Attachment 'detchar_20141021.txt'
Download 1 DetChar MTG
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4 Author: Yuzurihara <yuzurihara@Deneb-no-MacBook-Air.local>
5 Date: 2014/10/21 11時25分38秒
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8 Table of Contents
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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
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23 1 参加者
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25 端山, 山本, ゆずりはら, 上野, 浅野, 間野, 宮本, 横澤, 間野
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27 2 announce
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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
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38
39 2.1 aLOG
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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
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47 2.2 Interesting papers
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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
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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
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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
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72
73 3 daily work
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75 HsaKAL開発状況
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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
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90 各モニターの計算コストの再見積もり
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92 4.1 MBLT
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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
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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
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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
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178
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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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