研究

リアルタイム検出、天空位置推定、強い重力レンズ効果を受けた信号の探索のための重力波データ解析手法を開発しています。

私の研究の動機は、重力波天文学における中心的な課題にあります。科学的に重要な信号の多くは、標準的な単一イベント探索だけでは見つけにくいものです。これには、しきい値下イベント、重力レンズによる反復信号、マイクロレンズ効果の特徴、迅速なマルチメッセンジャー追観測に解釈が依存する信号が含まれます。私は、低レイテンシ検出システム、ターゲット探索、イベント間の整合性、天体物理学的事前情報を組み合わせる手法に取り組んでいます。同じテーマを図とともに見たい場合は、研究関心ページをご覧ください。

主な分野 低レイテンシ検出、重力波レンズ効果、天空位置推定
共同研究での役割 KAGRA Low-Latency Group 共同議長
手法 TESLA/TESLA-X、GstLAL ワークフロー、ターゲット探索、イベント間推論

研究の方向性

01

レンズ重力波のターゲット探索

既知イベントの情報を用いて、しきい値下のレンズ重力波信号を回収するための TESLA フレームワークを提案し、TESLA-X の開発を主導しました。これらの手法は、物理的に整合するレンズ対応信号への感度を保ちながら、有効な探索空間を小さくします。

02

低レイテンシ検出とアラート基盤

KAGRA Low-Latency Group の共同議長として、マルチメッセンジャー追観測のためのリアルタイム重力波検出とアラートワークフローを調整しています。パイプライン統合、検証、LVK 観測ランに向けた準備が含まれます。

03

天空位置推定とマルチメッセンジャー天文学

検出器配置、感度、反復像が天空位置推定に与える影響を研究しています。この研究は、迅速な電磁波追観測、母銀河同定、重力レンズ波を天体物理と宇宙論の探針として使うことを支えます。

04

統計的に頑健なレンズ解析

重力波レンズ候補の検証、背景推定、有意性評価に取り組んでいます。Mock Data Challenge や LVK 観測ランにおける共同研究全体の解析も含みます。

代表的な出版物

Investigating the effect of sensitivity of KAGRA on sky localization of gravitational-wave sources from compact binary coalescences

Alvin K. Y. Li, Peony K. K. Lai, Elwin K. Y. Li, Otto A. Hannuksela

arXiv:2604.13580, 2026

A first investigation of repeated-signal localization of strongly lensed gravitational waves for multimessenger astronomy

Alvin K. Y. Li, Otto A. Hannuksela

arXiv:2604.16561, 2026

TESLA-X: an effective method to search for subthreshold lensed gravitational waves with a targeted population model

Alvin K. Y. Li, Juno C. L. Chan, Heather Fong, Aidan H. Y. Chong, Alan J. Weinstein, Jose M. Ezquiaga

Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 2025

Targeted subthreshold search for strongly lensed gravitational-wave events

Alvin K. Y. Li, Rico K. L. Lo, Surabhi Sachdev, Juno C. L. Chan, E. T. Lin, Tjonnie G. F. Li, Alan J. Weinstein

Physical Review D, 2023

Search for Gravitational-lensing Signatures in the Full Third Observing Run of the LIGO-Virgo Network

LIGO-Virgo-KAGRA Collaboration

The Astrophysical Journal, 2024

代表的な図

TESLA-X ワークフロー
ターゲットテンプレートバンクと母集団モデルを構築する TESLA-X ワークフロー。
レンズ像数に対する中央値の天空位置推定面積
反復レンズ像を組み合わせることによる天空位置推定の改善。