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高度なベイズ統計アルゴリズムを使って,隣接する恒星を取り巻く複数の惑星の検出を簡単にする.
安価なマルチコアPC上でも,gridMathematicaを使った並列計算によりスピードアップでき,目標が達成できた.
Phil Gregory氏はブリティッシュコロンビア大学の物理学・天文学の名誉教授です.氏は,近くの恒星の軌道を回る惑星により引き出されるわずかな信号を検出し,それを明らかにするための高度なベイズ統計ツール開発の第一人者です.天文学者はすでに,300個を超える太陽系外惑星を発見しています.その大部分が木星のような巨大ガス惑星です.現在見付けようとしているのは,ホストとなる恒星のハビタブルゾーンにある地球のような惑星です.
Q:先生は研究でどのようにMathematicaをお使いですか?
A:私の最新アルゴリズムには,パラレルテンパリング法,マルコフ連鎖モンテカルロ法,焼きなまし法,遺伝的アルゴリズムを含む,利用できるすべての最先端の数値計算ツールが使われています.Mathematicaはこれらのツールを作成しその性能を可視化するための素晴らしい環境を提供してくれます.このすべてを使うことで,4つの恒星だけのデータの再分析で3つの別の惑星を発見することができました.
Q:gridMathematicaは先生の研究で重要な役割を果たしていますか?
A:最近,コードをgridMathematicaにポートすることで,安価な8コアのPCで7倍のスピードアップを実現することができました.並列計算をこんなに簡単に使うことができるようになるとは思いませんでした.私たちは,現在惑星を1つ持つことが分かっている恒星のほとんどには複数の惑星があるのではないかと思っています.gridMathematicaを使って複数の惑星を同時に探索できるようになりました.このことにより,近くの恒星の惑星環境についてもっと多くのことが分かるようになります.
Q:Mathematicaのどのようなところが一番気に入っていらっしゃいますか?
A:もともとは授業での必要性からMathematicaを使うようになったのですが,Mathematicaで研究プログラムのコードを書きデバッグした方が,FORTRANを使ったときより20倍早くできることに間もなく気がつきました.その結果,今では研究できる問題の範囲と複雑さが大幅に拡大されました.Mathematicは数学,計算,可視化,文書作成,授業のための最高の一体型環境であるため,大変便利で時間の節約にもなります.