Keitaro Takahashi 研究室
主宰者:Keitaro Takahashi
熊本大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、宇宙からの電波信号を精密に観測・解析することで、宇宙の謎を解明する研究に取り組んでいます。主な研究の柱は、パルサータイミング観測を通じた重力波検出と、低周波電波天文学による宇宙の遠い過去の探査です。
重力波検出の研究では、中性子星が発する規則正しい電波パルスを長年にわたって観測し、その到着時間のわずかなずれを検出することで、超大質量ブラックホールの合体などから放出される重力波を捉えることを目指しています。この研究では、周波数による信号の変化を正確に測定する「広帯域パルサータイミング法」を開発し、測定精度を向上させることが重要な課題となっています。インド、ヨーロッパの国際連携による観測プロジェクトに参加し、複数の望遠鏡から得たデータを統合・解析しています。
また、月面に設置する低周波電波望遠鏡「TSUKUYOMI」の実現に向けて、地球の電波干渉の影響を受けない宇宙観測を目指す研究も進めています。さらに、磁場構造を調べるファラデートモグラフィーや、超高エネルギー現象の検出など、多様な電波天文学的手法を開発しています。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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関連研究室(8 件)
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研究成果(41 件)
- DOI: https://doi.org/10.1093/mnras/stag444
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jheap.2025.100547
- [2025] Combining the second data release of the European Pulsar Timing Array with low-frequency pulsar dataDOI: https://doi.org/10.1051/0004-6361/202555516
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jpsychores.2025.112353
- DOI: https://doi.org/10.46620/ursiaprasc25/yerk1382
- DOI: https://doi.org/10.1117/1.jatis.11.4.044002
- [2025] The SKAO Pulsar Timing ArrayDOI: https://doi.org/10.33232/001c.154243
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.biopha.2025.118436
- DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.85232
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-97038-8
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- DOI: https://doi.org/10.1093/pasj/psaf024
- DOI: https://doi.org/10.1017/pasa.2025.10066
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3018410
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3018734
- DOI: https://doi.org/10.1093/mnras/stae2405
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3018571
- DOI: https://doi.org/10.1051/0004-6361/202348568
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3018545
- DOI: https://doi.org/10.1051/0004-6361/202347433
- DOI: https://doi.org/10.1097/md.0000000000036217
- DOI: https://doi.org/10.1017/pasa.2024.30
- DOI: https://doi.org/10.1093/mnras/stad3990
- DOI: https://doi.org/10.1103/physrevd.108.123535
- DOI: https://doi.org/10.1103/physrevd.108.023008
- DOI: https://doi.org/10.1093/mnras/stad3122
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.sleepx.2023.100070
- DOI: https://doi.org/10.1093/pasj/psac111
- DOI: https://doi.org/10.46620/ursigass.2023.0591.oson6707
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12036-022-09869-w
- DOI: https://doi.org/10.1016/s0016-5085(22)61949-8
- DOI: https://doi.org/10.1093/mnras/stac1086
- DOI: https://doi.org/10.1017/pasa.2022.46
- DOI: https://doi.org/10.1093/mnras/stab1560
- DOI: https://doi.org/10.1093/mnras/stab3345
- DOI: https://doi.org/10.1093/pasj/psab110
- DOI: https://doi.org/10.1093/pasj/psac003
- DOI: https://doi.org/10.1093/mnrasl/slab098
- DOI: https://doi.org/10.1093/mnras/stab2235
- [2021] Predicting 21 cm-line map from Lyman-α emitter distribution with generative adversarial networksDOI: https://doi.org/10.1093/mnras/stab1718
- DOI: https://doi.org/10.1093/pasj/psab058
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