中性子星の状態方程式を高速に逐次推論する新手法

次世代の重力波望遠鏡による膨大な観測データに対応するため、過去の推論結果を再利用して状態方程式を効率的かつ逐次的に更新するGPU加速型ハイブリッド逐次モンテカルロ法を開発した。

• 次世代重力波望遠鏡の膨大な観測データに対し、既存の推論手法では計算コストが高すぎるという課題があった。
• データと尤度のテンパリングを用いたハイブリッド逐次モンテカルロアルゴリズムを開発した。
• 過去の推論結果を再利用することで、一から計算をやり直すことなく事後分布を適応的に更新できる。
• GPUアクセラレーションにより、数千件のイベントを短時間で処理し、リアルタイム推論の可能性を示した。

原文タイトル: Scalable and sequential inference of the neutron star equation of state with the Einstein Telescope

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