Doctorant : YAHIA-CHERIF Safir
Directeur de thèse : BLANCHARD Alain
Début de thèse : Octobre 2016
Groupe thématique : GAHEC
Depuis la découverte de l’accélération de l’expansion de l’univers à la fin des années 90, le modèle LambdaCDM décrivant les propriétés de l’univers avec seulement six paramètres, demeure encore à ce jour en accord avec les observations actuelles. La découverte de l’accélération de l’expansion de l’univers révéla l’existence d’une nouvelle composante noire de l’univers: la matière noire qui constitue 70% de la densité totale de l’univers. Durant ces dernières années, de nombreuses expériences furent proposées dans le but d’étudier l’accélération cosmique, et cela grâce à diverses sondes cosmologiques, par exemple le groupement de galaxies, les Supernovae, les lentillages gravitationnels faible et fort, le fond diffus cosmologique ou les amas de galaxies. Afin de quantifier les performances des sondes cosmologiques, la Dark Energy Task Force (DETF) a défini une métrique de la Figure de Merit comme inversement proportionnelle à la surface du contour donnée par les paramètres d’énergie noire w0, et wa issus de la paramétrisation Chevallier-Polarski-Linder. Nous entrons actuellement dans une ère de haute précision avec la génération IV des grands relevés d’énergie noire: Euclid, DESI, LSST, et W-FIRST. La prédiction des contraintes et de la Figure de Merit qu’apportera une future expérience (forecasts) est aujourd’hui devenue l’une des principales préoccupations des scientifiques, car en plus de prédire les performances des futurs relevés, les forecasts aident à leur conception. Ce travail a pour but de donner des estimations quantitatives sur le pouvoir contraignant de quelques principaux relevés de génération IV (Euclid, DESI, et LSST) dans le cadre du modèle LambdaCDM, mais aussi pour ses extensions (modèles relâchant les paramètres de l’énergie noire, et modèles de gravité modifiée). Ce travail se concentre également sur l’aspect numérique des approches statistiques utilisées dans les forecasts et présente des méthodes assurant la robustesse des résultats via des analyses de stabilité, de convergence, et grâce aux comparaisons entre différentes approches possibles (formalisme de Fisher, et Monte-Carlo Markov-Chain). Dans cette thèse, nous montrons qu’effectuer des corrélations croisées entre différentes sondes cosmologiques améliore considérablement la Figure de Merit, en particulier pour Euclid, le gain étant moins important pour LSST. La comparaison des relevés montre toutefois que LSST sera potentiellement le relevé de génération IV qui fournira la plus grande Figure de Merit, contrairement à DESI qui sera le relevé le moins performant. Nous mettons également en avant que l’analyse multi-traceurs effectuée sur les différentes populations qu’observera DESI ne permet pas un gain considérable sur les contraintes et la Figure de Merit par rapport à une simple analyse mono-traceur.