New translations gw-discov.md (Japanese)

Author: rgommers

content/ja/case-studies/gw-discov.md

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 ### 主な目的
 
 * LIGOの[ミッション](https://www.ligo.caltech.edu/page/what-is-ligo)は、宇宙で最も激しくエネルギーに満ちたプロセスからの重力波を検出することですが、LIGOが収集するデータは、重力、相対性理論、天体物理学、宇宙論、素粒子物理学、原子核物理学など、物理学の多くの分野に広く影響を与える可能性があります。
-* Crunch observed data via numerical relativity computations that involves complex maths in order to discern signal from noise, filter out relevant signal and statistically estimate significance of observed data
+* 複雑な数学を含む相対性理論の数値計算によって観測データを解析し、信号とノイズを識別し、関連性のある信号をフィルタリングし、観測データの有意性を統計的に推定することで、宇宙の始まりのクランチを観測できるようになります。
 * バイナリや数値の結果を理解しやすいようにデータを可視化することも必要です。
 
 
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     合成により放出される重力波は、スーパーコンピュータを用いて数値相対性を手あたり次第に試すような方法では計算できません。 LIGOが収集するデータ量は、重力波の信号が少ないのと同じくらい不可解です。
 
-* **Data Deluge**
+* **データの氾濫**
 
-    As observational devices become more sensitive and reliable, the challenges posed by data deluge and finding a needle in a haystack rise multi-fold. LIGOは毎日テラバイトのデータを生成しているのです！ この大量のデータを解釈するには、各検出ごとに多大な労力が必要です。 例えば、LIGOによって収集される信号は、数十万個の重力波シグネチャのテンプレートで構成されており、スーパーコンピュータでしか解析できません。
+    観測装置がより高感度で信頼性を持つようになると、データの大洪水によって、干し草の中から針を探すような問題が、多重に発生することがわかります。 LIGOは毎日テラバイトのデータを生成しているのです！ この大量のデータを解釈するには、各検出ごとに多大な労力が必要です。 例えば、LIGOによって収集される信号は、数十万個の重力波シグネチャのテンプレートで構成されており、スーパーコンピュータでしか解析できません。
 
 * **可視化**
 
-    アインシュタイン方程式を元にスーパーコンピュータでデータを解析できるようになったら、次はデータを人間の脳で理解できるようにしなければなりません。 シミュレーションのモデリングや信号の検出には、わかりやすい可視化技術が必要です。  Visualization also plays a role in lending more credibility to numerical relativity in the eyes of pure science aficionados, who did not give enough importance to numerical relativity until imaging and simulations made it easier to comprehend results for a larger audience. 複雑な計算と描画を行い、また最新の実験結果と洞察に基づいてシミュレーションと再描画を行う作業は時間のかかるもので、この分野の研究者にとっての課題です。
+    アインシュタイン方程式を元にスーパーコンピュータでデータを解析できるようになったら、次はデータを人間の脳で理解できるようにしなければなりません。 シミュレーションのモデリングや信号の検出には、わかりやすい可視化技術が必要です。  画像処理やシミュレーションによって、解析結果をより多くの人に理解してもらえる状態になる前の段階において、可視化は、数値相対性を十分に重要視していなかった純粋な科学愛好家の目に、数値相対性が、より信頼性の高いものとして映るようにするという役割も果たしています。 複雑な計算と描画を行い、また最新の実験結果と洞察に基づいてシミュレーションと再描画を行う作業は時間のかかるもので、この分野の研究者にとっての課題です。
 
 {{< figure src="/images/content_images/cs/gw_strain_amplitude.png" class="fig-center" alt="gravitational waves strain amplitude" caption="**GW150914から推定される重力波の歪みの振幅**" attr="(**Graph Credits:** Observation of Gravitational Waves from a Binary Black Hole Merger, ResearchGate Publication)" attrlink="https://www.researchgate.net/publication/293886905_Observation_of_Gravitational_Waves_from_a_Binary_Black_Hole_Merger" >}}
 
 ## 重力波の検出におけるNumPyの役割
 
-Gravitational waves emitted from the merger cannot be computed using any technique except brute force numerical relativity using supercomputers. 重力波は非常に小さい効果を生み、物質と微小な相互作用を持つため、検出が困難です。 LIGOのすべてのデータを処理・分析するには、膨大な計算インフラが必要です。 信号の数十億倍のノイズを除去した後も、非常に複雑な相対性理論の方程式と膨大な量のデータがあり、計算上の課題となっています。
+合成により放出される重力波は、スーパーコンピュータを用いたブルートフォースの数値相対性処理以外の手法では計算できません。 重力波は非常に小さい効果を生み、物質と微小な相互作用を持つため、検出が困難です。 LIGOのすべてのデータを処理・分析するには、膨大な計算インフラが必要です。 信号の数十億倍のノイズを除去した後も、非常に複雑な相対性理論の方程式と膨大な量のデータがあり、計算上の課題となっています。
 
 Python用の標準的な数値解析パッケージNumPyは、LIGOの重力波検出プロジェクトで実行される様々なタスクに使用されるソフトウェアで利用されています。 NumPyは、複雑な数学処理や高速なデータ操作に役立ちました。  次にいくつかの例を示します。