| 研究領域 | 「学習物理学」の創成－機械学習と物理学の融合新領域による基礎物理学の変革 |
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| 研究課題/領域番号 |
23H04502
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| 研究種目 |
学術変革領域研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅱ)
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| 研究機関 | 東京大学 (2024)
名古屋大学 (2023) |
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研究代表者 |
山本 貴宏 東京大学, 大学院理学系研究科(理学部), 特任研究員 (70972016)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 重力波 / 深層学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
一般相対性理論によればブラックホールは準固有振動をもち，その振動数と減衰時間はブラックホールの質量とスピンから一意に定まる．連星ブラックホール合体後にできたブラックホールから放出されるリングダウン重力波はこの準固有振動で記述されていると考えられており，リングダウン重力波は一般相対性理論の検証に適している．本研究では深層学習を用いてリングダウン重力波に特化したデータ解析手法を開発し，一般相対性理論を検証することを目標とする．本研究によって，リングダウン重力波からブラックホール近傍での情報を引き出すことができるようになり，新たな重力理論の構築につながる観測的な手がかりが得られると期待される．
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