2020 Fiscal Year Annual Research Report
重力波データ統計解析に基づく重力理論の検証
Publicly Offered Research
| Project Area | Gravitational wave physics and astronomy: Genesis |
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| Project/Area Number |
20H04726
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
西澤 篤志 東京大学, 大学院理学系研究科(理学部), 助教 (90569378)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 重力波 / 重力理論の検証 / 統計解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
重力波観測は動的で強い重力場中での重力理論の検証を新たに可能性にし、既に様々な観測的検証が行われている。今後の更なる高精度での検証のためには複数の重力波データを組み合わせた統計解析が必須である。本研究の目的は、重力波の生成から伝播、検出、偏極モードまでを一貫して取り扱える、統計データ解析の枠組みを構築し、実際の重力波観測データに応用して世界最高精度での重力理論の観測的検証を行うことである。
本年度の計画は、重力波の生成・伝播・検出を統一的に記述し、複数の重力波信号を統計的に解析するための理論的枠組みを構築することであった。その計画に沿って研究を進め、以下のような成果が得られた。(1) スカラー偏極を考慮した重力波の生成：スカラー重力波の生成によるエネルギー損失を考慮した、スカラー・テンソル理論における一般的な重力波形について振幅パラメータを導入した統計的枠組みを構築した。(2) 重力波信号の積み重ね法によるデータ解析：上で構築した波形を用いて、積み重ねデータ解析法を開発し、擬似データによる信号雑音比の改善を確認した。(3) 重力波の生成と伝播を考慮した理論的枠組みとパラメータ推定：重力波の生成と伝播、両者の効果が混在する重力波形を新たに構築した。そして、複数の重力波擬似信号を生成し、各現象を特徴付けるパラメータ間の縮退やパラメータ推定精度を統計的に解析した。(4) 複数の重力波信号が重なり合う場合のパラメータ推定：重力波信号の擬似データを用いてパラメータ推定誤差の見積もりを行い、将来観測における影響について定量的に示した。(5) 電磁波望遠鏡との連携：波源の赤方偏移が分かると重力理論の検証の精度を劇的に改善できるが、そのためには重力波データ解析の早期警報を行う必要がある。その将来観測での可能性について定量的に示した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の研究計画で予定していた研究課題はおよそ遂行され、ほぼ期待していた通りの結果が得られた。現在その成果発表へ向けての準備を進めている。
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| Strategy for Future Research Activity |
重力波統計データ解析の枠組みの構築に関しては上記報告のようにおよそ期待していた通りの成果が得られた。一方、観測データへの応用において解決すべき点や理論的枠組みの更なる一般化の可能性などの課題も見つかった。今後はそれらの解決に取り組みつつ、実際のデータ解析に向けた研究を並行して推進していく。
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