Analyse différée des données de SNLS : mesure des paramètres cosmologiques et du taux d'explosion des supernovae de type Ia

Offline analysis in SNLS : measurement of type-la supernovae explosion rate and cosmological parameters

• Auteur / Autrice : Vincent Lusset
• Direction : Nathalie Palanque-Delabrouille
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Astroparticules et cosmologie
• Date : Soutenance en 2006
• Etablissement(s) : Paris 7

Mots clés

Mots clés contrôlés

Astrométrie

Photométrie astronomique

Supernovae

Cosmologie

Résumé

''Le SuperNova Legacy Survey est une expérience de deuxième génération de mesure des paramètres cosmologiques à l'aide des supernovae de type la, qui fait suite à la découverte de l'accélération de l'expansion de l'Univers, attribuée à une mystérieuse ''énergie noire''. Cette thèse présente la recherche de supernovae de type la à l'aide d'une analyse différée des données de SNLS. Elle permet de détecter les supernovae ratées et d'étudier les éventuels biais de sélection. Une de ses principales caractéristique est qu'elle repose entièrement sur des critères de sélection automatiques. Ce type d'analyse différée entièrement automatisée n'avait encore jamais été menée pour des données atteignant cette profondeur. Cette analyse nous a permis de découvrir 73 candidats SNIa supplémentaires par rapport à ceux identifiés dans la chaîne d'analyse en temps réel dans les mêmes données; cela représente une augmentation de plus de 50% du nombre de supernovae. Le diagramme de Hubble final regroupe 262 SNIa qui nous donnent, pour un modèle ACDM plat, les paramètres cosmologiques suivant: QM= 0,31 ± 0,028 (stat) ± 0,036 (syst) et QA = 0,69. Cette analyse différée des données de SNLS permet d'ouvrir de nouveaux horizons, tant sur la vérification d'éventuels biais dans les mesures actuelles des paramètres cosmologiques par les expériences de supernovae que pour préparer les futures expériences de troisième génération, au sol ou de l'espace, qui verront la détection de milliers de SNIa. ''

The Supernova Legacy Survey is a second generation experiment for the measurement of cosmological parameters using type-la supernovae. Il follows the discovery of the acceleration of the expansion of the Universe, attributed to an unknown ''dark energy''. This thesis presents a type-la supernovae search using an offline analysis of SNLS data. It makes it possible to detect the supernovae that were missed online and to study possible selection biases. One of its principal characteristics is that it uses entirely automatic selection criteria. This type of automated offline analysis had never been carried out before for data reaching this redshift. This analysis enabled us to discover 73 additional SNIa candidates compared to those identified in the real time analysis on the same data, representing an increase of more than 50% of the number of supernovae. The final Hubble diagram contains 262 SNIa which gives us, for a flat ACDM model, the following values for the cosmological parameters: DM = 0,31 ± 0,028 (stat) ± 0,036 (syst) et ÛA = 0,69. This offline analysis of SNLS data opens new horizons, both by checking for possible biases in current measurements of cosmological parameters by supernovae experiments and by preparing the third generation experiments, on the ground or in space, which will detect thousands of SNIa.