Vers la découverte des propriétés de la population des binaires de trous noirs massifs avec LISA

Towards unveiling the properties of the massive black hole binary population with LISA

• Auteur / Autrice : Vivienne Langen
• Direction : Nicola Tamanini
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Physique
• Date : Soutenance le 04/04/2025
• Etablissement(s) : Université de Toulouse (2023-2025)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de la Matière (Toulouse)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des 2 infinis (Toulouse ; 2019-....)
• Partenaire(s) de recherche : Etablissement de délivrance conjointe : Université de Toulouse (EPE ; 2025-....)
• Jury : Président / Présidente : Nathalie Webb
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Thierry Contini, Quentin Baghi
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Astrid Lamberts-Marcade, Massimo Dotti
• DOI : 10.70675/f8eab213z70afz4804z86d4z9e1ff9e41301

Mots clés

Mots clés contrôlés

Trous noirs (astronomie)

Interféromètres laser

Ondes gravitationnelles

Mots clés libres

Ondes gravitationnelles

Astrophysique

Trous noirs massifs

Analyse de données

LISA

Gravitational waves

Astrophysics

Massive black holes

Data analysis

LISA

Résumé

Depuis la détection du premier signal d'onde gravitationnelle (OG) par la collaboration LIGO/Virgo en 2015, l'astronomie des OG est un domaine en pleine expansion, promettant des découvertes majeures en astrophysique et cosmologie. Les OG offrent des données nouvelles et complémentaires aux observations électromagnétiques classiques, permettant d'explorer les propriétés des sources d'OG, la dynamique de l'univers et les fondements de la relativité générale. À l'avenir, les interféromètres de nouvelle génération, notamment la mission Laser Interferometer Space Antenna (LISA), fourniront des observations encore plus précises à des distances plus grandes. Cette thèse étudie la population de binaires de trous noirs massifs (MBHB) à partir de données simulées pour LISA. Les MBHB, sources principales d'OG ciblées par LISA, devraient être détectés en grand nombre. Des analyses théoriques et de données ont permis d'inférer des propriétés de cette population, y compris leur environnement astrophysique, leur évolution cosmique et leurs taux de détection. Une méthode bayésienne est présentée pour estimer les propriétés d'un nouveau modèle analytique décrivant les fusions de MBHB. La flexibilité du modèle analytique est cruciale pour l'optimisation de l'approche bayésienne hiérarchique appliquée pour la première fois à la population de MBHB de LISA. Les hyper-paramètres déduits servent de proxy pour la coévolution des trous noirs massifs avec leur environnement à faibles masses et à haut décalage vers le rouge. Les résultats suggèrent que LISA peut offrir de nouvelles perspectives sur cette coévolution, en particulier pour les faibles masses et à haut redshift, complétant les observations électromagnétiques biaisées vers les grandes masses et l'univers local. De plus, ils permettent de contraindre le mécanisme de réduction orbitale et de coalescence des MBHB dans leur galaxie et halo de matière noire. Cette thèse démontre la faisabilité d'une approche d'inférence bayésienne hiérarchique pour la population de MBHB détectée par LISA, ouvrant la voie à de futures améliorations. Enfin, le modèle analytique est comparé à 20 simulations cosmologiques et semi-analytiques du MBHB dans un contexte plus réaliste. L'étude compare les modèles de population de trous noirs massifs et calcule leurs prévisions de taux de fusion et de détection par LISA. La comparaison révèle une large dispersion des prévisions des taux de fusion pour LISA, compliquée par les différences dans la modélisation physique et la résolution numérique des simulations. Le modèle analytique développé dans cette thèse présente des prévisions globalement cohérentes avec les modèles simulés, validant ainsi sa pertinence face à des simulations plus complexes.

Since the detection of the first gravitational wave (GW) signal by the LIGO/Virgo collaboration in 2015, GW astronomy constitutes a new and fast-expanding research field with the potential to deliver groundbreaking discoveries in different disciplines, in particular in astrophysics and cosmology. GWs yield new data which are independent of and complementary to standard electromagnetic observations, and which not only provide useful information on the properties, the environment and the evolution of individual GW sources, but which can also be used to probe the dynamics of the universe itself and the very foundations of general relativity. In the future, proposed next-generation interferometers on Earth, and space-based detectors which are under development, in particular the Laser Interferometer Space Antenna (LISA), will have the potential to deliver even more accurate and precise observations at increasingly larger distances. This thesis present a study of the astrophysical massive black hole binary (MBHB) population through data simulated for the LISA mission. MBHBs are one of the main target GW sources of LISA, and are expected to be detected in large numbers. In this thesis, theoretical and data analysis investigations are performed to infer various properties of the MBHB population, including information on their astrophysical environment and their cosmic evolution, as well as forecasts on their detection rates. A novel Bayesian inference pipeline to infer the properties of a newly constructed analytical model describing the population of MBHB mergers is presented. The high flexibility of an analytical model is fundamental for the successful implementation and optimization of the hierarchical Bayesian parameter estimation approach that here is applied to the MBHB population of LISA for the first time. The inferred population hyper-parameters are chosen as proxies for various interesting astrophysical aspects of the MBHB population that are yet poorly understood, notably the co-evolution of MBHs with their environment at low masses and high redshift. The results presented in this thesis suggest that LISA can provide new insights on this co-evolution, notably at the low MBHB masses and at high redshift, well complementing electromagnetic observations which are biased towards large masses and the local universe. Furthermore, the same results show that the principal mechanism that leads to the orbital shrinking and eventual coalesces of the MBHB in its host galaxy and dark matter halo can be constrained. The investigations reported in this thesis represent a first proof of concept at developing a hierarchical Bayesian inference approach to the LISA MBHB population, opening the way for several further improvements and investigations. Finally, the analytical model constructed in this thesis is compared with 20 cosmological and semi-analytical simulations studying the MBHB population in a more realistic context. This large study is aimed at comparing the MBH population models and calculating their astrophysical merger rate predictions as well as LISA detection rates. The comparison reveals a large spread of the merger rate predictions for LISA among all the considered MBHB population models. The interpretation of this large spread is challenged by many factors related to the physical modelling of the population and by how different physical effects are implemented in each of the simulation, as well as by their numerical resolution. The simple analytical model constructed in this thesis provides predictions which are overall in agreement with the MBHB population models considered in the comparison, corroborating its validity against more complex numerical simulations.