Novel techniques for design and optimization of next generation, foreground robust, space based CMB missions and their data analysis : an application to the design and optimization of the LiteBIRD mission
Nouvelles techniques de conception et d'optimisation des missions spatiales du fond diffus cosmologique de prochaine génération, robustes aux avant-plans, et de leur analyse de données : une application à la conception et à l'optimisation de la mission LiteBIRD
par Arianna RIZZIERI sous la direction de Radek STOMPOR et de Josquin ERRARD
Thèse de doctorat en Physique de l'univers
ED 560 Sciences de la terre et de l'environnement et physique de l'univers, Paris

Soutenue le lundi 23 septembre 2024 à Université Paris Cité

Sujets
  • Analyse en composantes indépendantes
  • Cosmologie
  • Fond diffus cosmologique
  • Polarisation (physique nucléaire)

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Mots clés
Analyse des données, Cosmologie, CMB, Polarisation, Séparation des composantes, Avant-plans galactiques, Systématiques instrumentaux
Resumé
La cosmologie a fait des progrès remarquable au cours des dernières décennies, en grande partie grâce aux mesures de haute précision des anisotropies de température et de polarisation du fond diffus cosmologique (CMB), qui ont conduit au modèle standard de la cosmologie. Cependant, certaines questions persistent, notamment l'origine des structures observées dans l'Univers aujourd'hui. L'inflation offre une solution élégante à ce problème et à d'autres énigmes au sein du modèle standard de la cosmologie. Néanmoins, nous n'avons toujours pas de preuves directes confirmant l'inflation. Dans ce but les expériences CMB actuelles et de prochaine génération visent à détecter les modes B primordiaux dans la polarisation du CMB. Il devient de plus en plus clair que ce signal, s'il existe, est très faible. Dans ce contexte, les recherches spatiales joueront donc un rôle particulièrement important. Cette thèse introduit la cosmologie du CMB et son analyse de données, en se focalisant sur le principal défi qu'une expérience spatiale cherchant à mesurer le signal primordial des modes B rencontrerait : la soustraction des avant-plans galactiques diffus, compliquée par la présence des effets systématiques instrumentaux. Je traite ce problème en utilisant une technique paramétrique de séparation des composantes, que j'applique d'abord pour évaluer les performances scientifiques de la mission spatiale LiteBIRD (une mission de classe large dirigée par la JAXA qui jouera un rôle unique dans la quête de l'inflation), pour en optimiser la conception instrumentale. Je me concentre sur l'impact de la sensibilité instrumentale sur la séparation des composantes et sur l'estimation des paramètres cosmologiques, en particulier le rapport tenseur-sur-scalaire. J'explore également l'interface entre les techniques paramétriques de séparation des composantes et les effets systématiques, tels que la puissance hors bande et les gains relatifs. Je présente ensuite la chaîne d'analyse paramétrique que j'ai développée et appliquée pour les études de LiteBIRD, sur des simulations avec des niveaux de réalisme différents pour évaluer la capacité de l'expérience à mesurer les modes E et B de la polarisation du CMB. En outre, je traite une des limitations de cette séparation des composantes par maximum de vraisemblance, à savoir l'impact des faisceaux instrumentaux. Une méthode est développée et testée pour corriger de manière robuste les effets du faisceau principal sans nécessiter de pré-traitement, exploitant ainsi la résolution maximale de l'instrument. En conclusion, une autre limitation majeure des méthodes paramétriques de séparation des composantes - la sélection d'une loi de paramétrisation appropriée - est discutée. Je montre comment et dans quelle mesure nous pouvons aborder ce problème avec des techniques paramétriques de séparation des composantes couplées à un ajustement intelligent des degrés de liberté de séparation des composantes, tels que : la fraction du ciel utilisée, le nombre de paramètres spectraux à considérer et le choix des lois de paramétrisation. Pour surmonter cette limitation, je présente une méthode non-paramétrique, exprimée dans le domaine des pixels, utilisant le maximum de vraisemblance et à laquelle j'ai contribué à développer.