Topic description
La distribution de matière à grande échelle dans l'univers est utilisée pour tester nos modèles cosmologiques. On utilise pour cela avant tout les oscillations acoustiques de baryons (BAO) mesurée dans la fonction de corrélation à deux points de cette distribution. Cependant l'ensemble du champ de matière contient des informations à diverses échelles, qui permettent de mieux contraindre nos modèles que le BAO seul. A redshift z > 2, la meilleure sonde de cette distribution de matière est la forêt Lyman-alpha, un ensemble de raies d'absorption mesurées dans les spectres de sources lointaines. Le grand relevé spectroscopique DESI a collecté environ un million de ces spectres. Avec un lot partiel de données "DR2", nous avons déjà mesuré le BAO avec une précision de 0.7%, contraignant ainsi fortement le taux d'expansion de l'univers au cours des premiers milliards d'années de son évolution.
Le but de cette thèse est d'exploiter l'ensemble complet des données Lyman-alpha à grande échelle de DESI pour obtenir les meilleures contraintes possibles sur les modèles cosmologiques. Pour cela, dans une première étape l'étudiant appliquera pour la première fois une méthode dite de reconstruction, qui permet d'améliorer la précision de la mesure du BAO, en exploitant l'information du champ de densité de matière. Dans la suite de sa thèse, en lien avec des efforts similaires menés dans notre groupe avec les galaxies de DESI, il implémentera une nouvelle méthode dite de simulation-based inference: dans cette approche l'ensemble du champ de matière est utilisé directement pour estimer les paramètres cosmologiques en particulier l'énergie noire. L'étudiant apportera ainsi une pierre importante aux mesures cosmologiques finales de DESI avec le Lyman-alpha.
Cette thèse sera de préférence précédée d'un stage.
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We use the large-scale distribution of matter in the universe to test our cosmological models. This is primarily done using baryon acoustic oscillations (BAO), which are measured in the two-point correlation function of this distribution. However, the entire matter field contains information at various scales, allowing us to better constrain our models than BAO alone. At redshifts greater than 2, the Lyman-alpha forest is the best probe of this matter distribution. The Lyman-alpha forest is a set of absorption lines measured in the spectra of distant sources. The large DESI spectroscopic survey has collected approximately one million of these spectra. Using the partial data set "DR2," we measured the BAO with an accuracy of 0.7%, which strongly constrains the expansion rate of the universe during the first billion years of its evolution.
This thesis aims to exploit the full set of large-scale Lyman-alpha data from DESI to obtain the strongest constraints on cosmological models possible. First, the student will apply a method known as reconstruction to improve the accuracy of BAO measurements by exploiting information from the matter density field. For the remainder of the thesis, the student will implement a new method known as simulation-based inference. Similar efforts have been carried out in our group with DESI galaxies. In this approach, the entire matter field is used directly to estimate cosmological parameters, particularly dark energy. Thus, the student will make an important contribution to DESI's final cosmological measurements with Lyman-alpha.
An internship is preferred before beginning this thesis.
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Pôle fr : Direction de la Recherche Fondamentale
Département : Institut de recherche sur les lois fondamentales de l’univers
Service : Service de Physique des Particules
Laboratoire : Groupe Bao
Date de début souhaitée : 01-10-
Ecole doctorale : PHENIICS (PHENIICS)
Directeur de thèse : Mention Guillaume
Organisme : CEA
Laboratoire : DRF/IRFU
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Funding category
Public/private mixed funding
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