研究課題/領域番号 |
23K03437
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分15020:素粒子、原子核、宇宙線および宇宙物理に関連する実験
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研究機関 | 国立天文台 |
研究代表者 |
陳 たん 国立天文台, 重力波プロジェクト, 助教 (20888086)
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研究分担者 |
酒見 悠介 千葉工業大学, 数理工学研究センター, 上席研究員 (60811643)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2023年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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キーワード | 重力波 / 熱雑音 / データ同化 / 機械学習 |
研究開始時の研究の概要 |
本研究は、次世代低温重力波望遠鏡において最高感度周波数領域に現れるviolin mode熱雑音の影響を低減し、望遠鏡感度を改善する手法を開発する。本研究ではこのviolin mode熱雑音を、定常的な信号は物理モデルの利点を利用し、裾野や非定常性は望遠鏡内で得られるビッグデータを利用することで除去する非線形物理モデル融合型データ駆動手法を新たに開発する。現存する唯一の大型低温重力波望遠鏡であるKAGRAの前期観測(O3)データ、次期観測(O4)データを使用してviolin mode熱雑音の低減手法を検証する。
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