attachment:detchar_20140624.txt of KAGRA/Subgroups/DET/Meet

   1                                   DetChar MTG
   2                                   ===========
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   4 Author: Yuzurihara <yuzurihara@Deneb-no-MacBook-Air.local>
   5 Date: 2014/06/24 11時17分26秒
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   8 Table of Contents
   9 =================
  10 1 参加者
  11 2 announce
  12     2.1 日韓workshop報告
  13 3 daily work
  14     3.1 分布関数モジュールの実装
  15     3.2 KISTIクラスターのLIGO, Virgoデータについて
  16     3.3 GUIのアップデート
  17     3.4 時刻関係の関数の実装
  18     3.5 Miscディレクトリの追加
  19     3.6 student-rayleigh分布関数の実装
  20 4 special topics
  21     4.1 相関、独立の話(間野)
  22 
  23 1 参加者
  24 ~~~~~~~~
  25   端山, 山本, 横澤, 間野, 成川, 伊藤, 譲原
  26 
  27 2 announce
  28 ~~~~~~~~~~
  29 
  30 2.1 日韓workshop報告
  31 ====================
  32    6/20~21(土)にNAOJで日韓workshopが行われた
  33    detcharも2つトークがあった
  34    
  35 
  36    スライド
  37    [http://gwdoc.icrr.u-tokyo.ac.jp/cgi-bin/private/DocDB/ShowDocument?docid=2482]
  38    いくつかの質問が出た
  39    どうしてHaskellを使っているのか？
  40    -> ランタイムエラーが出ないのが一番大きい
  41    
  42    Haskellのコンパイラが今後versionupしていく可能性があるがどうするのか？
  43    -> 観測が始まると一旦、versionupを止めて用いる
  44 
  45    多変量解析について
  46    -> MICの利用を検討している
  47 
  48 
  49    J.Oh氏のスライド
  50    [http://gwwiki.icrr.u-tokyo.ac.jp/JGWwiki/KAGRA/Subgroups/DET/Meet/Agenda201400624?action=AttachFile&do=view&target=iMLA_Feature_Selection_KJWorkshop_NAJO_2014_June.pdf]
  51    MiGANN
  52    KAGRAとはchannel相関、というテーマで共同研究をしたい
  53 
  54    iDQはpythonで書かれている
  55 
  56 
  57    2014年10月〜 環境モニターを動かす予定
  58    それにあわせて、DetCharのモニターを動かす必要がある
  59 
  60    bottom lineとして、最低限iDQを動かせるようになる
  61    
  62 
  63 3 daily work
  64 ~~~~~~~~~~~~
  65 
  66 3.1 分布関数モジュールの実装
  67 ============================
  68    (山本) 既存のmoduleを用いる場合2種類考えられる bindings-gsl, gsl-random
  69    メリットとデメリットがある
  70    [http://gwclio.icrr.u-tokyo.ac.jp/lcgtsubgroup/detectorcharacterization/2014/06/post-14.html]
  71    
  72    (端山)bindings-gslはどうか？
  73    (山本)一般的じゃない方があると、そのまま関数結合できない
  74    (端山)結局GSLが呼び出せるなら、どれでも同じ？
  75 
  76 3.2 KISTIクラスターのLIGO, Virgoデータについて
  77 ==============================================
  78    [http://gwclio.icrr.u-tokyo.ac.jp/lcgtsubgroup/detectorcharacterization/2014/06/kistiligo-virgo.html]
  79    
  80    (山本)LIGOデータをKISTIクラスター外に持ち出しても良いのか？
  81    (端山)KAGRA外に持ち出さなければ問題ない
  82 
  83 3.3 GUIのアップデート
  84 =====================
  85    [http://gwclio.icrr.u-tokyo.ac.jp/lcgtsubgroup/detectorcharacterization/2014/06/gui-3.html]
  86    [http://gwclio.icrr.u-tokyo.ac.jp/lcgtsubgroup/detectorcharacterization/2014/06/gui-4.html]
  87    ファイル選択ウィンドウを実装した
  88 
  89    (端山)非常に重要な発展
  90 
  91 3.4 時刻関係の関数の実装
  92 ========================
  93    [http://gwclio.icrr.u-tokyo.ac.jp/lcgtsubgroup/detectorcharacterization/2014/06/timetuple2gps.html]
  94    (横澤)timetupleと呼んでいる
  95    (端山)タプルの4番目の成分を取り出す関数はあるのか？ デフォルトではなかったはずだが
  96    (横澤)可能、関数化しておく
  97 
  98 3.5 Miscディレクトリの追加
  99 ==========================
 100    [http://gwclio.icrr.u-tokyo.ac.jp/lcgtsubgroup/detectorcharacterization/2014/06/misc.html]
 101    複数のmoduleで使われるが、どこに分類するか難しいものをここに入れる
 102 
 103 
 104 3.6 student-rayleigh分布関数の実装
 105 ==================================
 106    [http://gwclio.icrr.u-tokyo.ac.jp/lcgtsubgroup/detectorcharacterization/2014/06/student-rayleigh.html]
 107    GSL v1.13のF分布関数にはバグがあった
 108    
 109    (端山)代表的な分布関数についての取扱説明書をブログの記事に書いてくれると助かる
 110    
 111    
 112 
 113 4 special topics
 114 ~~~~~~~~~~~~~~~~
 115 
 116 4.1 相関、独立の話(間野)
 117 ========================
 118    発表スライド
 119    [http://gwwiki.icrr.u-tokyo.ac.jp/JGWwiki/KAGRA/Subgroups/DET/Meet/Agenda201400624?action=AttachFile&do=view&target=detchar1406.pdf]
 120 
 121    相関0 = 独立 、ではない
 122    一番興味があるのは独立か、独立でないか
 123    "association"という表現を用いる、定義は少し曖昧
 124 
 125    non-parametric methodが考案されてきた, rankを用いた方法
 126    - speaman's rank correlation
 127    - kendall rank correlation
 128    検出できるのは線形のある程度単調な場合に限られる
 129    前例の円周のような分布の場合は検出できないだろう
 130 
 131    
 132    mutual informatin(相互情報量)=0であることをテストすることで
 133    独立かどうかを判断する
 134    
 135    周辺分布の特性関数, 同時分布の特性関数
 136    特性関数同士の距離を定義して、それが0になることで検定する
 137    distance correlation
 138 
 139    szekelyによる実験
 140    グラフはサンプル数 - 検出効率
 141    
 142    kernel method
 143    support vector machine
 144 
 145    相関を出すようなoperatorを定義してあげればよい
 146    相関値が特性関数と関係がある？
 147 
 148    operatorのノルムが0になるか、を検定すれば良い
 149    
 150    randomized dependence coefficient
 151    HGR maximum correlation coeffcient
 152    入力xとyを任意の変換をして・・・
 153    
 154    divergenceに基づく統計とoperatorに基づく統計ともう一例を紹介した
 155    
 156    --- 質問 ---
 157    (端山)相関を調べる統計量を1つに絞らずにいくつか用意しておいて
 158    調べるのが良いか？
 159    (間野)以前から気になっている、見たい分布による
 160    そんなに色々と組み合わせる必要もないが、
 161    相補的になるものを使って行くのが良いと思う
 162    ピアソンだけではどうかと思う
 163 
 164    (端山)相関値から、どのような相関関係があるのか推定するのはできるか？
 165    (間野)scatter plotを書いて、目で確かめるのが一番早い
 166    それ以外の方法ではなかなか難しい
 167    相関構造はいくつも考えられる、スライドでは8例紹介されている
 168 
 169    (間野)今はdetectorのcharacterizationに使いたいだけなので、
 170    ただcorrelationを検出できればよい    
 171    scatter plotで十分判断できるだろう
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