William Gillard - 04.91.82.72.67 - gillard@cppm.in2p3.fr
Supervisor:
Benjamin Racine - Dominique Fouchez - racine@cppm.in2p3.fr - fouchez@cppm.in2p3.fr
Topic:
A la fin des années 90, la mesure de la distance des Supernovae de type 1a (SN1a) et du décalage vers le rouge de leur galaxies hôtes a révélé que lexpansion de lUnivers était en accélération. Plus de 20 ans après cette découverte, la nature de lénergie noire qui serait à lorigine de ce phénomène reste inconnue.
Le modèle de concordance \(\Lambda\)CDM décrit un Univers homogène et isotropes aux grandes échelles, soumis aux lois de la relativité générale (RG). Dans ce modèle, la majorité du contenu énergétique de l'Univers provient de la matière noire froide et de lénergie noire, introduite comme une constante cosmologique. Celle-ci se comporte comme un fluide parfait avec une pression p négative, déquation détat p = - rho, où rho est la densité dénergie.
Certains modèles alternatifs (cf [1] pour une revue) introduisent par exemple des champs scalaires (quintessence) dont lévolution est responsable de l'expansion accélérée. Ces champs scalaires peuvent varier dans le temps et lespace. Ils peuvent donc avoir une équation détat dépendant du temps ainsi que générer des anisotropies de lexpansion.
Dautres modèles proposent de modifier la loi de la gravitation aux grandes échelles imitant le rôle de lénergie noire.
Aujourdhui encore, les supernovae restent lune des sondes les plus précises pour mesurer lexpansion de lUnivers et son homogénéité. Par ailleurs, une partie du décalage vers le rouge des galaxies provient dun effet Doppler dû à leurs vitesses particulières. On peut alors grâce aux supernovae reconstruire le champ de vitesse à grande échelle, et mesurer le taux de croissances des structures cosmiques. Cela nous permettra de tester la loi de la gravitation.
Une anisotropie de lexpansion aux grandes échelles, une modification de la RG, ou une évolution de léquation détat de lénergie noire, seraient toutes des observations révolutionnaires qui remettraient en cause notre modèle actuel.
Jusqu'à aujourd'hui les relevés de supernovae compilaient des données de multiples télescopes compliquant leur analyse statistique. Les relevés du Zwicky Transient Facility (ZTF: https://www.ztf.caltech.edu/) et de lobservatoire Vera Rubin/LSST (https://www.lsst.org/) vont changer la donne. Ils couvrent la totalité du ciel et mesurent avec précision la distance de dizaines (centaines) de milliers de supernovae proches (lointaines).
Le CPPM travaille sur les données de ZTF depuis 2021, et publiera la première analyse cosmologique en 2025 avec ~3000 SN1a. Nous participons à la construction et la mise en place de LSST depuis des années, en se préparant à larrivée des premières données cet été.
Dans le groupe, nous travaillons à la calibration photométrique du relevé ZTF, indispensable pour la précision de mesure dont nous avons besoin (cf ubercalibration [2,3]). Un doctorant venant de soutenir sa thèse a développé un pipeline pour simuler ZTF et mesurer le taux de croissance des structures ([4]) et un doctorant actuel adapte cet exercice à LSST et un autre a débuté en 2024 pour lanalyse de 3000 SN1a de ZTF. Par ailleurs deux postdoctorants ont rejoint le groupe pour travailler sur ZTF, et une chaire dexcellence (DARKUNI de Julian Bautista) étend ce travail en combinant ces données avec les données spectroscopiques de DESI.
Lobjectif de la thèse est de développer et perfectionner ce pipeline danalyse pour mesurer le taux de croissance des structures. La totalité des 30000 SN1a de ZTF sera disponible pour faire lanalyse cosmologique finale de ce relevé.
La thèse coïncide aussi avec l'arrivée des premiers catalogues de SN1a de LSST.
Dautres aspects pourront sajouter à la thèse, comme létude de lhomogénéité de lexpansion, la calibration photométrique des données etc.
Il sagit donc dune thèse de cosmologie observationnelle, pour un-e candidat-e intéressé-e par la cosmologie et lanalyse de données.
William Gillard - 04.91.82.72.67 - gillard@cppm.in2p3.fr
Supervisor:
Julian Bautista - bautista@cppm.in2p3.fr
Topic:
Le contexte : Plus de vingt ans après la découverte de la nature accélérée de l'expansion de l'Univers, il n'existe toujours pas d'explication définitive de son origine physique. Plusieurs types d'énergie noire ou même des alternatives/extensions à la relativité générale ont été proposés dans la littérature pour tenter d'expliquer l'accélération de l'expansion. En mesurant avec précision les taux d'expansion de l'Univers et de la croissance des structures à grande échelle, en fonction du temps cosmique, nous pouvons en apprendre davantage sur ce mystère cosmologique. En particulier à faible redshift, lorsque l'expansion est accélérée et que l'énergie noire domine l'expansion, nous souhaitons obtenir les meilleures contraintes sur le taux de croissance des structures. Ces mesures peuvent être réalisées en combinant les positions des galaxies et leurs vitesses. Les propriétés statistiques du champ de densité et de vitesse sont étroitement liées au modèle cosmologique sous-jacent.
Expériences : La mesure des taux d'expansion et de croissance de l'Univers est le principal objectif scientifique des expériences actuelles et futures telles que l'instrument spectroscopique de l'énergie noire (DESI), le Zwicky Transient Facility (ZTF), Euclid et le Vera Rubin Observatory Legacy Survey of Space and Time (Rubin-LSST).
DESI mesure actuellement la position de 40 millions de galaxies (avec leur décalage vers le rouge) et l'échantillon de galaxies à faible décalage vers le rouge sera le plus complet à ce jour.
L'étude ZTF permettra de découvrir plus de 5 000 supernovae de type Ia, dont nous pourrons déduire la vitesse des galaxies. Le projet Rubin-LSST portera ce nombre à plusieurs centaines de milliers.
Objectif de la thèse : Le candidat sélectionné travaillera à l'analyse conjointe des ensembles de données DESI et ZTF, qui contiennent des millions de galaxies et des milliers de supernovae de type Ia. Le candidat se familiarisera avec la physique et les statistiques des regroupements de galaxies, codera son propre pipeline d'analyse, le testera sur des simulations de pointe et l'appliquera sur des données réelles. La mesure du taux de croissance des structures avec les galaxies de DESI et les vitesses de ZTF sera essentiel dans le test de la relativité générale aux échelles cosmiques. Cette étude est dans le plan de route principal des projets DESI et ZTF.
Profil requis : Le candidat doit avoir un grand intérêt pour la cosmologie, les statistiques, l'analyse de données et la programmation (nous utilisons principalement python). La maîtrise de l'anglais et la capacité à travailler en équipe sont également requises.
Vingt ans après la découverte de l'accélération de l'expansion de l'univers par des mesures avec les supernovas, la sonde supernovas reste l'un des moyens les plus précis pour mesurer les paramètres de cette période récente de l'histoire de notre univers dominée par ce qu'on appelle l'énergie noire.
L'observatoire Rubin avec le relevé Large Survey of Space and Time (Rubin/LSST) sera mis en service en 2025 et débutera officiellement fin 2025. Il s'agit d'un télescope de 8,4 mètres doté d'une caméra de 3,2 milliards de pixels, la plus puissante jamais construite.
Ce télescope prendra une photo de la moitié du ciel toutes les trois nuits pendant dix ans. Ce sondage permettra de mesurer des milliards de galaxies avec une grande précision et de suivre la variation dans le temps de tous les objets transitoires. Avec de nombreuses autres études astrophysiques, ce sera une machine très puissante pour déterminer les paramètres cosmologiques à l'aide de nombreuses sondes différentes et, en particulier, elle imposera de fortes contraintes sur la nature de l'énergie noire. Le projet LSST vise à découvrir jusqu'à un demi-million de supernovae. Cette amélioration de deux à trois ordres de grandeur statistique par rapport à l'ensemble des données actuelles permettra de tester précisément les paramètres de l'énergie noire, de tester la relativité générale et imposera également de nouvelles contraintes sur l'isotropie de l'univers.
Au cours de la thèse, nous proposons de préparer puis de participer à l'analyse des premières supernovae de Rubin/LSST. La préparation se fera en utilisant les données HSC/Subaru existantes, et les premières images du télescope Rubin.
L'étudiant.e participera à la mise en service de Rubin/LSST. Elle/Il aura en charge de poursuivre les développements des méthodes de deep learning pour l'identification des supernovae et de les mettre en application sur les premières images.
Elle/Il participera ensuite aux premières analyses utilisant les supernovae qu'elle/il aura contribué à identifier.
Le groupe LSST du CPPM est déjà impliqué dans la photométrie de précision pour LSST, avec une implication directe dans la validation des algorithmes au sein de DESC/LSST [1][2][3], et a proposé une nouvelle méthode d'apprentissage profond pour améliorer l'identification photométrique des supernovas [4] et les redshifts photométriques [5].
William Gillard - 04.91.82.72.67 - gillard@cppm.in2p3.fr
Supervisor:
S. Escoffier / W. Gillard - 04 91 82 76 64 - escoffier@cppm.in2p3.fr
Topic:
Contexte scientifique :
La mission Euclid, développée par l'Agence spatiale européenne (ESA), a pour objectif principal de cartographier la géométrie de l'Univers sombre et de mieux comprendre les propriétés de l'énergie noire et de la matière noire. Grâce à une combinaison des observations de la distribution des galaxies et d'observations du cisaillement gravitationnel faible, Euclid fournira des données à une échelle et avec une précision sans précédent.
Le galaxy clustering (distribution des galaxies à grande échelle) et l'effet de lensing gravitationnel faible sont deux des principales observables de la mission Euclid. Le galaxy clustering permet d'étudier la répartition des galaxies dans l'Univers, révélant des informations cruciales sur la structure de lUnivers, sa dynamique et la nature de lénergie noire. De son côté, l'effet de lensing gravitationnel permet d'inférer la distribution de la matière noire en analysant la déformation des galaxies darrière plan par les masses situées en avant-plan.
Lanalyse 3x2pt, qui combine l'analyse du galaxy clustering et du lensing gravitationnel faible (ainsi que leur corrélation croisée), est l'une des approches les plus prometteuses pour exploiter les données issues de ces observations. En effet, elle permet de maximiser les informations sur les paramètres cosmologiques, notamment ceux liés à l'énergie noire, en utilisant des mesures complémentaires pour restreindre les biais systématiques potentiels.
Le sujet de la thèse :
L'objectif de cette thèse est d'exploiter les données issues de la mission Euclid afin de réaliser une étude approfondie du galaxy clustering et de mener une analyse 3x2pt complète. Plus spécifiquement, cette thèse se déclinera en plusieurs étapes principales :
Étude du Galaxy Clustering : Analyser la distribution des galaxies en 3D à grande échelle, à partir des données photométriques et spectroscopiques du relevé dEuclid.
Analyse 3x2pt : Réaliser une analyse combinée 3x2pt, en associant le galaxy clustering et le lensing gravitationnel faible, afin d'exploiter au mieux les informations croisées entre ces deux observables. Optimiser les méthodologies pour réduire les incertitudes systématiques, telles que la contamination par les biais de galaxies et la calibration des redshifts photométriques.
Contraintes cosmologiques : Appliquer ces outils et méthodes aux données DR1 et DR2 dEuclid pour contraindre les modèles d'énergie noire et de matière noire. Comparer les résultats obtenus avec les prédictions théoriques des différents modèles cosmologiques (modèles ?CDM et ses extensions).
Cette thèse se situe à l'interface des observations cosmologiques et des techniques d'analyse avancées. En exploitant les données de la mission Euclid et en appliquant la méthode 3x2pt, ce projet vise à fournir des contraintes cosmologiques cruciales, tout en développant des outils méthodologiques essentiels pour l'analyse des relevés de nouvelle génération. Ce travail contribuera à améliorer notre compréhension de l'Univers sombre et à explorer de nouvelles approches pour l'étude de la matière noire et de l'énergie noire.
Environnement scientifique :
La thèse sera réalisée au Centre de Physique des Particules de Marseille, sous la direction de Stéphanie Escoffier et William Gillard. L'équipe de cosmologie du CPPM est impliquée dans de grands relevés cosmologiques comme DESI, Euclid et Rubin.
Compétences requises :
Le candidat doit être titulaire d'un Master (MSc) en astronomie/astrophysique, physique fondamentale ou science des données. Il/elle doit avoir une solide formation en cosmologie observationnelle et en statistiques, ainsi qu'un intérêt pour les approches méthodologiques avancées et les techniques d'inférence statistique appliquées aux relevés cosmologiques. Une expérience en analyse de données et en programmation (Python, C++) ainsi qu'une familiarité avec le traitement de grands ensembles de données ne sont pas obligatoires, mais constitueraient un atout.
Un financement CNES est obtenu pour ce sujet.
La candidature avec les pièces jointes doit être soumise via le système de recrutement numérique du CNES, cliquez sur Postuler.
https://recrutement.cnes.fr/en/annonce/3421579-25-087-combined-analysis-of-galaxy-clustering-and-weak-lensing-with-euclid-13009-marseille
Le dossier de candidature doit comprendre:
Lettre de motivation et intérêts de recherche
CV (résumant la formation, les postes précédents et les travaux académiques - publications scientifiques)
Copies des diplômes originaux de licence et de master, relevés de notes
Documentation sur la maîtrise de l'anglais
Liste des publications et des travaux universitaires que le candidat souhaite voir pris en compte par le comité d'évaluation
Noms et coordonnées de 2 ou 3 personnes de référence (nom, lien avec le candidat, adresse électronique et numéro de téléphone). En outre, prenez les dispositions nécessaires pour que chacune des personnes de référence soumette sa lettre au Dr Stephanie Escoffier (escoffier@cppm.in2p3.fr) et au Dr William Gillard (gillard@cppm.in2p3.fr) avant la date limite.
La date limite de dépôt des candidatures est fixée au 14 mars 2025.
Master 2nd year internship (most of Master 2nd year offers can lead to PhD student position):
Vingt ans après la découverte de l'accélération de l'expansion de l'univers par des mesures avec les supernovas, la sonde supernovas reste l'un des moyens les plus précis pour mesurer les paramètres de cette période récente de l'histoire de notre univers dominée par ce qu'on appelle l'énergie noire.
L'observatoire Rubin avec le relevé Large Survey of Space and Time (Rubin/LSST) sera mis en service en 2025 et débutera officiellement fin 2025. Il s'agit d'un télescope de 8,4 mètres doté d'une caméra de 3,2 milliards de pixels, la plus puissante jamais construite.
Ce télescope prendra une photo de la moitié du ciel toutes les trois nuits pendant dix ans. Ce sondage permettra de mesurer des milliards de galaxies avec une grande précision et de suivre la variation dans le temps de tous les objets transitoires. Avec de nombreuses autres études astrophysiques, ce sera une machine très puissante pour déterminer les paramètres cosmologiques à l'aide de nombreuses sondes différentes et, en particulier, elle imposera de fortes contraintes sur la nature de l'énergie noire. Le projet LSST vise à découvrir jusqu'à un demi-million de supernovae. Cette amélioration de deux à trois ordres de grandeur statistique par rapport à l'ensemble des données actuelles permettra de tester précisément les paramètres de l'énergie noire, de tester la relativité générale et imposera également de nouvelles contraintes sur l'isotropie de l'univers.
Dans ce stage de Master 2, nous proposons d'analyser les premières images Rubin/LSST en utilisant le logiciel LSST et notre méthode d'apprentissage profond pour l'identification des transitoires/supernovas. Le travail sera préparé et mené en parallèle sur les données HSC/Subaru existantes. En effet, les données HSC ont des caractéristiques très proches de celles que nous attendons de Rubin/LSST.
Le groupe LSST du CPPM est déjà impliqué dans la photométrie de précision pour LSST, avec une implication directe dans la validation des algorithmes au sein de DESC/LSST [1][2][3], et a proposé une nouvelle méthode d'apprentissage profond pour améliorer l'identification photométrique des supernovas [4] et les redshifts photométriques [5].
