Thèse soutenue

Les mystères de l'énergie noire

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Auteur / Autrice : Bruno Moraes
Direction : David Polarski
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Constituants élémentaires
Date : Soutenance le 21/06/2010
Etablissement(s) : Montpellier 2
Ecole(s) doctorale(s) : Information, Structures, Systèmes (Montpellier ; École Doctorale ; 2009-2014)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de Physique Théorique et Astroparticules (Montpellier)
Jury : Président / Présidente : Philippe Roche
Examinateurs / Examinatrices : David Polarski, Philippe Roche, Luca Amendola, Patrick Peter, Philippe Brax
Rapporteurs / Rapporteuses : Luca Amendola, Patrick Peter

Résumé

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L'un des plus grands problèmes ouverts de la cosmologie moderne est l'origine de l'expansion accélérée de l'Univers, découverte en 1998. L'explication théorique la plus simple repose sur l'introduction d'une constante cosmologique Λ. Ce modèle, connu sous le nom de Lambda CDM, est en accord avec les différentes observations liées à l'expansion accélérée. Cependant, il présente des problèmes d'ordre théorique. Par conséquent, plusieurs alternatives, connues collectivement sous le nom de {it modèles d'énergie noire}, ont été proposées pour expliquer cette accélération. Plusieurs d'entre eux restent viables, car leurs {it backgrounds} cosmologiques ne présentent pas de signatures identifiables. Par contre, les effets sur les phénomènes perturbatifs sont plus spécifiques à chacun de ces modèles. Dans cette thèse, nous explorons les caractéristiques particulières de la croissance des perturbations de matière à l'ordre linéaire dans les théories f(R) avec un regard complémentaire sur les modèles chameleon. La paramétrisation du taux de croissance de la matière en termes d'une fonction γ permet d'identifier une signature très spécifique de ces modèles en comparaison avec le modèle Lambda CDM. Une étude supplémentaire a permis de trouver une dépendance en échelle explicite, nommée {it dispersion}, dans la croissance des perturbations. Des observations plus précises pourraient permettre de faire la différence entre ces différents modèles selon la présence de ces caractéristiques.