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Mock LISA Data Challenges とその解析法 及び IMRI,SMBHB 探索のテンプレート数について 疋田　渉（阪大ＰＤ） 共同研究者 藤田　龍一、田越　秀行（阪大）　

Mock LISA Data Challenges とその解析法 及び IMRI,SMBHB 探索のテンプレート数について 疋田　渉（阪大ＰＤ） 共同研究者 藤田　龍一、田越　秀行（阪大）　. 1. Introduction. 2. Mock LISA Data Challenges について 3. データ解析の詳細 4. IMRI,SMBHB 探索のテンプレート数について. 2. Mock LISA Data Challenges (MLDC). 2.1 Mock LISA Data Challenges (MLDC). 3. データ解析の詳細.

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Mock LISA Data Challenges とその解析法 及び IMRI,SMBHB 探索のテンプレート数について 疋田　渉（阪大ＰＤ） 共同研究者 藤田　龍一、田越　秀行（阪大）　

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Presentation Transcript

  1. Mock LISA Data Challengesとその解析法 及び IMRI,SMBHB探索のテンプレート数について 疋田　渉（阪大ＰＤ） 共同研究者 藤田　龍一、田越　秀行（阪大）　

  2. 1. Introduction 2. Mock LISA Data Challengesについて 3. データ解析の詳細 4. IMRI,SMBHB探索のテンプレート数について

  3. 2. Mock LISA Data Challenges (MLDC)

  4. 2.1 Mock LISA Data Challenges (MLDC)

  5. 3. データ解析の詳細

  6. 3.1 MCMC

  7. 3.1.1 N.J.Cornish and J.Crowder, PRD 72 043005 ('05) LISA Data Analysis using MCMC method

  8. 3.1.2. N.J.Cornish and E.K.Porter gr-qc/061209 The Search for SMBH Binary with LISA

  9. 3.2 Tomographic approach

  10. 各点における吸収係数 ２次元の例 全吸収 Radon変換 すべての について が分かれば 　　　　　　を再構築できる．

  11. 3.3 Hilbert-Hung transform

  12. 3.3 Hilbert-Hung transform

  13. 3.3 Hilbert-Hung transform

  14. 3.4 Genetic algorithms

  15. 3.5 EMRIに関して

  16. 3.6 まとめ

  17. ４.DECIGOにおける IMRI,SMBHB探索のテンプレート数について （田越さん）

  18. DECIGOノイズスペクトラム 用いたDECIGOノイズスペクトラム

  19. IMRI Ref: Brown et al. gr-qc/0612060 IMRI=Intermediate Mass Ratio Inspiral

  20. DECIGOによるIMRIのSNR 周波数0.06Hz以上のみで積分 1年以内に合体するものだけ 計算は Flanagan, Hughes, PRD57, 4535 (‘98)と同じやり方 1.4Msolarの星の赤道面円軌道でのinspiral 距離1Gpc S/N 中心ブラックホール質量[太陽質量単位] 近似：方向は検出器に対して一定として計算ののち，全天平均をとる

  21. IMRIのテンプレート数 • Maximum likelihood（マッチドフィルター）のパラメータ探査をメッシュで行う場合のテンプレート数 BH mass = 100〜６ｘ１０^6 Msolar companion star=1.4〜10 Msolar 赤道面円軌道inspiral テンプレート空間 最長継続時間約１年 サンプリングレート 10Hz 質量テンプレート数：1x10^10個 CPUパワー: 18TFlops

  22. 検出可能なIMRIのSNR ドップラー補正に必要な方向についてのテンプレート数：106 全テンプレート数： 1016 必要なCPUパワー：18TFlops x 106 = 1.8x 1019 Flops これだけの性能が得られたと仮定する． また， 1016のなかで，統計的に独立なテンプレート数を 1016 x 0.1 x 0.1= 1014(= )とする． すると，false alarmの確率 が1%に対応するSNRの閾値は より となる． CPUパワーが足りない=> incoherentな探査を導入 => 実効的なN_indが増える=>閾値増える(log(N_ind)で増える)

  23. DECIGOによるIMBH mergerのSNR 周波数0.03Hz以上のみで積分 1年以内に合体するものだけ Ringdown(全質量の3%のエネルギー をringdown波で放射と仮定) 円軌道でのinspiral 距離1Gpc S/N ブラックホール質量[太陽質量単位] (Equal mass case) 近似：方向は検出器に対して一定として計算ののち，全天平均をとる

  24. IMBH mergerのテンプレート数 • Maximum likelihood（マッチドフィルター）のパラメータ探査をメッシュで行う場合のテンプレート数 Mass of each BH = 30〜5ｘ104 Msolar 赤道面円軌道inspiral テンプレート空間 最長継続時間約１年 サンプリングレート 10Hz 質量テンプレート数：8.4x107個 CPUパワー: 170GFlops 方向も入れると テンプレート数〜1014 CPUパワー: 〜200PFlops

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