MRI: Acquisition of a Computing System for Large Simulation Data Sets in Multimessenger Astrophysics

MRI:获取多信使天体物理学中大型模拟数据集的计算系统

基本信息

  • 批准号:
    2018420
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 23万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2020-09-01 至 2023-08-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

This award supports research in relativity and relativistic astrophysics and it addresses the priority area of NSF's "Windows on the Universe" Big Idea. Astrophysics is currently undergoing an unprecedented transformation with the advent of multimessenger astronomy, which in turn is driven by the recent detection of gravitational waves from several black hole neutron star mergers, and by the avalanche of astronomical data that is now and will soon be collected by a range of powerful new and forthcoming facilities. Mergers of compact binary systems including neutron stars and black-holes of all mass ranges encode information about fundamental physics, demonstrate the behavior of matter in the most extreme environments in the Universe, give insights into the formation, acceleration and dissipation of the most powerful particle emission processes, and provide missing links in our understanding of the end stages of stellar evolution and of their astrophysical origin. The equipment proposed here will enable research in a broad range of research projects aimed at answering some the key unresolved questions about these mergers by providing key resources needed to analyze the huge data sets coming from large scale state-of-the-art simulations performed at the NSF's national supercomputers facilities. This new system will also allow the team to host a public data repository to share their results with the larger scientific community, useful for supporting further investigations, such as predicted multimessenger light curves, snapshots of ejecta structure at selected times, suitable for use as initial conditions for longer-term simulations, and tracer-particle trajectories useful for further nucleosynthesis calculations. These datasets will also be relevant for the interpretations of observations by current ground-based detectors, such as advanced LIGO, and similar detectors across the globe, future space-based gravitational wave missions, such as LISA, and upcoming major astronomical observatories such as The Vera Rubin's Large Synoptic Survey Telescope (LSST).This award supports the acquisition of a new data storage and analysis cluster to support multimessenger astrophysics. The system will consist of 16 analysis nodes and 3 petabytes of online storage, to be hosted at the Rochester Institute of Technology (RIT). The proposed system will enable the RIT group and their collaborators to store and analyze very large data sets produced by simulations carried out in both local computing clusters and at national supercomputing facilities, such as the Frontera exascale system. The new system will enable highly accurate modeling of compact objects that are key sources of gravitational waves, such as black hole and neutron star binaries and supermassive black hole binaries. These simulations often require years of post-simulation analysis to extract the relevant physics due to their complexity and size.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
该奖项支持相对论和相对论天体物理学的研究,并介绍了NSF“宇宙中的Windows”的优先领域。天体物理学目前正在随着多通用天文学的出现,正进行了前所未有的转变,这反过来又是由于最近发现的几个黑洞中子星星合并的引力波的驱动,现在是天文学数据的雪崩,这很快就会由强大的新型新型和即将出版的设施收集。 紧凑型二进制系统的合并包括中子星和所有质量范围的黑洞编码有关基本物理学的信息,证明了物质在宇宙中最极端的环境中的行为,为我们对最强大的粒子排放过程的形成,加速和耗散的见解提供了深刻的见解,并在我们对他们的阶段的缺失联系中提供了对他们的阶段的缺失联系。 这里提出的设备将在广泛的研究项目中进行研究,旨在通过提供分析来自NSF国家超级计算机设施的大型最新模拟所需的庞大数据集,以回答有关这些合并的一些关键问题。该新系统还将允许团队托管一个公共数据存储库,以与更大的科学界共享其结果,有助于支持进一步的研究,例如预测的多中电工光曲线,选定时间的弹出结构的快照,适合用作长期模拟的初始条件,以及用于长期轨迹的轨迹,可用于进一步的核合成量表。这些数据集也将与当前基于地面检测器(例如高级LIGO)以及全球的类似检测器进行观察的解释有关天体物理学。该系统将由16个分析节点和3次在线存储组成,将在罗切斯特理工学院(RIT)托管。 拟议的系统将使RIT集团及其合作者能够存储和分析由本地计算群集和国家超级计算设施(例如Frontera Exascale系统)进行的模拟产生的非常大的数据集。新系统将实现紧凑型物体的高度准确建模,这些物体是重力波的关键来源,例如黑洞和中子星二进制二进制物和超质量黑洞二进制。这些模拟通常需要多年的仿真分析,以提取相关的物理学,因为它们的复杂性和规模。该奖项反映了NSF的法定任务,并且被认为是值得通过基金会的知识分子优点和更广泛的影响评估标准通过评估来获得支持的。

项目成果

期刊论文数量(33)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
HARM3D+NUC: A New Method for Simulating the Post-merger Phase of Binary Neutron Star Mergers with GRMHD, Tabulated EOS, and Neutrino Leakage
  • DOI:
    10.3847/1538-4357/ac1119
  • 发表时间:
    2021-06
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    A. Murguia-Berthier;S. Noble;L. Roberts;E. Ramirez-Ruiz;Leonardo R. Werneck;Michael Kolacki;Z. Etienne
  • 通讯作者:
    A. Murguia-Berthier;S. Noble;L. Roberts;E. Ramirez-Ruiz;Leonardo R. Werneck;Michael Kolacki;Z. Etienne
Population of Merging Compact Binaries Inferred Using Gravitational Waves through GWTC-3
  • DOI:
    10.1103/physrevx.13.011048
  • 发表时间:
    2021-11
  • 期刊:
  • 影响因子:
    12.5
  • 作者:
    The Ligo Scientific Collaboration;The Virgo Collaboration;T. Abbott;T. Abbott;F. Acernese;K. Ackley
  • 通讯作者:
    The Ligo Scientific Collaboration;The Virgo Collaboration;T. Abbott;T. Abbott;F. Acernese;K. Ackley
Hybrid waveforms for generic precessing binaries for gravitational-wave data analysis
用于引力波数据分析的通用处理二进制文件的混合波形
  • DOI:
    10.1103/physrevd.102.024012
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Sadiq, Jam;Zlochower, Yosef;O’Shaughnessy, Richard;Lange, Jacob
  • 通讯作者:
    Lange, Jacob
All-sky search for short gravitational-wave bursts in the third Advanced LIGO and Advanced Virgo run
在第三次 Advanced LIGO 和 Advanced Virgo 运行中对短引力波爆发进行全天搜索
  • DOI:
    10.1103/physrevd.104.122004
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Abbott, R.;Abbott, T. D.;Acernese, F.;Ackley, K.;Adams, C.;Adhikari, N.;Adhikari, R. X.;Adya, V. B.;Affeldt, C.;Agarwal, D.
  • 通讯作者:
    Agarwal, D.
Circumbinary Disk Accretion into Spinning Black Hole Binaries
  • DOI:
    10.3847/1538-4357/abf0af
  • 发表时间:
    2021-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    F. L. Lopez Armengol;L. Combi;M. Campanelli;S. Noble;J. Krolik;Dennis B. Bowen;M. Avara;V. Mewes;H. Nakano
  • 通讯作者:
    F. L. Lopez Armengol;L. Combi;M. Campanelli;S. Noble;J. Krolik;Dennis B. Bowen;M. Avara;V. Mewes;H. Nakano
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Manuela Campanelli其他文献

突発的重力波カタログ2(GWTC-2)と重力波物理学
引力波目录 2 (GWTC-2) 和引力波物理学
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Hiroyuki Nakano;Brennan Ireland;Manuela Campanelli;Eric J. West;中野寛之
  • 通讯作者:
    中野寛之
Spinning, Precessing, Black Hole Binary Spacetime via Asymptotic Matching
通过渐近匹配的旋转、进动、黑洞二元时空
  • DOI:
    10.1088/0264-9381/33/24/247001
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Hiroyuki Nakano;Brennan Ireland;Manuela Campanelli;Eric J. West
  • 通讯作者:
    Eric J. West
Multiband gravitational-wave astronomy: Observing binary inspirals
多波段引力波天文学:观测双星螺旋
  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    中野寛之;Brennan Ireland;Ofek Birnholtz;Eric West;Manuela Campanelli;中野 寛之
  • 通讯作者:
    中野 寛之
Inspiralling, nonprecessing, spinning black hole binary spacetimevia asymptotic matching
通过渐近匹配的吸气、非进动、旋转黑洞二元时空
  • DOI:
    10.1103/physrevd.93.104057
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Brennan Ireland;Bruno C. Mundim;Hiroyuki Nakano;Manuela Campanelli
  • 通讯作者:
    Manuela Campanelli
Inspiraling black-hole binary spacetimes: Challenges in transitioning from analytical to numerical techniques
鼓舞人心的黑洞二元时空:从分析技术过渡到数值技术的挑战
  • DOI:
    10.1103/physrevd.93.124072
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Yosef Zlochower;Hiroyuki Nakano;Bruno C. Mundim;Manuela Campanelli;Scott Noble;Miguel Zilhao
  • 通讯作者:
    Miguel Zilhao

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  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 通讯作者:
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Collaborative Research: Deploying Curvilinear Coordinate and Multipatch Methods on Neutron Star Mergers
合作研究:在中子星合并中部署曲线坐标和多面体方法
  • 批准号:
    2110338
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 23万
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WoU-MMA: Collaborative Research: Supermassive Binary Black Hole Mergers: Accretion Dynamics and Electromagnetic Output
WoU-MMA:合作研究:超大质量双黑洞合并:吸积动力学和电磁输出
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    1811228
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  • 资助金额:
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    Standard Grant
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    1707946
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  • 批准号:
    1516125
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    2015
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    Standard Grant
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    1516150
  • 财政年份:
    2015
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  • 财政年份:
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  • 资助金额:
    $ 23万
  • 项目类别:
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知道了