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本研究では計算科学に用いられるコンピュータ計算資源のうち、近年計算能力の向上が著しいGPU(Graphic Processing Units)と既存の計算資源であるCPU(Central Processing Unit)を併用したヘテロジニアスコンピューティングによって、大型水チェレンコフ検出器の為の事象再構成アルゴリズムを構築することを目的とした。ここで事象再構成とは、検出媒体である純水中において発生した素粒子反応の位置を、検出されたチェレンコフ光の情報から再構成することである。
平成29年度の研究において、申請者らはGPUを用いた事象再構成アルゴリズムのプロトタイプを作成することに成功した。このプロトタイプは現在大型水チェレンコフ検出器解析に用いられているアルゴリズムより高速に動作した。しかしながら、事象位置の再構成の精度については劣るものであった。
平成30年度の研究においては、CPU計算資源を用いた性能の改善を図った。本アルゴリズムではある事象に対する再構成位置は四次元の確率分布として得られる。この確率分布にベイズ統計で広く用いられるメトロポリス法を適用することで、四次元に拡がる確率分布のテールの影響を低減出来ることを示した。この手法では今後の発展として、GPUからの計算結果の読み出し時間の低減が期待される。
素粒子物理学分野において、水チェレンコフ検出器にGPU/CPU解析を応用する試みは本研究が初である。本研究では目的とするアルゴリズムの開発について基礎となる技術の開発に成功した。また、今後の改良に向けてその課題を明らかにした。
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