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   1                                   DetChar MTG
   2                                   ===========
   3 
   4 Author: Yuzurihara <yuzurihara@Deneb-no-MacBook-Air.local>
   5 Date: 2014/10/21 11時25分38秒
   6 
   7 
   8 Table of Contents
   9 =================
  10 1 参加者
  11 2 announce
  12     2.1 aLOG
  13     2.2 Interesting papers
  14 3 daily work  
  15 4 special topics
  16     4.1 MBLT
  17     4.2 NHA
  18     4.3 SRMon/RayleighMon
  19     4.4 Correlation Monitor
  20     4.5 間野
  21     4.6 提案
  22 
  23 1 参加者
  24 ~~~~~~~~
  25   端山, 山本, ゆずりはら, 上野, 浅野, 間野, 宮本, 横澤, 間野
  26 
  27 2 announce
  28 ~~~~~~~~~~
  29 
  30 来週のDetchar MTGは端山さんが神岡にいるためキャンセル
  31 神岡に行く理由は、磁場測定の下見のため
  32 磁場測定は去年の今頃にも行われたが、そのときは装置の雑音によってlimitされ、
  33 神岡の磁場にupper limitを設定するにとどまった
  34 今回はもっと感度のよい装置を用いて測定を行う、そのための下見を行う
  35 
  36 KAGRA PABが10/31, 11/1に富山大学で行われる
  37 
  38 
  39 2.1 aLOG
  40 ========
  41 (山本) [http://gwwiki.icrr.u-tokyo.ac.jp/JGWwiki/KAGRA/Subgroups/DET/Meet/Agenda201401021?action=AttachFile&do=view&target=141021_aLog.pdf]
  42 
  43 DetCharとしての更新は滞っている
  44 10/15にメキシコで地震があったが影響なし
  45 
  46 
  47 2.2 Interesting papers
  48 ======================
  49 
  50 (端山) 
  51 [http://arxiv.org/abs/1410.3852]
  52 [http://arxiv.org/abs/1410.3835]
  53 
  54 彼らの以前やっていた研究は
  55 LISAで連星合体からの重力波が逆にノイズになる -> Binary Confusion Noise
  56 それをsubtractして引き抜く
  57 この研究によりMCMCが重力波業界で有意義だと認識され始める
  58 LISAプロジェクトからNSAAが撤退したことにより、彼らはLIGOに合流した
  59 
  60 今回の論文ではBayse統計を用いた
  61 2. BayseLine
  62 spectrum推定 -> LINEの特定について
  63 間野さんにレビューしてもらう
  64 
  65 1. BayseWave
  66 重力波と検出器雑音を区別する方法を提案
  67 Bayse統計を使っている
  68 現状、非常に時間がかかるため全天探査は無理だが、
  69 parameter estimationに用いられるだろう
  70 端山さんがレビューを行う
  71 
  72 
  73 3 daily work  
  74 ~~~~~~~~~~~~~~
  75 HsaKAL開発状況
  76 
  77 (端山)
  78 filter周りを並列化しようとしている
  79 計算時間の削減をしようとしている
  80 (山本)自分でスレッドの振り分けなどができるのか?
  81 (端山)可能、それをしないと使えるリソースを最大限利用しようとする
  82 
  83 (端山)REPAというパッケージを用いている
  84 サンプルコードはGitHUBのatticに置いてある
  85 関数名の一部をs -> pで並列化できる・・・・が、簡単ではなかった
  86 
  87 4 special topics
  88 ~~~~~~~~~~~~~~~~
  89 
  90 各モニターの計算コストの再見積もり
  91 
  92 4.1 MBLT
  93 ========
  94 (浅野)
  95 [http://gwwiki.icrr.u-tokyo.ac.jp/JGWwiki/KAGRA/Subgroups/DET/Meet/Agenda201401021?action=AttachFile&do=view&target=computationCost_asano.txt]
  96 
  97 4kHz 100秒分のデータを解析するのに、MacBook airを用いて約25秒
  98 1本のラインについて解析するのに、
  99 (山本) 100本のラインがあると100倍かかる?
 100 (浅野) おそらくもっと早くなるだろう
 101 (端山) 情報が不足している
 102 ラインが5本あるときで計算すれば良いだろう
 103 非常に計算時間が早いだろうという印象
 104 (横澤)Q値依存性はないのか?
 105 (横澤)一番計算時間がかかるものを1度やれば良い
 106 
 107 (浅野) IOをのぞくと20秒程度
 108 
 109 (端山)周波数を分けて重力波探索が行われるだろう
 110 20Hz~2kHzの間にいくつラインがあるのか?
 111 100本抜くことを目標にして再計算してみて
 112 
 113 
 114 4.2 NHA
 115 =======
 116 
 117 (上野)
 118 [http://gwwiki.icrr.u-tokyo.ac.jp/JGWwiki/KAGRA/Subgroups/DET/Meet/Agenda201401021?action=AttachFile&do=view&target=ueno-detchar141021.pdf]
 119 
 120 NHAの説明
 121 FFTをして、周波数のあたりを付ける
 122 コストファンクションを最小化するようにデータをcos関数でfittingする
 123 
 124 たとえばラインについてfocusするともっと計算時間を早くできる
 125 400Hzならサンプリングレートを落とし、シフトする数も多くできる
 126 そうすると2分のデータを2分で解析できた (CPU 32コアの計算機で)
 127 
 128 電源によるラインノイズ(60Hz)はしょっちゅう飛ぶので
 129 NHAで追うのは意味があるだろう
 130 
 131 4.3 SRMon/RayleighMon
 132 =====================
 133 
 134 (山本)
 135 [http://gwwiki.icrr.u-tokyo.ac.jp/JGWwiki/KAGRA/Subgroups/DET/Meet/Agenda201401021?action=AttachFile&do=view&target=141014_DCMTG_yama.pdf]
 136 
 137 見積もりよりも多く時間がかかっている
 138 4000秒の解析は1200秒で終わる
 139 
 140 見積もりでは、1秒あたり2^21の計算を行う (~2MHz)
 141 
 142 
 143 
 144 4.4 Correlation Monitor
 145 =======================
 146 
 147 (譲原)
 148 [http://gwwiki.icrr.u-tokyo.ac.jp/JGWwiki/KAGRA/Subgroups/DET/Meet/Agenda201401021?action=AttachFile&do=view&target=yuzurihara_result_measure_v3.txt]
 149 
 150 (端山) 式にしてほしい
 151 
 152 現状 32秒のデータを2channel解析するのに、3.7秒かかっている
 153 
 154 
 155 4.5 間野
 156 ========
 157 クラスターマシンの仕様
 158 4core * 8 =32core
 159 2.8GHz
 160 Xeon E5-2680 cash 4Gb
 161 
 162 shared memory 32Gb, HDD 5Tb
 163 
 164 MCMC(nonparametric Bayesian clustering 26139個のglitch)
 165 1000loop
 166 40sec * 50 parameterの計算だと2000secかかる
 167 32coreだと1.04minかかる
 168 
 169 
 170 (端山)以前のVirgoの観測だとglitchの出現率は1秒あたり~1個
 171 今回の計算にかかった時間をそれに焼き直すと
 172 3時間のデータを1分で解析可能ということになる
 173 
 174 (端山)64core欲しい
 175 Virgoのdetcharマシンだと64core
 176  今、我々が持っているのは20core
 177 
 178 
 179 
 180 4.6 提案
 181 ========
 182 
 183 (横澤) さまざまなモニターで16秒のデータを1秒ずつに区切ってFFTをしている
 184 事前にこれをやっておくという手はないか?
 185 
 186 Detcharではデータが流れてくるものを加工してFrameとしてパッキングする
 187 そこに1秒ずつにSFTしてパッキングしたchannelを作っておく

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