データ科学的手法を用いた天文データ処理法

5月23日(木)は、 森井幹雄先生(統計数理研究所 統計的機械学習研究センター) に発表していただきます。

タイトル:データ科学的手法を用いた天文データ処理法

概要:データ科学的手法を用いた天文データ処理事例を2つ紹介する。

  1. 広視野可視光望遠鏡Tomo-e Gozenは、広視野を2ヘルツの高頻度で観測することにより、数秒の時間スケールで変動する突発天体を観測する装置である。一晩の観測で30テラバイトもの動画データが生成されるため、データ圧縮が必要である。低ランク行列分解を用いることにより、科学的に重要な突発現象を保持しつつ約10分の1にデータを圧縮することに成功した(Morii et al. 2017, ApJ, 835,1)。
  2. 宇宙科学研究所の前田氏は、数分角の角度分解能しかない望遠鏡であっても、秒角の角度分解能を達成するAngular resolution boosterを提案した。これを実現するには、イメージ再構成のために最適化の計算が必要になる。スパース推定の方法を応用したイメージ再構成アルゴリズムを導出し、シミュレーションを行ってこの望遠鏡が実現可能であることを示した(Morii, Ikeda & Maeda 2019, PASJ, 71, 24)。
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