Modélisation et reconstruction et reconstruction des amas de galaxies dans le domaine optique/infrarouge

par Sébastien Fromenteau

Thèse de doctorat en Champs, particules, matières

Sous la direction de James Bartlett.

Soutenue en 2010

à Paris 7 .

  • Titre traduit

    Grands relevés cosmologiques : amplification cosmique et étalonnage de la photométrie


  • Résumé

    Les amas de galaxies sont des objets des plus fascinants qu'il soit pour la cosmologie moderne. Ils permettent de comprendre le scénario de formation des structures de l'Univers, qui est sensible à l'intensité et la nature d4 l'énergie noire. Dans le but d'étudier la nature de cette énergie, il est nécessaire de constituer de grands catalogues d'amas avec la meilleure estimation conjuguée de leur redshift et de leur masse. Avec un relevé actuel comme SDSS ou les futurs relevés comme LSST, Pan-STARRS ou encore Euclid, les données optiques/infrarouges jouent de nouveau un grand rôle dans la construction et/ou à la consolidation de ces catalogues. Cependant, il n'est pas toujours évident de trouver un amas de galaxies lointain avec ces données de par la grande densité d'objets et l'incertitude de l'estimation des redshifts photométriques. Il est également possible de détecter les amas par l'observation du gaz chaud infra-amas. Le satellite PLANCK le permet par h biais de l'effet Sunyaev-Zel'dovich. Cependant, cette mesure n'étant pas auto-suffisante, il est nécessaire d'obtenir une autre observation dans le but de consolider ainsi que d'obtenir l'ensemble des informations utiles. C'est dans cette optique que j'ai développé un algorithme de détection d'amas de galaxies sur données optique/infrarouge photométriques sur champ restreint (quelques centaines d'arcminutes carrées). Afin d'estimer l'utilité d'un tel algorithme dans différents relevés présents et futurs, notamment dans le cadre de PLANCK, j'ai consacré une partie conséquente à la modélisation des effets de reconstructions des amas de galaxies dans les données photométriques.


  • Résumé

    Galaxy clusters are objects of importance for modern cosmology, particularly to study the dark energy. They allow us to constrain the formation of the structures scenario, which is sensitive to the nature of the dark energy. In order to understand this nature, it's necessary to establish huge catalogs of galaxy clusters with a good estimation of both mass and redshift. With the actual survey SDSS and the next generation as LSST, Pan- STARRS and Euclid, the optical/Near-infrared data have to play an important role in the establishment of this catalogs. On the other hand, because of the huge amount of galaxies in the sky, it's powerful to have others data to detect clusters. One of the best observation is the very hot gas infra-cluster and the satellite Planck is observing this using the Sunyaev- Zel'dovich effect. Combining the two, we will create the greatest robust catalog of massive clusters. I have developed a specific algorithm to confirm clusters detected by Planck and consolidate the estimation of the redshifts and masses. Moreover, I developed a model to estimate the utility of the future optical/Near-infrared photometric surveys in the detection of galaxy cluster in the future. Covariance is beset by intrinsic clustering but nevertheless represents a useful probe of galaxy bias and dark energy that complements cosmic shear, and which can increase the robustness of cosmological constraints from lensing surveys.

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