共同研究者との集中的な打合せなどを行う予定である。
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| Causes of Carryover |
共同研究者と集中的に議論を行うために海外出張計画をしていたが、先方の都合が悪くなり急遽キャンセルとなった。そのため、この出張を次年度にリスケジュールして実施する予定である。
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