Boinc - Распределенные вычисления на благо науки!

В отечественном проекте распределённых вычислений RakeSearch важное достижение!!!

Завершён масштабный 6-летний эксперимент по поиску ОДЛК порядка 10 в окрестностях обобщенных симметрий в парастрофических срезах, полученные результаты постобработаны и проанализированы, можно подводить первые итоги, читать подробнее:

https://boinc.ru/forum/topic/proekt-...94#postid-9281

Добро пожаловать на Cascade Day Challenge: 5-дневный SR5 (Sierpinski/Riesel Base 5) с 25 октября 2024 UTC по 30 октября 2024 UTC.
https://www.primegrid.com/forum_thre...d=10673#175971

Следующим испытанием серии 2024 года станет 5-дневное испытание, посвященное 13-й годовщине выпуска [S] Cascade, финала 5-го акта Homestuck, впервые появившегося в Интернете 25 октября 2011 года.

Возможно, это большая нагрузка для наших серверов, что они решили почтить память Flash-анимации, которая была так печально известна тем, что взломала четыре веб-сайта. Или, возможно, к нам присоединится миллион человек с каждого по ядру процессора. Может быть ::
Чтобы принять участие в испытании:

Дождитесь начала испытания (или установите расписание загрузки клиента BOINC соответствующим образом), поскольку задания, выданные до испытания, не будут учитываться.

В разделе настроек PrimeGrid выберите только проект SR5 (Sierpinski/Riesel Base 5).

Важные напоминания:

Примечание о задачах SR5: PRST (программа, на которой работает SR5) устранила необходимость в полной двойной проверке каждой рабочей единицы, но заменила ее короткой проверочной задачей. Ожидайте получить несколько задач примерно на 1% от обычной длины.
Обычный срок для некоторых из этих WU больше, чем временные рамки задачи, поэтому убедитесь, что ваш компьютер может вернуть WU в течение 5 дней. Будут учитываться только задачи, отправленные ПОСЛЕ времени начала и возвращенные ДО времени окончания.

По завершении задачи: Мы любезно просим пользователей, «двигающихся дальше», ОТМЕНИТЬ свои задачи вместо ОТКЛЮЧЕНИЯ, СБРОСА или ПРИОСТАНОВКИ. ОТМЕНА задач позволяет немедленно их переработать; таким образом, гораздо быстрее «очистка» к концу задачи. ОТКЛЮЧЕНИЕ, СБРОС и ПРИОСТАНОВКА задач заставляют их оставаться в подвешенном состоянии до ИСТЕЧЕНИЯ СРОКА. Поэтому мы должны ждать, пока истечет срок действия задач, чтобы отправить их на выполнение. Пожалуйста, рассмотрите возможность завершения того, что находится в очереди, или ОТМЕНЫ. Спасибо!

Давайте поговорим об оборудовании:
Поддерживаемые платформы для задач SR5:
Windows: 32-разрядная, 64-разрядная
Linux: 32-разрядная, 64-разрядная
Mac: 64-разрядная
Поддерживается и рекомендуется многопоточность.

Использует быстрые задачи проверки, поэтому не нужны задачи двойной проверки. Все «первые»!

Intel и последние процессоры AMD с возможностями FMA3 (Haswell или лучше для Intel, Zen-2 или лучше для AMD) будут иметь очень большое преимущество при выполнении задач LLR, а процессоры с возможностями AVX-512 (некоторые последние процессоры Intel Skylake-X и Xeon, процессоры AMD Ryzen 7000 и EPYC) будут самыми быстрыми.

Обратите внимание, что PRST использует последнюю версию AVX-512 gwnum, которая в полной мере использует возможности этих новых процессоров.

Как и при любом перемалывании чисел, чрезмерное тепло может потенциально привести к постоянному отказу оборудования. Пожалуйста, убедитесь, что ваша система охлаждения достаточна. Пожалуйста, ознакомьтесь с этой публикацией для получения более подробной информации о том, как вы можете «протестировать» свой процессор.

Дополнительная информация:

Конвертер часовых поясов:
25 октября 06:12 UTC на 30 октября 6:12 UTC

ПРИМЕЧАНИЕ: часы обратного отсчета на главной странице используют время хост-компьютера. Поэтому, если время вашего компьютера не совпадает, то и часы обратного отсчета будут отличаться. Для точного времени используйте время UTC в разделе данных в самом верху, над часами обратного отсчета.

Информация о подсчете очков

Очки будут сохраняться для отдельных лиц и команд. Только задания, выданные ПОСЛЕ 25 октября 06:12 UTC и ДО 30 октября 6:12 UTC, будут учитываться для зачета. Мы будем использовать тот же метод подсчета очков, который мы в настоящее время используем для кредитов BOINC. Кворум из 2 человек НЕ требуется для присуждения баллов Challenge, т. е. нет двойной проверки. Таким образом, каждый возвращенный результат будет получать балл Challenge. Обратите внимание, что если результат в конечном итоге будет признан недействительным, балл будет удален.

О проекте SR5

Серпинский с основанием 5 — наименьшее четное число Серпинского с основанием 5 предполагается равным k=159986. Чтобы доказать это, достаточно показать, что k*5^n+1 является простым числом для каждого четного k < 159986. В настоящее время это достигнуто для всех четных k, за исключением следующих 28 значений (по состоянию на 20 октября 2024 г.):

k = 6436, 7528, 10918, 26798, 31712, 36412, 41738, 44348, 44738, 45748, 58642, 60394, 62698, 64258, 67612, 67748, 71492, 74632, 76724, 83936, 84284, 90056, 92906, 93484, 105464, 126134, 139196, 152588

Ризель с основанием 5 — предполагается, что наименьшее четное число Ризель с основанием 5 равно k=346802. Чтобы доказать это, достаточно показать, что k*5^n-1 является простым числом для каждого четного k < 346802. В настоящее время это достигнуто для всех четных k, за исключением следующих 53 значений (по состоянию на 20 октября 2024 г.):

k = 4906, 23906, 26222, 35248, 68132, 71146, 76354, 81134, 92936, 102952, 109238, 109862, 127174, 131848, 134266, 143632, 145462, 145484, 146756, 147844, 151042, 152428, 154844, 159388, 164852, 170386, 170908, 182398, 187916, 189766, 190334, 195872, 201778, 204394, 206894, 231674, 239062, 239342, 246238, 248546, 259072, 265702, 267298, 271162, 285598, 285728, 298442, 304004, 313126, 318278, 325922, 335414, 338866

История

Роберт Смит первоначально представил идею поиска Серпинского/Ризеля по основанию 5 17 сентября 2004 года в группе primeform yahoo. Используя {3,7,13,31,601} в качестве покрывающего множества, он предположил, что k=346802 является наименьшим числом Ризеля по основанию 5. Вскоре после этого Гвидо Сметрийнс предположил, что k=159986 является наименьшим числом Серпинского по основанию 5.

После того, как Роберт выполнил большую часть первоначальной работы самостоятельно, 28 сентября 2004 года он опубликовал сообщение на mersenneforum.org, и таким образом началась распределенная работа. Другими основными участниками разработки, управления и роста проекта являются Ларс Дауш, Джефф Рейнольдс, Ананд С. Наир и Томас Массер.

Простые числа, найденные PrimeGrid находятся по этой ссылке https://www.primegrid.com/forum_thre...d=10673#175971

Простые числа, найденные другими
3622 * 5^7558139-1 найдено Райаном Проппером 18 февраля 2022 г.
114986*5^1052966-1 найдено Сергеем Баталовым 3 июня 2013 г.
119878*5^1019645-1 найдено Сергеем Баталовым 3 июня 2013 г.

Что такое PRST?

PRST — это усовершенствованная версия приложения LLR2, разработанная нашим Павлом Атнашевым и stream. Он использует проверки Gerbicz-Li для включения функции Fast DoubleCheck, которая почти удвоит скорость выполнения PrimeGrid проектов, к которым она применяется. В настоящее время PRST используется для проекта SR5 (Sierpinski/Riesel Base 5).

Хотите принять участие в распределенных вычислениях, тогда, Вам сюда:
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php
https://boinc.ru
Ссылка на git-хаб, где лежат исходники программы-клиента BOINC.
https://github.com/BOINC/boinc
Ссылка на телеграмм https://t.me/TSCRussia"]

Обновление перезапуска Africa Rainfall Project

https://www.worldcommunitygrid.org/r...p1/overview.do

Проект ARP будет перезапущен в понедельник 4 ноября после технической паузы, в которую он вошел в декабре 2022 года.

Проект: Africa Rainfall Project
Опубликовано: 31 октября 2024 г.

Предыстория

Africa Rainfall Project (ARP) направлен на моделирование ливней в странах Африки к югу от Сахары для улучшения региональных прогнозов погоды. Цель состоит в том, чтобы запустить моделирование погоды с высоким разрешением (1 км) для всего региона в течение одного года.

Предоставление точных прогнозов погоды имеет решающее значение для самодостаточности местного фермерского сообщества. Сравнивая результаты, полученные путем вычисления данных об осадках из различных источников с использованием World Community Grid, ученые могут создавать все более точные прогнозы, улучшать будущие моделирования и, в свою очередь, прогнозы погоды.

В декабре 2022 года проект был поставлен на техническую паузу из-за ограничений емкости их системы хранения, размещенной в национальной установке HPC в Нидерландах. Более подробную информацию об ограничении хранилища и подробных шагах, необходимых для перезапуска проекта, можно найти в нашем предыдущем обновлении за апрель.

https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=811

Обновление перезапуска ARP

Ранее команда ARP размещала на своих серверах в TU Delft все скрипты, данные и скомпилированные приложения, необходимые для подготовки входных данных для новых рабочих единиц.

Команда ARP предоставляла нам эти новые входные данные для загрузки, чтобы мы могли подготовить следующее поколение рабочих единиц и проиндексировать их в BOINC.

Вывод завершенных рабочих единиц, отправленный нам волонтерами, а затем от нас в TU Delft, был необходим, но недостаточен для подготовки следующего поколения рабочих единиц. Необходимо выполнить ряд шагов предварительной обработки, которые ссылаются на исходные метеорологические данные и данные о температуре поверхности, и это конвейер, который теперь размещен на серверах WCG для перезапуска ARP1 после того, как команда ARP любезно предоставила весь код скриптов и данные, а также полезную документацию.

В результате WCG теперь находится в лучшем положении для работы с научными группами по моделированию погоды в будущем. Мы также обсуждали возможное расширение до версии GPU программного обеспечения WRF с нашим ведущим научным экспертом Ллойдом А. Трейнишем.
https://www.mmm.ucar.edu/models/wrf

Каждая подзадача проекта ARP1, отправленная волонтерам в качестве рабочей единицы, отличается от других подзадач местоположением и временем. Каждая рабочая единица моделирует погоду в подрегионе, называемом доменом, и существует 35 609 перекрывающихся доменов, составляющих регион к югу от Сахары, для которого мы моделируем погоду с помощью приложения NCAR Weather Research Forecasting (WRF).
Каждый из этих доменов, чтобы завершить работу за разумное время на устройствах волонтеров, моделирует погоду в «поколениях», которые представляют собой просто 48-часовые интервалы, помеченные от 000 до 183, что в сумме составляет год моделирования погоды для региона.

Поскольку выходные данные предыдущего поколения используются в качестве входных данных для следующего поколения, граница должна в конечном итоге синхронизироваться по всем доменам для выполнения общих вычислений.

Некоторые домены могут отставать, а некоторые кластеры доменов, которые находятся достаточно далеко друг от друга, могут генерировать некоторые входы следующих поколений, не дожидаясь, пока их далекие соседи догонят. В прошлом мы теряли опыт предыдущего поколения, но перезапуск моделирования с начальных условий или контрольной точки возможен, и мы обычно назначаем более высокий приоритет этим рабочим единицам в BOINC, пока не догоним.

Рисунок 1. Прогресс в моделировании прогноза погоды для каждого субрегиона Африки к югу от Сахары. Дата начала моделирования на один год — 01.07.2018, а конец — при расчете данных за 30.06.2019.
Теперь мы можем использовать результаты, которые мы накопили во время перехода на хранилище в Делфтском техническом университете, и снова начать генерировать входные данные для следующего поколения рабочих единиц ARP1.

В большинстве случаев мы сможем продолжить с того места, на котором остановились, в ведущем поколении (большая часть которого находится между 130 и 140), и со временем, благодаря полной автоматизации сценариев, мы сможем подготовить постоянный поток рабочих единиц ARP1.

Благодарим команду ARP за постоянное партнерство с WCG. Благодарим всех волонтеров, которые помогли обработать первую фазу проекта, и заранее благодарим всех тех, кто поможет нам довести проект ARP до успешного завершения.
Команда WCG

Хотите принять участие в распределенных вычислениях, тогда, Вам сюда:
https://boinc.ru
Ссылка на телеграмм https://t.me/TSCRussia"]

С 13 ноября 07:00 по 20 ноября 07:00 PrimeGrid будет проводить 7-дневный конкурс по проекту PSP (Prime Sierpinski Problem LLR). Обратите внимание на необычное время начала и окончания!

Для получения дополнительной информации см. эту ветку форума.

https://www.primegrid.com/forum_thread.php?id=10696

Мои дорогие друзья,

Более 10 лет я занимаюсь проектом Universe@Home.

К сожалению, после смерти профессора Кшиштофа Бельчинского мы не смогли найти способ продолжить проект. Поэтому, поскольку финансирование закончилось в конце августа этого года, я формально больше не связан с проектом.

Все еще надеясь, что будет найдена научная группа для дальнейшего развития, я продолжал заниматься текущим обслуживанием сервера и намерен продолжать заниматься этим в свободное время, пока либо не будет найден преемник Кшиштофа, либо пока CAMK не решит закрыться. вниз по серверам.

Мне искренне жаль, что столь долгая история нашей совместной работы подходит к концу. К сожалению, мне не хватает научных знаний, необходимых для продолжения исследований самостоятельно.

Я хотел бы поблагодарить всех вас за многолетнюю поддержку и выразить надежду, что когда-нибудь мы сможем снова встретиться над другим проектом, которым я смогу управлять со стороны BOINC.
Кшиштоф 'krzyszp' Пищек

Член команды Radioactive@Home https://bit.ly/3uYcNqW
Мой Профиль на Патреоне https://bit.ly/3BzScvt
Universe@Home на YouTube

Использование технологий во благо: как Сойер и Бретт Томпсон переосмысливают исследования рака

Опубликовано: 8 ноября 2024 г.

Когда у Бретта Томпсона диагностировали рак мозга, это стало разрушительной новостью для его семьи. Но из этого кризиса вытекла необычная реакция его тогдашнего 12-летнего сына Сойера Томпсона, который использовал свою любовь к технологиям, чтобы присоединиться к борьбе с раком неожиданным образом. Сегодня их история вдохновляет людей по всему миру переосмыслить, как они тоже могут внести свой вклад в научные исследования, даже без специальных знаний или средств.

Путь Сойера начался с простого поиска в интернете, движимого желанием помочь отцу любым возможным способом. «У меня не было денег, чтобы пожертвовать, не было знаний о том, как вылечить рак. Я чувствовал себя бессильным», — вспоминает он.

Его исследования привели его к World Community Grid, новаторской инициативе, которая позволяет отдельным лицам вносить свободную вычислительную мощность для поддержки ученых с ресурсоемкой обработкой данных. Созданная IBM в 2004 году и позже переданная в Исследовательский институт Крембила в Торонто, эта платформа использует мощность тысяч домашних компьютеров для выполнения вычислений с большим объемом данных за малую часть времени и затрат, которые потребовались бы на обычных суперкомпьютерах.

Увидев потенциал, Сойер запустил Sawyer's Cancer Fighting Network и привлек членов семьи, друзей и даже незнакомцев онлайн для пожертвования неиспользуемой вычислительной мощности.

Просто запустив фоновое приложение на своих компьютерах, его сеть добровольцев могла помочь обработать огромные объемы данных, необходимые для исследования рака. Его первоначальной целью было создать 100-летнюю вычислительную мощность за один год. К его удивлению, он превзошел эту цель за два месяца благодаря подавляющей поддержке мирового сообщества. По мере распространения информации к инициативе Сойера присоединилось больше добровольцев, что помогло ему достичь 1000 лет вычислительного времени к следующему дню рождения его отца. Сегодня его сеть из 208 добровольцев внесла эквивалент более 1870 лет обработки данных в исследования рака.

Влияние усилий Сойера выходит далеко за рамки его семьи. Его сеть сыграла важную роль в продвижении проекта Mapping Cancer Markers Project, который фокусируется на выявлении маркеров, связанных с раком. Доктор Игорь Юришица, старший научный сотрудник Научно-исследовательского института Крембиля, своими глазами увидел, какую разницу дает такая поддержка.

«Как ученые, мы часто сталкиваемся с вычислительными задачами, превышающими доступные нам вычислительные мощности», — объясняет доктор Юришица. «Встреча с Томпсонами была для нас смирением; она напомнила нам о влиянии, которое могут оказать наши исследования, когда такие люди, как Сойер, объединяют людей, которым не все равно».

Ускоренный прогресс проекта — позволил команде изучить рак легких, рак яичников и расширить его, чтобы понять саркому — что позволило получить новые результаты для улучшения лечения и профилактики рака.

Семья Томпсонов недавно приехала из своего дома в Вашингтоне, округ Колумбия, в Торонто, где они посетили исследовательские центры Крембиля и встретились с учеными, которых они поддерживают.

Для Сойера этот опыт оживил цель его усилий. «Исследования — это то, что дает энергию для новых открытий, и они нужны нам больше, чем когда-либо», — говорит он, восхищаясь передовыми микроскопами и технологиями визуализации в Центре передовой оптической микроскопии Крембиля. Главным моментом визита стало то, что он поделился с исследователями 3D-печатной моделью мозга своего отца, уникальным и сентиментальным подарком, который он сделал из снимков МРТ после того, как опухоль Бретта была удалена. Бретт, который описывает модель как смесь «юмора об опухолях» и любви, считает, что она символизирует силу, которую его семья обрела среди своих испытаний.

Размышляя о том, как далеко они продвинулись, Бретт делится, как глубоко он тронут преданностью Сойера. «Это началось, как способ помочь мне, но переросло в то, что помогает многим другим», — говорит он с очевидной гордостью. Действительно, то, что начиналось как личное усилие, стало объединяющим кличем для семей по всему миру, пострадавших от рака. Один волонтер, известный под именем пользователя «Old Chap», присоединился к команде Сойера после того, как ему поставили диагноз, олицетворяя дух сообщества, который вдохновлял Сойера.

По мере того, как развивается путь Сойера, развивается и его видение будущего. Он продолжает искать способы использования технологий для общественного блага. В 18 лет он расширил свою работу от организации сети волонтерских компьютеров до создания веб-сайтов, разработки ботов и содействия усилиям по борьбе с пандемией, включая платформу, помогающую людям находить записи на вакцинацию от COVID-19. «Настоящая сила технологий — это не скорость или что-то в этом роде», — размышляет Сойер, — «а то, как вы используете их, чтобы оказать положительное влияние на мир».
Для тех, кто вдохновлен пойти по стопам Сойера, присоединиться к World Community Grid легко. Посетив Sawyer’s Cancer Fighting Network, волонтеры могут зарегистрироваться, загрузить приложение и стать частью всемирного движения, которое превращает обычные компьютеры в инструменты для выдающихся научных достижений. Как показывает успех Сойера, каждый может стать частью решения некоторых из самых больших мировых проблем, по одному вычислительному циклу за раз. Эта вдохновляющая история также заинтриговала репортера City News Фаизу Амин, которая взяла интервью у Сойера и его отца.

https://toronto.citynews.ca/video/20...ancer-research
https://www.helpsawyerfightcancer.com/

Хотите принять участие в распределенных вычислениях, тогда, Вам сюда:
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php
https://boinc.ru
Ссылка на git-хаб, где лежат исходники программы-клиента BOINC.
https://github.com/BOINC/boinc
Ссылка на телеграмм https://t.me/TSCRussia"]

World Community Grid исполнилось 20 лет!

В этом ноябре мы отмечаем двадцатую годовщину World Community Grid (WCG), инициативы, которая задействовала простаивающие вычислительные мощности компьютеров волонтеров по всему миру для продвижения критически важных научных исследований.
Опубликовано: 16 ноября 2024 г.

Запущенный в 2004 году IBM, WCG начинался как амбициозный проект по мобилизации свободных вычислительных мощностей для решения глобальных проблем в области здравоохранения, бедности и устойчивого развития. За последние два десятилетия он оказал огромное влияние, достигнув миллионов процессорных лет вычислений в различных исследовательских проектах на благо человечества. Сегодня Jurisica Lab в Научно-исследовательском институте Крембиля, часть University Health Network (UHN), продолжает продвигать миссию WCG, развивая наследие IBM, расширяя ее охват и фокус.

Почему WCG?

Все большие объемы данных генерируются в лабораториях по всему миру в самых разных дисциплинах. Для анализа этих данных требуются все более мощные (и дорогие) компьютеры, что заставляет исследователей либо находить масштабируемые решения, либо изменять исследовательские вопросы, на которые мы можем себе позволить ответить. Сетевые вычисления обеспечивают решение многих из этих проблем, поскольку они разделяют проблему на более мелкие задачи, которые распределяются по компьютерам, которые также постоянно обновляются.

WCG работает на стыке гражданской науки, открытых данных и вычислительной биологии. Он дает возможность отдельным лицам вносить вклад в передовые исследования из собственных домов или с работы, предоставляя исследователям вычислительную мощность, необходимую для анализа огромных наборов данных и поиска ответов на некоторые из самых насущных вопросов, с которыми сталкивается человечество. Эта приверженность продвижению научных открытий привела к достижениям, ранее невообразимым с помощью обычных ресурсов.

Когда?

Как подробно описано в нашей предыдущей новостной статье, World Community Grid вышла в сеть в 2004 году с миссией решения проблем общества путем использования свободных вычислительных мощностей мира. IBM пожертвовала оборудование, программное обеспечение, технические услуги и поддержку хостинга для создания и запуска World Community Grid. Это была первая в своем роде благотворительная модель, использующая пожертвованную вычислительную мощность компьютеров от обычных людей для решения многих исследовательских вопросов в рамках отдельных проектов.

В сентябре 2021 года право собственности на World Community Grid было передано Jurisica Lab в Научно-исследовательском институте Крембила. Хотя переход был долгим, и путь был немного трудным, небольшая исследовательская группа, которая заменила большую корпоративную команду, сделала все возможное и продолжает вкладывать время и энергию в продолжение важного наследия и поддержки исследований, предоставляемых WCG. Будучи частью крупнейшей в Канаде больничной исследовательской организации, Jurisica Lab намерена использовать инфраструктуру WCG для ускорения открытий в области хронических заболеваний, включая рак, артрит и неврологические расстройства. Проекты, поддерживаемые WCG сегодня, добиваются успехов в новых областях, включая исследования артрита, где вычислительная мощность ускоряет идентификацию биомаркеров, и нейродегенерации, где основное внимание уделяется новым стратегиям лечения.

Что?

Сетка была вдохновлена ранними проектами, такими как Smallpox Research Grid, которая объединила более двух миллионов добровольцев из 226 стран для обработки более 35 миллионов молекул лекарств, для Министерства обороны США. Благодаря этим усилиям IBM и United Devices стали пионерами модели для глобальных краудсорсинговых исследований, которая с тех пор развилась для решения еще более широких социальных проблем.

С тех пор 32 проекта получили поддержку волонтеров WCG. Борьба с раком, СПИДом и COVID-19 была той, которая получила самую сильную поддержку со стороны волонтеров. Все исследователи очень благодарны за обширную поддержку, оказанную всем этим проектам.
Несколько проектов завершили свою первую фазу в 2024 году, включая OPN1, HSTB и SCC, и перешли на этапы проверки. По состоянию на ноябрь 2024 года единственными активными проектами являются Mapping Cancer Marker и African Rainfall Projects, но скоро появятся новые. (Следите за новостями!)

Рисунок 1. Годы ЦП, пожертвованные волонтерами на проект в год.

Кто?

За 20 лет к Grid присоединилось множество волонтеров. Удивительно, но к 16 ноября 2004 года к WCG присоединились 364 волонтера, которые в течение 20 лет оставались активными участниками, что стало основой для 814 834 волонтеров с 7 689 637 устройствами.
Известные организации также зарегистрировались в самом начале, включая Национальные институты здравоохранения, клинику Майо, Оксфордский университет, Благотворительный фонд Дорис Дьюк, Фонд рынка, Всемирную организацию здравоохранения и Программу развития ООН.
Научный центр имени Рубена Х. Флита, популярная достопримечательность Сан-Диего, стал первым культурным учреждением, присоединившимся к World Community Grid.

WCG также привлекла Ассоциацию тенниса США во время Открытого чемпионата США 2005 года.
По состоянию на ноябрь 2024 года участники в совокупности пожертвовали 2 618 517 лет вычислений, а 31 доброволец получил более 1 миллиарда кредитов. Спасибо.

Где?

Волонтеры WCG приезжают со всего мира, как показано на рисунке 2. Хотя в США насчитывается наибольшее количество волонтеров, в нескольких странах Европы и Азии насчитывается тысячи волонтеров.

Рисунок 2. Количество волонтеров в каждой стране, как они сами заявляют.

Хотя в некоторых странах всего несколько волонтеров, некоторые из них жертвуют огромные объемы вычислений на одного добровольца. В этом случае, в тройку лидеров входят Каймановы острова, где 3 пользователя в среднем предоставляют более 164 миллионов кредитов на одного добровольца; острова Теркс и Кайкос, где только 1 доброволец самостоятельно жертвует более 161 миллиона кредитов!; и Ангилья, где 4 волонтера в среднем предоставляют более 103 миллионов кредитов на одного добровольца. Какой пример преданности делу!

На рисунке 3 представлена карта, центрированная на трех странах, указанных выше, и среднее количество кредитов на одного волонтера в странах, представленных на карте.

Рисунок 3. Вид карты мира, показывающий ведущие страны по среднему количеству кредитов на одного волонтера.
Спасибо всем волонтерам, которые внесли свой вклад и поддержали WCG. Это было бы невозможно без всех вас!

Хотите принять участие в распределенных вычислениях, тогда, Вам сюда:
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php
https://boinc.ru

Ссылка на git-хаб, где лежат исходники программы-клиента BOINC.
https://github.com/BOINC/boinc
Ссылка на телеграмм https://t.me/TSCRussia
https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=763
https://www.worldcommunitygrid.org/about_us/article.s?articleId=816"]

Молекулярный автомат

Подумал-подумал и решил, что первоначальную заметку (к тому же, написанную "для тех, кто уже участвует"), стоило бы дополнить.

Итак, в чём суть проблемы? Любой вирус - это молекулярный автомат. Это программа, воплощённая в нескольких слоях молекул образующих оболочку и начинку из РНК или ДНК.
Например - как у упоминаемого вируса Зика. Если вокруг холодно - это просто крупинка вещества. Но при подходящей температуре при столкновении с клеткой, молекулы белков его оболочки вступают в химическую реакцию с белками клеточной мембраны, "разрезают" её, внутрь клетки попадает РНК или ДНК вируса и запускается её реплицирование механизмами, существующими в клетке.

Заразив клетку, вирус превращает её в "молекулярный 3D-принтер" создающий новые копии вируса, которые, в итоге, выходят из разрушенной клетки, продолжая заражение.

Как с этим бороться? Нужно найти вещество, которое бы либо разрушало вирус, либо как-то осложняло работу его механизмов, чтобы иммунная система уже сама его окончательно бы уничтожила. При этом, это вещество не должно уничтожать все остальные живые клетки в округе, убивая организм, который надо вылечить.

Где такие вещества искать? Используя таблицу Менделеева и известные законы природы, можно создать много, очень много различных химических соединений. В зависимости от требований, уже после некоторого "просеивания" их можно получить как просто "много" - например 10^20 (десять в двадцатой степени), так и в числе, сама запись которого будет для нас непривычна - 10^60, 10^90 и т.д. Существуют и специально составленные базы с соединениями, "перспективность" которых лучше, чем какого-то совсем уж случайно сгенерированного наугад.

Используя законы Физики и Химии можно смоделировать взаимодействие молекул проверяемого соединения с молекулами мембраны вируса и понять - может ли оно его уничтожить или нейтрализовать.

А самое замечательное в том, что для подобного моделирования не требуется больших вычислительных мощностей. Оно может быть выполнено в виде отдельной задачи, работающей на одном ядре более-менее современного компьютера в течение нескольких часов. А поскольку процессоры подавляющего большинства домашних компьютеров, ноутбуков, планшетов и смартфонов, на самом деле, от 90 до 99% времени не делают ничего (можете проверить, запустив диспетчер задач), то даже запуская такую задачу в фоновом режиме и с самым низким приоритетом (чтобы она никак не мешала любым другим задачам в части задействования процессора) – можно получить огромные вычислительные мощности для проверки большого числа таких соединений. Если в этом деле будет участвовать какое-то большое число людей, которым наука интересна на самом деле.

И, (как легко понять из исходной новости) – конечно участвуют. И в разных проектах. Открывают радиопульсары, интересные математические конструкции, ищут лекарства, моделируют Вселенную, прочёсывают данные LIGO (да, тех самых гравитационно-волновых обсерваторий которые и поймали впервые гравитационные волны, принеся Кипу Торну Нобелевскую премию) в поиске гравитационные волн уже от не сливающихся, а от одиночных объектов, моделируют климат… и много чего ещё!

А иногда – с некоторой грустью и удовлетворением от выполненной работы (пусть она делается компьютером и в фоновом режиме) – провожают завершившиеся проекты. Да, вычисления идут сами – их надо только запустить и, участие в проекте – это не строительство Симплонского туннеля. Но что-то общее – есть. Пожалуй – масштаб!

P.S. Вы дочитали до конца? И вам действительно интересна наука? Тогда, возможно – вы такой же как и мы! Запускайте вычисления – [https://vk.com/page-34590225_52622420 ], присоединяйтесь к группе нашей команды - [https://vk.com/crystal_dream_team ], задавайте вопросы в группе и заходите на форум BOINC.Ru – [https://boinc.ru/forum/ ]!

Два проекта, Smash Childhood Cancer и Help Stop TB подходят к концу.


Smash Childhood Cancer и Help Stop TB завершили свою фазу вычислений с WCG и предоставляют нам последние новости.
Проекты: Помогите остановить туберкулез, разгромить детский рак.

Опубликовано: 26 ноября 2024 г.

Доктор Келлер из проекта Smash Childhood Cancer написал нам:

"Институт развития детской онкологической терапии благодарен Volunteers of the World Community Grid за возможность реализации проектов в сотрудничестве с доктором Тюдзи Хосино из Университета Тиба, Япония.

Самым ярким моментом этого сотрудничества стало то, что наш проект теперь является частью проекта Cancer Research UK Cancer Grand Challenge KOODAC стоимостью 25 млн. долларов США с MIT, Institut Curie, University of Dundee, Nurix Therapeutics и другими по разработке терапевтических средств для лечения детской саркомы на основе белковых деградаторов.

Программа Smash Childhood Cancer WCG также стала научной основой нескольких проектов летних стажировок, продвигая методы лечения детского рака и готовя разнообразную группу молодых людей к карьере в области науки и медицины".

Всего наилучшего команде в их будущих исследованиях.

Доктор Крофт из проекта Help Stop TB написал нам:

«Хотя проект в последнее время не был активен для новых расчетов, мы выполняли работу за кулисами, чтобы завершить расчеты, которые у нас есть, и подготовиться к сообщению результатов. Это включало исследование новых методологий XAI (объяснимый ИИ — не методы «черного ящика», а те, которые говорят нам о том, почему принимаются решения) для обработки наших отличительных наборов данных.

Поскольку миколовые кислоты уникальны по своему поведению из молекул, изученных в литературе на сегодняшний день, это означало больше работы, чем ожидалось, но мы надеемся, что вскоре все будет проанализировано с помощью новых методов.

Более того, мы искали, как повторно применить некоторые из этих методов к аналогичным сложным системам в других новых проектах группы, таких как применение к новым биологическим препаратам, чтобы лучше понять их свойства и оптимизировать производство — следите за этим пространством.

Однако, как это происходит в текущем проекте, похоже, что мы не сможем получить новые расширенные системы для следующего расчета и поэтапно запускаем в сроки, на которые мы изначально надеялись. Поэтому мы приняли решение отложить новые расчеты до тех пор, пока у нас не появится выделенный исследователь для надзора за работой, и мы сосредоточимся на завершении того, что у нас есть.

Между тем, мы хотели бы поблагодарить всех волонтеров, которые были с нами в течение последних многих-многих лет, и их неизменную поддержку проекта. Мы надеемся, что сможем предоставить вам подробную информацию о результатах и последствиях вашего вклада в ближайшем будущем."

Мы также желаем команде доктора Крофта всего наилучшего в их будущих начинаниях.

https://www.worldcommunitygrid.org/r...t1/overview.do
https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=817

Хотите принять участие в распределенных вычислениях, тогда, Вам сюда:
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php
https://boinc.ru
Ссылка на git-хаб, где лежат исходники программы-клиента BOINC.
https://github.com/BOINC/boinc
Ссылка на телеграмм https://t.me/TSCRussia"]

2-ТРАНСВЕРСАЛИ В ПАРАХ ОРТОГОНАЛЬНЫХ ДИАГОНАЛЬНЫХ ЛАТИНСКИХ КВАДРАТОВ.

УДК 681.3 Э.И. Ватутин [email protected]
Юго-Западный государственный университет, Курск

В работе предложено понятие 2-трансверсалей (диагональных и общего вида) в парах ОЛК/ОДЛК, показана их связь с задачей построения троек взаимно ортогональных ЛК/ДЛК и приведено краткое описание их свойств.

Латинские квадраты (ЛК) и диагональные латинские квадраты (ДЛК) представляют собой достаточно известные типы комбинаторных объектов, исследованию которых посвящено достаточно большое количество научных публикаций. Одной из наиболее известных открытых математических проблем является попытка построения тройки взаимно ортогональных ЛК/ДЛК (ВОЛК/ВОДЛК) порядка 10 N = либо доказательство ее несуществования.
Для построения ортогональных соквадратов (ОЛК/ОДЛК) к заданному квадрату наиболее эффективным является метод Эйлера-Паркера, базирующийся на построении множества трансверсалей, и последующем поиске покрытия из N попарно не пересекающихся трансверсалей (диагональных трансверсалей при поиске ОДЛК и трансверсалей общего вида при поиске ОЛК).

Введем в рассмотрение понятие 2-трансверсалей, определенных в парах ОЛК/ОДЛК. Так 2-трансверсалью в паре ОЛК/ОДЛК A и B будем называть такую трансверсаль, которая одновременно является трансверсалью как в квадрате A, так и в квадрате B. Аналогично, диагональной 2-трансверсалью в паре ОДЛК будем называть такую диагональную трансверсаль, которая одновременно является диагональной трансверсалью в обоих ДЛК пары. Несложно показать, что необходимым и достаточным условием существования третьего квадрата C, ортогонального обоим квадратам A и B пары, является наличие N попарно не пересекающихся 2-трансверсалей.

Следовательно, при поиске тройки ВОЛК/ВОДЛК имеет смысл сконцентрироваться на целенаправленном построении пар ОЛК/ОДЛК с большим числом 2-трансверсалей, для чего необходимо исследование их свойств. Пример пары ОДЛК порядка 9 и диагональной 2-трансверсали приведен на рисунке.

00 11 22 33 44 55 66 77 88
82 53 36 08 27 60 41 15 74
46 04 17 20 65 78 52 83 31
35 87 58 61 13 24 70 06 42
28 45 64 12 76 81 37 50 03
14 68 73 47 80 32 05 21 56
57 26 01 75 38 43 84 62 10
71 30 85 54 02 16 23 48 67
63 72 40 86 51 07 18 34 25

Рис. Пример пары ОДЛК порядка 9 и диагональной 2-трансверсали [1 0 3 2 4 6 5 8 7] (выделена жирным). Также указанная пара ОДЛК имеет еще 3 диагональных 2-трансверсали: [2 6 7 0 4 1 8 3 5], [3 5 1 8 4 7 0 2 6] и [5 3 8 1 4 0 7 6 2]

С использованием построенных ранее коллекций ОДЛК можно посчитать следующие числовые ряды для 2-трансверсалей:

• минимальное число 2-трансверсалей в парах ОДЛК – 1, 0, 0, 4, 10, 0, 2, 2,2, 2, 2, 2 (диагонали ДЛК по определению являются трансверсалями, поэтому для всех порядков N, для которых существуют ОДЛК, ( )2a N ³ );

• максимальное число 2-трансверсалей в парах ОДЛК – 1, 0, 0, 4, 10, 0, 28,96, 648, ()1028a³, ( )11
1782a³, ()12 108a³;

• мощность спектра числа 2-трансверсалей в парах ОДЛК – 1, 0, 0, 1, 1, 0, 3,7, 66, ()10 17a³, ( )11 35a³, () 12 42a³; и для диагональных 2-трансверсалей:
• минимальное число диагональных 2-трансверсалей в парах ОДЛК – 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 (вероятно далее с ростом размерности N ряд будет состоять из нулевых значений);

• максимальное число диагональных 2-трансверсалей в парах ОДЛК – 1, 0, 0, 0, 0, 0, 14, 32, 140, ()10 8a³ , ( )11 320a³, () 12 38a³, () 13 992a³;
• мощность спектра числа диагональных 2-трансверсалей в парах ОДЛК – 1, 0, 0, 1, 1, 0, 3, 4, 53, () 106a³ , ( ) 11 37a³, ()12 11a³, () 13 14a³.
Все посчитанные числовые ряды не представлены в OEIS и планируются к добавлению в состав энциклопедии. Для порядка 11 N =
ДЛК в составе рекордных пар ОДЛК являются либо циклическими, либо DSODLS/ESODLS (либо одновременно); для порядка 12 N =– по-видимому, диагонализированными составными квадратами вида 34´ с максимально возможным для данной размерности числом трансверсалей, равным 198 144 (см. числовые ряды A287644 и A344105 в OEIS).

Для порядка 10 N =рекордным числом общих 2-трансверсалей (как диагональных, так и общего вида) обладают ДЛК, являющиеся SODLS/ESODLS с относительно небольшим числом трансверсалей (124/932 и 128/932 соответственно при известных максимальных значениях 890/5504), что делает актуальной задачу бестрансверсального поиска ESODLS с использованием схем отображения ячеек CMS [1].
В перспективе при необходимости введенное определение 2-трансверсалей может быть расширено на 3-трансверсали в тройках ВОЛК/ВОДЛК, 4-трансверсали в четверках ВОЛК/ВОДЛК и т.д.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. Vatutin E.I., Zaikin O.S., Manzuk M.O., Nikitina N.N. Searching for Orthogonal Latin Squares via Cells Mapping and BOINC-Based Cube-And-Conquer // Communications in Computer and Information Science. 2021. Vol. 1510. pp. 498–512. DOI: 10.1007/978-3-030-92864-3_38.
https://boinc.ru

Простой World Community Grid в декабре

Продолжительный простой World Community Grid будет с 7 декабря 2024 года по 3 января 2025 года.

Опубликовано: 5 декабря 2024 г.

Мы определили, что перенос инфраструктуры BOINC на другой сайт во время простоя нецелесообразен, и мы все еще ждем ответа от персонала UHN, который управляет нашими записями DNS, чтобы узнать, когда мы сможем переключить веб-сайт и форумы на альтернативный сайт.

Как отметили пользователи на форумах, не имело смысла начинать отправлять новые рабочие единицы ARP1, учитывая неизбежный простой, и мы прекратили производить новые рабочие единицы MCM1 сегодня, чтобы, как мы надеемся, дать возможность загрузить большую часть невыполненных рабочих единиц.

Когда мы отключимся, после того как весь трафик на серверы загрузки будет остановлен, сроки для невыполненных рабочих единиц будут продлены, чтобы покрыть время простоя.

С улучшениями в облачной среде мы были проинформированы, что проблема с сетевыми агентами в нашей облачной среде, приводящая к тому, что экземпляр базы данных веб-сайта и форумов становится недоступным в сети до тех пор, пока не вмешается хостинг (из-за сбоя в прошлые выходные и многих предыдущих сбоев), будет устранена.

Чтобы быть в курсе любых проблем, пожалуйста, посетите веб-страницу Jurisica Lab.
https://www.cs.toronto.edu/~juris/jlab/wcg.html

Результаты нового поиска Einstein@Home в общедоступных данных LIGO были опубликованы в The Astrophysical Journal: «Глубокий поиск Einstein@Home непрерывных гравитационных волн из центральных компактных объектов в остатках сверхновых Vela Jr. и G347.3-0.5 с использованием общедоступных данных LIGO».

Статья также доступна на сервере препринтов arXiv.

Наша работа описывает «направленный поиск» в данных второго и третьего сеансов наблюдений LIGO (O2 и O3). Мы искали непрерывные гравитационные волны, испускаемые вращающимися деформированными или колеблющимися нейтронными звездами, оставшимися в остатках сверхновых Vela Jr. и G347.3-0.5. Поскольку положения этих нейтронных звезд на небе известны, нам не нужно тратить вычислительное время на их поиск. Это позволяет нам «копать глубже» в данные и обнаруживать более слабые сигналы, которые мы могли бы пропустить. На нашей специальной веб-странице вы найдете больше информации о различиях между поисками гравитационных волн по всему небу, направленными и целевыми поисками гравитационных волн Einstein@Home.

Помимо прочего, результаты дают самые строгие ограничения на излучение гравитационных волн нейтронной звездой в G347.3-0.5 и ее деформацию. Поскольку мы не обнаружили непрерывных гравитационных волн, быстро вращающаяся нейтронная звезда в этом остатке сверхновой может отличаться от идеальной сферы не более чем на одну часть на миллион.

Большое спасибо всем вам, кто делает эту работу возможной, жертвуя работу своих компьютеров!

Если вы хотите узнать больше, просто ответьте на это сообщение на нашем форуме для обсуждения.

Опубликовано от имени М. Алессандры Папы

https://www.aei.mpg.de/continuouswaves
https://iopscience.iop.org/article/1...38-4357/ad8b9e
https://arxiv.org/abs/2408.14573
https://einsteinathome.org/content/g...-wave-searches
https://www.aei.mpg.de/continuouswaves

Гравитационно-волновые поиски Einstein@Home

Каковы цели гравитационно-волнового поиска Einstein@Home?

Einstein@Home ищет слабые, непрерывные (длительные) гравитационные волны от вращающихся нейтронных звезд в данных детекторов LIGO.

Что такое нейтронные звезды?

Нейтронные звезды - компактные и экзотические объекты. Их диаметр составляет от 20 до 30 километров, что примерно равно размеру небольшого города. В то же время их масса в среднем равна массе полумиллиона планет Земли, или в 1,4 раза больше массы нашего Солнца. Эти объекты состоят из вещества, которое намного плотнее, чем обычное вещество в любой точке Вселенной. Плотность нейтронной звезды сравнима с плотностью атомного ядра (а внутри, возможно, даже выше). Нейтронные звезды обладают сильными магнитными полями, в триллион раз сильнее, чем магнит на холодильнике. Некоторые из них также вращаются вокруг своей оси со скоростью до сотен оборотов в секунду. На рисунке справа показана внутренняя структура нейтронной звезды.

Как образуются нейтронные звезды?

Обычные звезды (такие как наше Солнце) питаются за счет ядерного синтеза, то есть путем объединения атомных ядер более легких элементов в ядра более тяжелых (и высвобождения энергии в процессе). Когда звезда, масса которой в несколько раз превышает массу нашего Солнца, израсходует все свое ядерное топливо, она взрывается в результате энергетического события, называемого сверхновой. Когда ядро звезды, состоящее в основном из железа, разрушается под действием собственной гравитации, внешние слои звезды разрушаются. Гравитация сжимает ядро звезды с такой силой, что протоны и электроны внутри нее объединяются, образуя нейтроны и нейтрино. Полученный в результате объект называется нейтронной звездой.

Излучают ли вращающиеся нейтронные звезды гравитационные волны?

Из-за их высокой плотности, небольшого размера и сильной гравитации поначалу можно было бы ожидать, что нейтронные звезды всегда имеют идеально сферическую форму. Если бы это было так, то ни одна вращающаяся нейтронная звезда не могла бы излучать гравитационные волны: идеально круглые объекты не излучают гравитационных волн, независимо от того, насколько быстро они вращаются.
Но, к счастью, все не так просто и скучно: существует несколько способов деформировать нейтронные звезды (подробнее смотрите в следующем разделе).

Деформированные вращающиеся нейтронные звезды являются источником гравитационных волн. Пока существует деформация, нейтронная звезда будет излучать гравитационные волны с удвоенной частотой вращения. Нам известно о почти 3500 вращающихся нейтронных звездах, обнаруженных как пульсары в электромагнитном спектре. Около 20% из них могли излучать гравитационные волны в диапазоне частот, наблюдаемом наземными детекторами, такими как LIGO. Наблюдение за их гравитационно-волновым излучением - единственный способ выяснить, насколько они деформированы, и найти нейтронные звезды, которые нельзя обнаружить как пульсары в электромагнитном спектре. Узнайте больше об этой теме в этом видео, размещенном на YouTube.

Как природа деформирует нейтронную звезду?

Изображение художником деформированной нейтронной звезды с крошечным выступом на экваторе. Автор: М.А. Папа/MPI по гравитационной физике/Milde Marketing

Существует несколько процессов, которые могут привести к деформации вращающихся нейтронных звезд. Предполагается, что внешняя сторона нейтронной звезды представляет собой кристаллическую кору толщиной в несколько сотен метров. Это необычное вещество, которое в 20 раз тверже стали. Таким образом, кора может содержать крошечные “холмы” или небольшие “бугорки” на поверхности нейтронной звезды (см. Изображение справа, чтобы получить представление художника). Эти выпуклости могли образоваться в процессе рождения нейтронной звезды после взрыва сверхновой. С другой стороны, они могли образоваться позже, когда вещество звезды–компаньона, направляемое сильным магнитным полем нейтронной звезды, накапливается на небольшой части поверхности нейтронной звезды.

Ожидается, что размер выпуклостей нейтронной звезды составит всего несколько сантиметров. Обычно он измеряется величиной, называемой “эллиптичностью”. Она приблизительно описывает, насколько нейтронная звезда (измеренная относительно ее радиуса) отличается от идеальной сферы. Для типичных выпуклостей коры нейтронных звезд эллиптичность может достигать 10-6. Это очень мало, всего одна миллионная радиуса нейтронной звезды: около одного сантиметра! Еще одним источником деформаций может быть сильное магнитное поле нейтронной звезды. Моделирование этих магнитных деформаций показывает, что они могут вызывать (намного) меньшие эллиптические формы, вплоть до 10-8, или примерно с толщину человеческого волоса.

Что такое непрерывная гравитационная волна и чем она отличается от сигналов, наблюдаемых до сих пор?

Все гравитационные волны, наблюдаемые до сих пор земными интерферометрическими детекторами гравитационных волн, были испущены на конечных орбитах пар черных дыр или нейтронных звезд, которые сближались и в конечном итоге сливались. Эти явления носят кратковременный характер: в зависимости от массы, они регистрируются детекторами в диапазоне частот от долей секунды до минуты, прежде чем закончатся. До и после этого гравитационные волны не наблюдаются.

Einstein@Home ищет сигналы другого рода: Гравитационные волны, испускаемые деформированными вращающимися нейтронными звездами, являются непрерывными – они существуют постоянно.

Они также намного слабее (из-за гораздо меньших масс), чем гравитационные волны от слияния черных дыр и нейтронных звезд. Мы ожидаем, что самые сильные непрерывные гравитационные волны будут как минимум в 10 000 раз слабее, чем “громкое” слияние двойных черных дыр.
Хотя это может показаться плохой новостью, непрерывный и довольно простой характер сигнала компенсирует его слабость. Анализируя данные за длительные периоды (например, месяцы), можно обнаружить даже очень слабые сигналы. Более того, как только возможный сигнал идентифицирован, его можно наблюдать снова и снова. Это будет происходить и в будущем, по мере того как будут доступны более качественные наблюдения с использованием более чувствительных детекторов и по мере совершенствования методов анализа.

Как мы ищем непрерывные гравитационные волны?

Гравитационная волна, излучаемая деформированной вращающейся нейтронной звездой, очень проста. Она почти идеально монохроматична. Это означает, что у нее одна частота (в два раза превышающая частоту вращения нейтронной звезды). Эта мгновенная частота медленно уменьшается с течением времени, поскольку вращающаяся нейтронная звезда теряет энергию из-за излучения гравитационных (и, если это пульсар, электромагнитных) волн.

Если бы кто-то наблюдал излучение гравитационных волн, находясь в пространстве в состоянии покоя относительно вращающейся деформированной нейтронной звезды, все было бы просто. Обнаружение почти монохроматических гравитационных волн в зашумленном детекторе является простым делом: простой анализ Фурье быстро выявил бы периодичность.

Имитация доплеровской модуляции непрерывной гравитационной волны. График на вставке показывает суточную модуляцию.
Но на самом деле сам поиск гораздо сложнее и требует больших вычислительных затрат. Одна из главных причин: наши детекторы не находятся в состоянии покоя относительно нейтронной звезды. Они расположены на поверхности Земли, которая совершает ежедневный оборот, и раз в год обращается вокруг Солнца: детекторы перемещаются относительно нейтронной звезды. Это вызывает доплеровское смещение частоты гравитационных волн, наблюдаемых детекторами.

Сила эффекта Доплера зависит от времени (в течение суток и в течение года) и от положения нейтронной звезды на небе. На графике справа показано моделирование непрерывного гравитационно-волнового сигнала, получаемого на Земле. Вы можете наблюдать годовую и суточную модуляции эффекта Доплера.

Для описания непрерывного гравитационно-волнового сигнала требуются четыре различных параметра: положение на небе (например, два параметра: прямое восхождение и склонение), частота гравитационных волн (один параметр) и изменение частоты гравитационных волн с течением времени (один параметр, обычно называемый вращением).

Для поиска слабого сигнала в зашумленных данных детектора необходимо проанализировать большие массивы данных (охватывающие месяцы наблюдений). Если параметры сигнала неизвестны, необходимо протестировать множество различных возможных комбинаций параметров: предположим, есть сигнал с определенной частотой, замедлением и положением на небе. Эта комбинация параметров покажет вам, как должен выглядеть ожидаемый сигнал. Теперь проверьте данные детектора на наличие ожидаемого сигнала, используя методы анализа Фурье. Если ничего не найдено, повторите попытку с другой комбинацией параметров.

Такой поиск требует очень большого количества комбинаций параметров. Это связано с тем, что со временем даже незначительное отклонение в одном из параметров может привести к тому, что поиск потенциально пропустит сигнал, скрытый в шуме детектора: предположим, что значение частоты немного отличается от истинного, и сигнал не будет отображаться в анализе. То же самое относится и к смещениям в положении "небо" или "вращение вниз". Чтобы свести к минимуму вероятность пропуска скрытого сигнала, данные обрабатываются очень тщательно с использованием большого количества комбинаций параметров.
Узнайте больше о поиске непрерывных гравитационных волн в этом видео, размещенном на YouTube.
Какие данные анализирует Einstein@Home?

В рамках поиска гравитационных волн Einstein@Home анализирует общедоступные данные предыдущих наблюдений с помощью детекторов LIGO, которые доступны в Открытом научном центре гравитационных волн. Эти наборы данных обычно рассчитаны на несколько месяцев и могут прерываться более короткими или длительными паузами, например, для технического обслуживания детектора.
https://gwosc.org/

На основе этих наборов данных Einstein@Home выполняет различные типы поиска, различающиеся объемом априорной информации и количеством неизвестных параметров сигнала.

Что такое поиск по всему небу?

При обычном поиске Einstein@Home по всему небу ни один из четырех параметров сигнала (положение на небе, частота и изменение частоты) не известен заранее. Мы осуществляем поиск сигналов из всех возможных положений на небе и в широком диапазоне частот и изменений частоты. Из-за малого объема предварительной информации самый тщательный поиск, основанный на использовании всех доступных данных за один длительный период, невозможен с точки зрения вычислений. Для этого потребовалось бы гораздо больше вычислительной мощности, чем имеется в наличии.
Следующим лучшим решением является иерархический поиск, который разбивает данные на более мелкие последовательные сегменты. Каждый из этих сегментов анализируется оптимальным образом независимо друг от друга. Затем результаты из отдельных сегментов объединяются разумным образом. Конечным результатом является поиск, который почти так же чувствителен, как и оптимальный, при гораздо меньших вычислительных затратах. Но даже при таком подходе для выполнения этих поисков необходимы большие компьютерные кластеры или волонтерские компьютерные проекты, такие как Einstein@Home.

Что такое направленный поиск?

Изображение остатка сверхновой Cas A, полученное JWST с помощью камеры NIRCam. Авторы: НАСА, ЕКА, CSA, STScI, Дэнни Милисавлевич (Университет Пердью), Илзе Де Лузе (Юджент), Теа Темим (Принстонский университет).
В некоторых случаях некоторая информация о потенциальных источниках непрерывных гравитационных волн будет доступна заранее. Для известных остатков сверхновых положение центральной нейтронной звезды известно из наблюдений в электромагнитном спектре. Таким образом, положение на небе определяется точно, и его не нужно искать. Даже если положение точно неизвестно, оно может быть ограничено очень небольшим участком неба. Остаются только два неизвестных: частота гравитационных волн и ее эволюция во времени.


При таком направленном поиске необходимо искать только неизвестную частоту, ее изменение и, возможно, несколько положений на небе. Например, Einstein@Home провел поиск гравитационных волн от центральных компактных объектов в остатках сверхновой Vela Jr., Кассиопеи A (см. изображение справа) и G347.3.

Что мы узнали на данный момент?

До сих пор не было обнаружено непрерывного гравитационно-волнового сигнала. Но поиски уже позволили получить представление о скрытой популяции нейтронных звезд в нашей Галактике.

Einstein@Home проводит самый тщательный поиск непрерывных гравитационных волн по всему небу в данных LIGO. Результаты этих поисков ограничивают количество нейтронных звезд в Галактике, исключая наличие быстро вращающихся деформированных нейтронных звезд, находящихся на расстоянии сотен световых лет от Земли: если бы эти объекты существовали, анализы Einstein@Home уже обнаружили бы их непрерывные гравитационные волны.

Другие целенаправленные поиски гравитационных волн от центральных компактных объектов в остатках сверхновых ограничивают деформацию этих молодых нейтронных звезд. Результаты Einstein@Home содержат самые строгие ограничения, известные на сегодняшний день.
Полный список всех публикаций с результатами Einstein@Home доступен на нашей странице публикаций.
https://einsteinathome.org/science/publications

Что мы ожидаем узнать в будущем?

Первое обнаружение непрерывных гравитационных волн позволит нам впервые взглянуть на обширную, до сих пор скрытую популяцию нейтронных звезд в нашей родной галактике. По нашим оценкам, в Млечном Пути насчитывается около 100 миллионов нейтронных звезд, из которых в настоящее время известно около 3500, поскольку они наблюдались как пульсары. Гравитационные волны предоставят совершенно новый способ исследовать темную, невидимую часть этой популяции нейтронных звезд.

Наблюдение за непрерывными гравитационными волнами также могло бы пролить свет на неизвестную внутреннюю структуру нейтронных звезд, позволило бы нам изучить поведение вещества в экстремальных условиях и улучшить наше понимание эволюции звезд и их популяций.
В ближайшем будущем детекторы LIGO станут еще более чувствительными, что позволит получать больше данных, которые Einstein@Home сможет анализировать. Это позволит нам заглянуть глубже в нашу Галактику: мы сможем искать более удаленные или менее деформированные нейтронные звезды.

Что происходит, когда ваш компьютер обнаруживает гравитационную волну?

Если анализ определенного набора рабочих элементов выглядит многообещающим и показывает явные или слабые признаки непрерывной гравитационной волны, проводится дальнейший анализ данных гравитационно-волнового детектора, чтобы подтвердить астрофизическое происхождение потенциальной гравитационно-волновой волны.

Несколько пользователей, на чьих компьютерах был проведен первоначальный анализ данных, который позволил выявить наиболее значимого кандидата, будут отмечены в разделе "Благодарности" статьи о научном открытии. Они также получат именные сертификаты об открытии в рамке, в которых также будет указана информация о гравитационной волне, обнаруженной их компьютером. Они также могут стать частью освещения этого открытия в средствах массовой информации.

https://einsteinathome.org/content/e...me-discoverers
https://einsteinathome.org/news/press