The blind Bayesian approach to Cosmic Microwave Background data analysis

par Flavien Vansyngel

Thèse de doctorat en Cosmologie

Sous la direction de Benjamin Wandelt.

Soutenue le 16-12-2014

à Paris 6 , dans le cadre de École doctorale Astronomie et astrophysique d'Île-de-France (Meudon, Hauts-de-Seine) , en partenariat avec Institut d'Astrophysique de Paris (laboratoire) .

Le jury était composé de Bertrand Laforge, Jacques Delabrouille, Roberto Trotta, Guillaume Patanchon, Jean-Loup Puget.

  • Titre traduit

    L'approche bayésienne de l'analyse du fond diffus cosmologique


  • Résumé

    Le thème principal de cette thèse est l'analyse de données du fond diffus cosmologique (CMB). En particulier, je présente une méthode, Bayesian Independent Analysis (BICA), qui effectue à la fois la séparation des composants et l'inférence du spectre de puissance du CMB. Je commence par présenter les principes de base du CMB et souligne la nécessité d'une modélisation robuste des erreurs au niveau de la carte. Puis je présente la principale source d'erreurs dans les produits du CMB, à savoir les avant-plans. La séparation des composants est une étape cruciale dans l'analyse de données de CMB. Je passe en revue plusieurs méthodes visant à nettoyer le CMB des avant-plans. Puis je présente BICA. La méthode est formulée dans le cadre bayésien aveugle. Il en résulte une inférence jointe de la carte de CMB et de son spectre de puissance. Ainsi, les erreurs sur la reconstruction comprennent les incertitudes dues à la présence d'avant-plans dans les données. En considérant des choix particuliers de prior et d'échantillonnage, je montre comment la formulation bayésienne de séparation des composantes fournit un cadre unificateur dont les méthodes précédentes sont des cas particuliers. Je présente les résultats de BICA lorsqu'elle est appliquée sur des données simulées et les données Planck. Cette méthode est capable de reconstruire la carte du CMB et son spectre sur une large fraction du ciel. Les principales contributions de cette thèse sont : 1) un spectre de puissance du CMB dont les erreurs prennent en compte la présence d'avant-plans mais sans modèle physique, 2) une carte CMB avec un modèle d'erreur incluant à la fois le bruit et avant-plans.


  • Résumé

    The main topic of this thesis is the analysis of Cosmic Microwave Background (CMB) data. In particular, I present a method, Bayesian Independent component analysis (BICA), that performs both CMB component separation and CMB power spectrum inference.I begin by presenting the basics of our understanding of the CMB emission and highlight the need for a robust error modelling at the map level. Then I present the main source of errors in the CMB products, namely the foregrounds.Component separation is a crucial and delicate step in CMB data analysis. I review several methods aiming at cleaning the CMB from foregroundsThen I present BICA. The method is formulated in a blind Bayesian framework. The posterior distribution provides an inference of the CMB map and power spectrum from the observation maps. Thus, the errors on the reconstruction include the uncertainties due the presence of foregrounds in the data. By considering particular choices of prior and sampling scheme, I show how the Bayesian formulation of component separation provide a unifying framework of which previous methods are special cases.I present the results of BICA when applied on both simulated data and 2013 Planck data. This method is able to reconstruct the CMB map and power spectrum on a large fraction of the sky. The main contributions of this thesis is to provide: 1) a CMB power spectrum on a large multipole range whose errors take the presence of foregrounds into account but without assuming physical models, 2) a CMB map inference together with an error model including both noise and foregrounds residuals.


Il est disponible au sein de la bibliothèque de l'établissement de soutenance.

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Pierre et Marie Curie. Bibliothèque Universitaire Pierre et Marie Curie. Bibliothèque électronique.
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.