High Performance Extraction Method of Ringdown Gravitational Waves by combining Deep Learning and Adaptive Mode Decomposition

深度学习与自适应模态分解相结合的高性能衰荡引力波提取方法

• 批准号: 21K13926
• 负责人: 酒井 一樹
• 金额: $ 2.91万
• 依托单位: Nagaoka National College of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K13926/
• 关键词: 重力波; ディープラーニング; 適応型モード分解; ニューラルネットワーク

ディープラーニングと適応型モード分解の融合による高精度なリングダウン重力波抽出法の構築に向け，前年度に作成した，ディープラーニングによってバターワースバンドパスフィルターを設計するプログラムに関して，その改良やさらなる発展に向けた検証を行った。まず第一に，フィルター設計に適したディープラーニングのモデルの検討として，再帰型ニューラルネットワークの一種であるLong-short term memory (LSTM)と，自然言語処理の分野で大きな成果を挙げているTransformerの２つのモデルについて，ノイズを含む観測データからそこに含まれる重力波波形を再構成するタスクに対する性能評価を行った。どちらも有効であったがLSTMの方がわずかに精度が高いことがわかった。また，ディープラーニングによってリングダウン重力波の性質を抽出する際に重要となるパラメータを調査するために，ノイズを含む観測データからリングダウン重力波の開始時刻を推定するディープラーニングを構築した。さらに，Grad-CAMという画像分類の分野においてディープラーニングの判断根拠を示すことに効果を挙げている手法の，回帰問題版であるGrad-RAMと呼ばれる手法を用いて観測データのどの部分がより重要かを可視化することに取り組んだが，Grad-RAMはGrad-CAMと比べて有益な情報を得ることが難しいことがわかった。最後に，前年度から継続して適応型モード分解の効果的な活用の検討として，Hilbert-Huang変換の拡張に取り組んだ。前年度は極値間の補間に関して，３次スプライン補間から秋間補間に変更した場合の評価を行ったが，今年度はさらにステファン補間に変更した場合の評価も行った。秋間補間と同等以上の性能が見込めることが明らかになった。

为了通过结合深度学习和自适应模式分解来构建一种高度准确的圆环重力提取方法，我们已经验证了通过上一年创建的深度学习设计Butterworth带通滤波器的程序，以进行改进和进一步的发展。首先，为了检查适合滤波器设计的深度学习模型，我们评估了两个模型的性能，长短期限内存（LSTM），一种递归神经网络和变压器，在自然语言处理领域取得了很大的成果，用于重建来自其中包含的重力波形，其中包含含有的重力波形，其中包含含有的数据。两者都是有效的，但我们发现LSTM稍准确。此外，为了研究在通过深度学习中提取弯曲引力波的性能时重要的参数，构建了深度学习，以估算从包含噪声的数据中估算降低引力波的开始时间。此外，我们使用了一种基于回归问题的方法，称为Grad-RAM，该方法有效地展示了图像分类领域深度学习的基础，以可视化观察数据的哪些部分更重要，但是我们发现与Grad-CAM相比，很难获得有用的信息。最后，自上一年以来，我们继续致力于扩大Hilbert-huang转换，以有效考虑自适应模式分解。在上一年，当极值之间的插值从立方样条插值更改为秋季插值时进行了评估，但是今年，当插值从斯蒂芬（Stephen）更改时进行了评估。据透露，可以预期的是等于或更好的性能。

项目成果

高野光生，酒井一樹

高野光夫、酒井一树

• 发表时间: 2023
• 作者: Ho Pei-Ming;Matsuo Yoshinori;Yokokura Yuki;Yuki Yokokura;横倉祐貴;Yuki Yokokura;Yuki Yokokura;Yuki Yokokura;横倉祐貴;横倉祐貴;Yuki Yokokura;Yuki Yokokura;Yuki Yokokura;横倉祐貴;梁取大貴，酒井一樹;リングダウン重力波の開始時刻推定のためのニューラルネットワークの最適な構成の検討;重力波波形抽出のためのフィルタを生成するニューラルネットワークの検討
• 通讯作者: 重力波波形抽出のためのフィルタを生成するニューラルネットワークの検討

大湊悠貴，酒井一樹

大凑由纪、酒井一树

• 发表时间: 2023
• 作者: Ho Pei-Ming;Matsuo Yoshinori;Yokokura Yuki;Yuki Yokokura;横倉祐貴;Yuki Yokokura;Yuki Yokokura;Yuki Yokokura;横倉祐貴;横倉祐貴;Yuki Yokokura;Yuki Yokokura;Yuki Yokokura;横倉祐貴;梁取大貴，酒井一樹;リングダウン重力波の開始時刻推定のためのニューラルネットワークの最適な構成の検討
• 通讯作者: リングダウン重力波の開始時刻推定のためのニューラルネットワークの最適な構成の検討

ニューラルネットワークによるリングダウン重力波抽出のためのバンドパスフィルタの構築

利用神经网络构建用于衰荡引力波提取的带通滤波器

• 发表时间: 2022
• 作者: Ho Pei-Ming;Matsuo Yoshinori;Yokokura Yuki;Yuki Yokokura;横倉祐貴;Yuki Yokokura;Yuki Yokokura;Yuki Yokokura;横倉祐貴;横倉祐貴;Yuki Yokokura;Yuki Yokokura;Yuki Yokokura;横倉祐貴;梁取大貴，酒井一樹;リングダウン重力波の開始時刻推定のためのニューラルネットワークの最適な構成の検討;重力波波形抽出のためのフィルタを生成するニューラルネットワークの検討;酒井一樹，オドンチメドソドタウィラン，高野光生，髙橋弘毅;高野光生，酒井一樹
• 通讯作者: 高野光生，酒井一樹

ニューラルネットワークによる重力波波形抽出のためのフィルタ生成の検討

利用神经网络提取引力波波形的滤波器生成研究

• 发表时间: 2022
• 作者: Ho Pei-Ming;Matsuo Yoshinori;Yokokura Yuki;Yuki Yokokura;横倉祐貴;Yuki Yokokura;Yuki Yokokura;Yuki Yokokura;横倉祐貴;横倉祐貴;Yuki Yokokura;Yuki Yokokura;Yuki Yokokura;横倉祐貴;梁取大貴，酒井一樹;リングダウン重力波の開始時刻推定のためのニューラルネットワークの最適な構成の検討;重力波波形抽出のためのフィルタを生成するニューラルネットワークの検討;酒井一樹，オドンチメドソドタウィラン，高野光生，髙橋弘毅
• 通讯作者: 酒井一樹，オドンチメドソドタウィラン，高野光生，髙橋弘毅

重力波データ解析における Akima Spline を用いて拡張した Hilbert-Huang 変換の性能評価

使用 Akima 样条扩展的 Hilbert-Huang 变换在引力波数据分析中的性能评估

• 发表时间: 2022
• 作者: Ho Pei-Ming;Matsuo Yoshinori;Yokokura Yuki;Yuki Yokokura;横倉祐貴;Yuki Yokokura;Yuki Yokokura;Yuki Yokokura;横倉祐貴;横倉祐貴;Yuki Yokokura;Yuki Yokokura;Yuki Yokokura;横倉祐貴;梁取大貴，酒井一樹;リングダウン重力波の開始時刻推定のためのニューラルネットワークの最適な構成の検討;重力波波形抽出のためのフィルタを生成するニューラルネットワークの検討;酒井一樹，オドンチメドソドタウィラン，高野光生，髙橋弘毅;高野光生，酒井一樹;陽田樹，酒井一樹
• 通讯作者: 陽田樹，酒井一樹