Cosmologie avec les amas de galaxies à l'ère du LSST

Galaxy cluster cosmology in the LSST era

• Auteur / Autrice : Constantin Payerne
• Direction : Céline Combet
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Physique subatomique et astroparticules
• Date : Soutenance le 05/10/2023
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale physique (Grenoble, Isère, France ; 1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de physique subatomique et de cosmologie (Grenoble ; 2003-....)
• Jury : Président / Présidente : Frédéric Mayet
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Laura Salvati, Sophie Maurogordato, Johann Cohen-Tanugi
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Sophie Henrot-Versillé, Raphaël Gavazzi

Mots clés

Mots clés contrôlés

Télescopes

Lentilles gravitationnelles

Galaxies -- Amas

Mots clés libres

Lsst

Amas de galaxies

Cosmologie

Lentillage gravitationnel

Cosmology

Lsst

Galaxy clusters

Gravitational lensing

Résumé

Les amas de galaxies sont des traceurs de la croissance des structures et de l'expansion de l’Univers. La mesure de leur abondance permet à la fois d’étudier la nature de l'énergie sombre et celle de la matière sombre, et figure aujourd’hui parmi les principales sondes cosmologiques exploitables à partir des futurs relevés de galaxies.La relation entre la masse des amas et le nombre de galaxies qui les composent, dite relation d'échelle, est un point clé pour l'utilisation cosmologique du comptage d'amas dans le visible. Cette relation est cependant un des facteurs limitant les analyses actuelles, car les masses des amas ne sont pas directement observables. Ces dernières peuvent néanmoins être estimées grâce à l'effet de lentille gravitationnelle. Les rayons lumineux issus de sources situées en arrière-plan des amas sont déviés par les champs gravitationnels de ces derniers; ainsi les images des galaxies que nous observons subissent une déformation cohérente permettant de reconstruire leur distribution en masse. Cette thèse se concentre sur différents aspects de l'inférence cosmologique à partir du lentillage et de l’abondance des amas, à l’ère des grands relevés cosmologiques tel que le Rubin LSST.J’ai réalisé une partie de mon travail de thèse au sein de la Dark Energy Science Collaboration, qui prépare les analyses cosmologiques du LSST. J'ai contribué au développement de codes d'analyse pour exploiter l'effet de lentille gravitationnelle par les amas, et leur abondance, en utilisant les simulations de la collaboration. Ces simulations fournissent des catalogues de galaxies, idéaux et réalistes, tels que pourra fournir LSST, et dont j'ai contribué à valider les propriétés. Par ailleurs, à l'aide de cette chaîne d'analyse que j'ai développée, j'ai étudié l'impact des divers effets systématiques sur la reconstruction de la masse des amas et comment ceux-ci se propagent jusqu'aux contraintes cosmologiques.Les amas de galaxies ont une structure triaxiale complexe et les effets de projection le long de la ligne de visée peuvent biaiser la reconstruction de la masse par effet de lentille. Des informations sur la morphologie des amas peuvent être extraites en mesurant les multipôles du champ de cisaillement gravitationnel. Dans le cadre du projet The Three Hundred, j'ai développé une analyse basée sur cette approche et vérifié si la reconstruction de la masse s'en trouvait améliorée. J’ai montré qu’il était possible de reconstruire ainsi l'ellipticité et l'orientation de la distribution de masse projetée. Cependant, le gain sur la reconstruction de la masse reste marginal et une forte dégénérescence existe entre la masse estimée et le paramètre d'allongement/aplatissement lorsque l’axe principal est aligné le long de la ligne de visée.La fonction de vraisemblance (likelihood) décrit les propriétés statistiques de l’abondance des amas mesurée dans des intervalles de redshift et de masse, et est un ingrédient clé des analyses cosmologiques. J'ai développé une méthodologie novatrice pour tester la précision et la robustesse des likelihoods "binnées" utilisées dans la littérature pour le comptage d'amas (Poissonienne, Gaussienne et Gauss-Poisson (GPC)), que nous avons appliqué aux 1000 catalogues simulés de halos de matière noire PINOCCHIO. Nous avons conclu que pour des relevés de type LSST ou Euclid, la likelihood Poisson sous-estime les erreurs sur les paramètres cosmologiques de 20 à 30 %, tandis que les likelihoods Gaussienne et GPC donnent des erreurs robustes,. Par ailleurs, j’ai développé un nouveau formalisme de likelihood "non-binnée" mais incluant l’effet de variance cosmique, source de bruit intrinsèque à toutes les observables liées aux grandes structures, tels que les amas de galaxies. Les contraintes cosmologiques obtenues sont plus fortes que dans l'approche binnée, mais que légèrement différentes de l'approche non-binnée standard.

Galaxy clusters are tracers of the growth of structures and the expansion of the Universe. Measuring their abundance enables us to investigate the nature of dark energy and dark matter, making them one of the primary cosmological probes to be used in future galaxy surveys.The relation between cluster masses and the number of galaxies they contain, known as the scaling relation, is a key factor for the cosmological use of cluster counts in the optical. However, this relation remains one of the limiting factors in current analyses because cluster masses are not directly observable. Nevertheless, they can be estimated through the gravitational lensing effect, where light from background sources is deflected by the cluster gravitational fields. As a result, the observed galaxy images undergo a coherent distortion, allowing for the reconstruction of their mass distribution. This thesis focuses on various aspects of cosmological inference using cluster lensing and abundance in the era of large-scale cosmological surveys such as the Rubin LSST.A central part of this work was performed as part of the LSST Dark Energy Science Collaboration (DESC), which focuses on the cosmological analyses using LSST data. I joined the DESC effort by contributing to the development of software tools for cluster lensing and cluster abundance analyses, using DESC simulated datasets. These datasets contain ideal and realistic LSST-like galaxy catalogs, the validation of which I contributed to. Furthermore, using the several codes I developed, I derived preliminary cosmological constraints from the cluster abundance in the DESC simulations. I also focused on the impact of the several systematic effects on the weak lensing mass reconstruction and how these propagate to the cosmological constraints.Galaxy cluster triaxial morphology and resulting projection effects can yield biases on the mass reconstruction. Valuable information on cluster morphology can be extracted from the multipoles of the local shear and releasing the spherical symmetry assumption that is generally made. As part of the cluster simulation project The Three Hundred, I developed an analysis based on lensing shear multipoles to gain insights on the triaxial properties of the cluster mass distribution and check whether this could improve the lensing mass calibration. From this work, I found that including multipole moments of the local shear permits reconstructing the ellipticity and orientation of the projected mass distribution. However, gain on the mass reconstruction remains marginal and a strong degeneracy exists between the lensing mass estimate and elongation/flattening parameter for triaxial clusters whose major axes are aligned along the line-of-sight.One of the key ingredients to constrain cosmology is the likelihood function, that describes the statistical properties of the observed cluster counts in bins of cluster redshift and cluster mass. I developed a methodology to test the accuracy and robustness of cluster abundance binned likelihoods that are widely used in the literature (Poisson, the Gaussian and the Gauss-Poisson Compound likelihood (GPC)) and applied it to the 1000 PINOCCHIO simulated dark matter halo catalogs. The main finding is that for a variety of cosmological inference setups, the Poisson likelihood underestimates errors by 20-30%, whereas the Gaussian and GPC give similar and robust errors for LSST or Euclid-like surveys.In addition, I have also developed a new unbinned cluster count formalism allowing us to account for the effect of Super-Sample Covariance, which is an inherent source of scatter for large scale structure observables such as galaxy clusters. The resulting cosmological constraints are stronger than in the binned approach but only slightly differ from the more standard unbinned method.