114年-2-7-實作學生：物理學系【黃義升】

參賽序號：2-7

海報主題

Machine-Learning investigation of Gravitational Wave SkyLocator with the application of Autoregressive Rational Quadratic-Spline flow

系級

物理學系

指導老師及參賽學生

指導老師：李君樂
參賽學生：黃義升

構想說明

隨著重⼒波（GW）事件數量的增加，電磁（EM）後續觀測在多信使天 ⽂學中變得⽇益重要。由於緻密雙星併合（CBCs）產⽣的電磁餘暉衰減迅 速，因此快速且可靠的重⼒波定位對於識別其電磁對應體⾄關重要。在本海報 中，我們展⽰了⾃回歸有理⼆次樣條（ARQS）重⼒波天空定位器的結果，該 ⽅法能夠提供與傳統快速定位⽅法 BAYESTAR 相媲美的快速重⼒波定位。我 們使⽤⾃回歸正規化流（auto-regressive normalizing flow）從初始的常態 分布中計算出重⼒波位置的機率密度，並進⼀步透過深度學習推論其在天⽂座 標系統中的機率分布。

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