Modélisation Bayésienne des mesures de vitesses particulières dans le projet CosmicFlows - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2018

Bayesian modeling of peculiar velocity measurements for the CosmicFlows collaboration

Modélisation Bayésienne des mesures de vitesses particulières dans le projet CosmicFlows

Résumé

The cosmological concordance model relies on the existence of a ≪ dark ≫ matter which hypothetically only interacts through gravity. Hence, the dark matter could not be observed directly with standard techniques. Since they directly probe gravity, peculiar velocities of galaxies are an unbiased tool to probe the matter content of the Universe. They can trace the total matter field and constrain the Local Universe’s expansion rate and growth of structures. The peculiar velocity of a galaxy can only be measured from its distance, which determination is very inaccurate for distant objects. If not correctly modeled, these uncertainties can lead to biaised analyses and poor constraints on the ΛCDM model. Within this context, this PhD studies the systematic and statistical errors of peculiar velocity analyses. First by investigating and modeling these errors. Then by building Bayesian models to include them. In particular, a model of the Local Universe’s velocity field from the observations of the rotational velocity of galaxies is presented. This model relies on the ΛCDM’s peculiar velocity correlations and on a Tully-Fisher relation model. The model has then been applied to the CosmicFlows-3 catalog of distances and provides a new kinematic map of the Local Universe
Le modèle de concordance de la cosmologie moderne repose entre autre sur l'existence de matière dite « noire », matière qui n'intéragirait que gravitationellement et qui ne peut donc pas être observée directement. Les vitesses particulières des galaxies, puisqu'elles tracent le champ de gravité, sont des sondes non-biaisées de la matière dans l'Univers. Ainsi, l'étude de ces vitesses particulières permet non seulement de cartographier l'Univers proche (matière noire comprise), mais aussi de tester le modèle ΛCDM via la vitesse d'expansion de l'Univers et le taux de formation des structures. Observationnellement, la mesure de la vitesse particulière d'une galaxie se fait à partir de la mesure de sa distance, mesure très imprécise pour les données extragalactiques. Mal modélisée, cette incertitude conduit à des analyses biaisées des vitesses particulières, et ainsi détériore la qualité de cette sonde cosmologique. Dans ce contexte, cette thèse s'intéresse aux erreurs systématiques statistiques des analyses de vitesses particulières. D'abord en étudiant puis modélisant ces erreurs systématiques. Ensuite en proposant de nouveaux modèles pour les prendre en compte. En particulier, y est développé un modèle permettant, à partir des mesures de la vitesse de rotation des galaxies, de reconstruire le champ de densité de l'Univers Local. Ce modèle s'appuie sur l'analyse des corrélations de vitesse données par le modèle de concordance, et la modélisation de la relation de Tully-Fisher, qui lie la vitesse de rotation des galaxies à leur luminosté. Le modèle développé est appliqué au catalogue de distances extragalactiques CosmicFlows-3, permettant ainsi une nouvelle cartographie de l'Univers proche et de sa cinématique
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Dates et versions

tel-02068966 , version 1 (15-03-2019)
tel-02068966 , version 2 (18-03-2019)

Identifiants

  • HAL Id : tel-02068966 , version 1

Citer

Romain Graziani. Modélisation Bayésienne des mesures de vitesses particulières dans le projet CosmicFlows. Cosmologie et astrophysique extra-galactique [astro-ph.CO]. Université de Lyon, 2018. Français. ⟨NNT : 2018LYSE1143⟩. ⟨tel-02068966v1⟩
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