Correlation Analysis between environmental channels

Project description

KAGRAには重力波チャンネル以外に環境チャンネルが1万程度の補助チャンネルの設置が予定されている。 本研究ではそれらの補助チャンネル同士の相関を取ることによって、補助チャンネルや重力波チャンネルに混入したノイズ源の特定ならびに混入したノイズがチャンネル間を伝搬メカニズムするメカニズムを明らかにすることを目的とする。

ノイズが伝搬するメカニズムは一般には線形または非線形メカニズムが考えられるが、過去の重力波検出器診断(detector characterization)では主に線形メカニズムの特定に重きを置いていた。本研究ではさらに踏み込んで、非線形なメカニズムをも明らかにできるような相関解析を目指している。 それらのメカニズムを解き明かすための手段として、ピアソンの積率相関係数(Pearson)とMaximum Information Coefficient(MIC)を用いる。前者は線形的な相関を明らかにし、後者は線形以外の相関をも明らかにすることができる。

それぞれの相関解析手法で相関の強さを表す相関値は単純に大小を比較することができない。そこで、非線形相関をも含んだアップコンバージョンノイズのノイズモデルに沿ってシミュレーションデータを生成し、それぞれの相関解析を行い、得られたreceiver operating characteristic(ROC) curveの比較を行った。このノイズモデルではエンドミラーの奥にある散乱体の変動が大きくなるにつれて、主干渉計信号と散乱体の振動が無相関〜線形相関〜非線形相関と発展して行くのが特徴である。また、主干渉計信号は、ノイズモデルに基づいて生成したアップコンバージョンとVirgoのnoise budgetに沿うように生成した雑音を足し合わせ、生成した。

得られたROC curveからは主干渉計信号と散乱体の振動の相関関係は、

MICは、これまで見つけることができなかった非線形相関を検出することができるツールであり、地上重力波検出器で感度を制限しうるアップコンバージョンノイズに対しても応答し、取り除くことが可能であることを示した。解析結果は論文として出版した。


Project schedule and Task List

1タスクの定義は1週間程度で終わらせることができる研究

他研究グループのDetector Characterizationによる先行研究の把握

Hot correlation mapの作成

混入したノイズの同定

シミュレーションノイズの生成〜Virgoのnoise bugetに沿ったノイズ生成


Result


Presentation


Document

すでに紹介した参考文献に加えて有益な参考文献をまとめておく

KAGRA/Subgroups/DET/correlation (last edited 2016-09-10 05:10:03 by HirotakaYuzurihara)