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World File Search System重力波
重力波数据分析：计算挑战...
tr框架并激励该报告，我们从现有的2G检测器科学协作的背景开始，并概述了当前使用的计算模型和方法。有关推动计算需求的科学的其他背景，请参阅3G科学案例报告。[1]高级LIGO/高级处女座协作（LVC）由位于汉福德（WA），利文斯顿（Livingston）（La）和PISA（意大利）的三个重力波（GW）干涉仪组成。在2015年9月，LVC开始了一系列高级ERA探测器运行，命名法“ O＃”。o1从2015年9月到2016年1月，以及对GWS的首次检测，该运行以检测三个二进制黑洞（BBH）合并而告终。O2从2016年12月到2017年8月底运行。 以及对许多其他BBH合并的检测，O2首次看到合并的两个中子星（BNS）。 O3始于2019年4月1日，由于Covid-19-Pandemics施加的锁定，已于2020年3月27日终止。。 进一步预计日本干涉仪Kagra将加入即将到来的O4跑步。 从数据分析计算的角度来看，从O1到O2的过渡是搜索和参数估计阶段所需的计算能力的提高。 在搜索（检测）阶段，波形模板库的大小增加以适应较大的质量。 这些分析中最多的10个计算密集型占需求的90％，其余的70个尾巴很长。O2从2016年12月到2017年8月底运行。以及对许多其他BBH合并的检测，O2首次看到合并的两个中子星（BNS）。O3始于2019年4月1日，由于Covid-19-Pandemics施加的锁定，已于2020年3月27日终止。。 进一步预计日本干涉仪Kagra将加入即将到来的O4跑步。 从数据分析计算的角度来看，从O1到O2的过渡是搜索和参数估计阶段所需的计算能力的提高。 在搜索（检测）阶段，波形模板库的大小增加以适应较大的质量。 这些分析中最多的10个计算密集型占需求的90％，其余的70个尾巴很长。O3始于2019年4月1日，由于Covid-19-Pandemics施加的锁定，已于2020年3月27日终止。进一步预计日本干涉仪Kagra将加入即将到来的O4跑步。从数据分析计算的角度来看，从O1到O2的过渡是搜索和参数估计阶段所需的计算能力的提高。在搜索（检测）阶段，波形模板库的大小增加以适应较大的质量。这些分析中最多的10个计算密集型占需求的90％，其余的70个尾巴很长。在参数估计阶段中，虽然每次运行的计算成本几乎与O1中的计算成本相同，但GW来源的数量大大增加，以及BNS合并发现所需的探索性运行数量，导致计算成本爆炸。此外，这些发现提供了一个机会，可以进行不可预见的计算密集分析，以测量哈勃 - 莱默焦点常数H0，测试GR的有效性并限制中子星体的内部物理学。在其第三次观察跑步（O3）中，Ligo-Virgo协作估计其正在进行的数据分析计算要求为7亿CPU核心小时1年，以执行80个天体物理搜索，随访活动和检测器表征活动。大多数计算都由搜索“深”的“深”搜索“深”的高吞吐量计算（HTC）组成； 10％用于生成多通间剂（电磁，中微子）随访的快速警报所需的低延迟数据分析。几乎不需要高性能并行计算，而这些仿真不包括在本评估中。在O1期间，绝大多数计算能力是由专用的Ligo-Virgo群集（无论是现场还是在大型计算中心）提供的，在O2和O3期间，越来越多地使用了外部共享计算资源。共享外部计算资源的增长促使开发了分布式计算模型，类似于大型LHC协作使用的计算模型。此外，处女座，Ligo和Kagra的合作正在加入从部分互操作的计算资源转变为完全共享的共享常见计算基础架构
大气重力波：过程和参数化
摘要：从季节到季节性时间尺度和气候变化的大气可预测性均由重力波（GW）严重影响。区域和全球数值模型的质量依赖于GW动力学的彻底理解及其与许多尺度上化学，降水，云和气候的相互作用。在可预见的未来，GWS和许多其他相关过程将部分尚未解决，并且模型将继续依赖参数化。最近的模型对比和研究表明，当今的GW参数化并不能准确代表GW过程。这些缺点在预测气候变化对重要变异模式的影响时引入了不确定性。然而，过去十年来产生了新的数据和理论和数值发展的进步，有望改善情况。本综述对这些发展进行了调查，讨论了GW参数化的当前状态，并为如何从那里开始提出了建议。
大气重力波：过程和参数化
摘要：从季节到季节性时间尺度和气候变化的大气可预测性均由重力波（GW）严重影响。区域和全球数值模型的质量依赖于GW动力学的彻底理解及其与许多尺度上化学，降水，云和气候的相互作用。在可预见的未来，GWS和许多其他相关过程将部分尚未解决，并且模型将继续依赖参数化。最近的模型对比和研究表明，当今的GW参数化并不能准确代表GW过程。这些缺点在预测气候变化对重要变异模式的影响时引入了不确定性。然而，过去十年来产生了新的数据和理论和数值发展的进步，有望改善情况。本综述对这些发展进行了调查，讨论了GW参数化的当前状态，并为如何从那里开始提出了建议。
重力波对量子多体状态的影响
摘要：只要经典的自由度和量子系统的经典程度扩散，量子和经典自由度的一致耦合就存在。在本文中，我们得出了这种经典量词（CQ）重力理论的牛顿极限。我们的结果既可以通过量规固定CQ一般相对性的路径积分理论以及CQ主方程方法来获得。在每种情况下，我们都会发现相同的弱场动力学。我们发现，新to的电势会扩散到质量特征状态下的反熔率下降的量。我们还将结果作为一个无序的随机微分方程系统，用于杂交经典量词状态的轨迹，并提供了一系列构建功绩形象的内核，可通过通过decoeherence-difdiff-first-fordercors-fordercors-ford Iteck frasemimentimental test IT进行实验测试的重力测试。我们将弱场限制与先前的牛顿重力模型进行比较和对比，耦合到量子系统。在这里，我们发现牛顿电位和量子状态在锁定状态下变化，随机时间流动。
实现海洋内部重力波的全球光谱能量预算
通过数值模型模拟诊断光谱空间中内部重力波-波相互作用的能量传输，该模拟用物理空间中 Garrett-Munk 光谱的实现初始化，并与所谓的散射积分或动力学方程的预测进行比较。对初始化的随机相位取平均，模型中波-波相互作用的能量传输与动力学方程对某些频率和波数范围的预测高度吻合。现在，原则上，通过这种验证，可以使用动力学方程预测的能量传输来设计海洋内部重力波的全球光谱能量预算，其中物理和光谱空间中能量传输的发散平衡了强迫、耗散、波-波相互作用的能量传输或光谱波能量的变化率。首次全球估计显示，在纬度 f 范围内的波浪能量积累确实与频率为 v T 的潮汐波一致，潮汐波向纬度窗口传播，其中 2 ，v T / f ( f ) ，3，正如动力学方程所预测的那样。
文章https://doi.org/10.1038/s41467-024-49575-5非线性对安德森表面重力波的定位
Anderson定位是在无序介质中传播的线性波的多散射现象。在50年代后期发现的电子，此后已通过冷原子和经典波（光学，微波和声学）在实验中观察到它，但是对于非线性波而言，波浪局部是否会增强或削弱，这是一项长期的争论。在这里，我们表明非线性加强了在随机底部传播的运河中表面重力波的定位。我们还通过实验表明定位长度如何取决于非线性，而非线性以前从未用任何类型的波浪进行过报道。为此，我们使用完整的空间和时间分辨波场测量以及数值模拟。还报道了该疾病水平的影响和系统的限制大小对定位的量。我们还强调了布洛赫（Bloch）在周期性测深图上线性流体动力表面波的分散性关系的宏观分散关系的第一个实验证据。
hamming图上的自由费米斯的多部分信息
量子信息是一个引人入胜的主题，具有彻底改变我们对宇宙的理解的能力，并且已将其作为一种工具来理解在各种不同环境中的相对论现象，例如加速度和黑洞（称为异常和霍金效应）[1,2]。量子纠缠已被用作增强重力波检测器灵敏度的方法。参考文献[3,4]研究了通过收集相互量子相关性并讨论每个光束在干涉仪中传播的方式的差异来消除过滤腔的可行性。参考[5]提出了一种基于量子纠缠的重力波检测的量子速度计测量方案的新实现。除此之外，一些论文原则上研究了受重力波影响的量子特性，包括量子烙印[6]，量子时间扩张[7]，纠缠收集[8]，激发/对单个原子的兴奋/去敏化[9,10]等。在[11]中还研究了重力场对量子纠缠的影响。，但大多数研究都集中在两体纠缠上。在本文中，我们将研究重力波对量子多体态的影响，并讨论实验检测对压力波的可行性。
风电场效率和相互作用的线性理论
摘要：我们使用具有瑞利摩擦的双层线性动力学模型研究了重力波 (GW)、风电场形状和风向对风电场效率和相互作用的影响。使用了五个综合诊断量：总风差、涡度一阶矩、涡轮机功、扰动动能和垂直能量通量。涡轮机阻力对大气所做的功与扰动动能的耗散相平衡。提出了一种基于“涡轮机功”的风电场效率新定义。虽然重力波不会改变总风差或涡度模式，但它们会改变风差的空间模式，通常会降低风电场的效率。重力波会减缓逆风向的风速，并减少对附近下游风电场的尾流影响。重力波还会将部分扰动能量向上传播到高层大气中。我们将这些想法应用到新英格兰海岸拟建的 45 平方公里（15 平方公里）风能区。这些风力发电场彼此接近，因此风力发电机在风力发电场互动中发挥着重要作用，尤其是在冬季西北风吹拂时。控制方程是直接求解的，并使用快速傅里叶变换 (FFT) 求解。线性 FFT 模型的计算速度表明，它未来可用于优化这些风力发电场和其他风力发电场的设计和日常运营。
跨观测，重新分析和公里尺度的数值天气预测模型的南半球重力波动量通量的估计值
摘要：重力波（GWS）是子午线和上层平流层中子午倾覆循环的关键驱动因素之一。他们在气候模型中的表示遭受了不足的分辨率和对其参数化的有限约束。这种掩盖了对气候变化中中大气环流变化的评估。This study presents a comprehensive analysis of stratospheric GW activity above and downstream of the Andes from 1 to 15 August 2019, with special focus on GW representation ranging from an unprecedented kilometer- scale global forecast model (1.4 km ECMWF IFS), ground-based Rayleigh lidar (CORAL) observations, modern reanaly- sis (ERA5), to a coarse-resolution climate model (EMAC).与ERE5相比，发现Zonal GW动量（GWMF）的分辨垂直浮标（GWMF）的强度至少为2-2.5。与IFS中解决的GWMF相比，ERA5和EMAC的选址继续产生60 8 s的过度GWMF极点，从而在已解决的GWMF和参数化的GWMF之间产生明显的差异。在IFS和ERA5中对GW Pro Files的类似验证验证了相似的波结构。，即使在； 1公里的分辨率，IFS中的解析波弱于LIDAR观察到的波。此外，跨数据集的GWMF估计值表明，基于温度的代理基于线性GWS的中频近似，由于简化的GWMF和GW波长估计的数据高估了GWMF。总体而言，该分析为参数化验证提供了GWMF基准，并要求三维GW参数化，更好的上限处理和垂直分辨率随着模型中水平分辨率的增加而增加，以进行更现实的GW分析。
![arxiv：2408.02895v3 [gr-qc] 2024年11月26日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\03278bbeb268bdffe86ce1e90256d97f79b99c6c.webp)
arxiv：2408.02895v3 [gr-qc] 2024年11月26日
图1显示了一组模拟的旋转恒星核心偏转重力波信号。每个信号平均为4个。633×10 - 3秒（带有standard偏差5。306×10 - 5）使用Apple M2芯片与金属性能着色器（MPS）框架生成。这些信号是我们的生成深度学习产生的，特别是深层结构生成的对抗网络（DCGAN）[2，3]。使用Richers等人对DCGAN进行了训练。[1]旋转恒星 - 循环波形波形猫猫，并占587。1秒钟在同一处理器上训练。可以将预先训练的DCGAN视为一种现象学模型，用于旋转核心塌陷引力波，模仿旋转恒星核心核心 - 循环引力信号的关键效果，表现出倒塌，弹跳，弹跳和早期的弹跳后和早期原proto Proto Proto-Proto-Proto-Proto-newutron Star的振动。来自银河系核偏转超新星的重力波应该使用电流降压器观察[6]。然而，在基于地球的GW探测器网络，Advanced Ligo [7]，Advanced Pirgo [8]和Kagra [9] [10]之后，尚未观察到来自Stellar Core Comlapse的重力波[10]之后，尚未尚未观察到三个完整的观察跑（O1 – O3）和一个部分观察跑步（O4）。来自恒星核心偏转的重力波随附有关核心折叠动力学，爆炸机制，原始恒星的演变，旋转速率和核方程式的信息[6]，可直接探究折叠式折叠的核心。出色的核心 - 循环引力波信号很难建模，连接引力，核，粒子，统计和数值物理学[11]和