今日はいろんな発表者と議論。
まずは宇宙背景重力波の観測値をシミュレーションでは１割しか再現できていない問題について。宇宙初期にSMBHBが合体する際に出る重力波なので、重たいブラックホール同士を合体させることによって１０倍に底上げしようというネタ。数は少なくても良いのでとにかく重たいブラックホールを作れるかどうかが問題なのですが、何とかなりそうだとのこと。
問題は合体しなかったヤツらがどんな形で残っているのか、それがどういう風に見えるのか、そしてそれくらいあるのか。そこがこのシナリオに制限を与える事になりそうです。
２つ目。宇宙初期にできたと考えられる球状星団ですが、これまでは（たぶん）等温分布のガスからできることを想定したシミュレーションだけだった。それを一つのガス塊の中でも濃度にムラがあるようなものを想定してシミュレーションしてみたという話。
１つ目のやつに関連するかもしれないし、そもそも銀河進化の文脈で考えるなら、球状星団サイズのガス塊１つだけでやるよりも、フィールドの中にたくさん配置して、相互作用をさせながらシミュレーションをできれば、銀河進化に何らかの知見を与えられないか？
そして３つ目。強い重力レンズ効果を受けた天体が２０００個程発見されている。今後も増えるんだろうけど、これを人力で検出するのは大変なので、AIにやらせたい。ところが９５％程度の信頼度を出そうと思うと、学習用データの個数が２万個ほどいる。足りない分をどうやって何とかするのか？という話。
実際問題としては、すでに重力ポテンシャル形状がわかっているレンズ天体をたくさん用意し、向こう側にある天体をどんどんすげ替えて重力レンズ効果を受けた画像を作ることで学習データ化した方が良いのでは？という話をしてきた。ただし、今後発見されるのは遠方にあって画像が粗いというか、ぼやけたような天体像になるはずなので、学習データ用に生成する際にちょっと工夫が必要なはず。
さて、明日も午後から天文学会です。
今月の累計歩数：２５，１０７歩
今日の体重：７３．９ｋｇ