Date : 2017
Type : Livre / Book
Type : Thèse / ThesisLangue / Language : anglais / English
Distribution spectrale de l'énergie
Classification Dewey : 523.1
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Résumé / Abstract : Les contraintes actuelles sur l'évolution en luminosité et en taille des galaxies dépendent de catalogues multi-bandes extraits de relevés d'imagerie. Mais ces catalogues sont altérés par des effets de sélection difficiles à modéliser et pouvant mener à des résultats contradictoires s'ils ne sont pas bien pris en compte. Dans cette thèse nous avons développé une nouvelle méthode pour inférer des contraintes robustes sur les modèles d'évolution des galaxies. Nous utilisons un modèle empirique générant une distribution de galaxies synthétiques à partir de paramètres physiques. Ces galaxies passent par un simulateur d'image émulant les propriétés instrumentales de n'importe quel relevé et sont extraites de la même façon que les données observées pour une comparaison directe. L'écart entre vraies et fausses données est minimisé via un échantillonnage basé sur des chaînes de Markov adaptatives. A partir de donnée synthétiques émulant les propriétés du Canada-France-Hawaii Telescope Legacy Survey (CFHTLS) Deep, nous démontrons la cohérence interne de notre méthode en inférant les distributions de taille et de luminosité et leur évolution de plusieurs populations de galaxies. Nous comparons nos résultats à ceux obtenus par la méthode classique d'ajustement de la distribution spectrale d'énergie (SED) et trouvons que notre pipeline infère efficacement les paramètres du modèle en utilisant seulement 3 filtres, et ce plus précisément que par ajustement de la SED à partir des mêmes observables. Puis nous utilisons notre pipeline sur une fraction d'un champ du CFHTLS Deep pour contraindre ces mêmes paramètres. Enfin nous soulignons le potentiel et les limites de cette méthode.
Résumé / Abstract : Current constraints on the luminosity and size evolution of galaxies rely on catalogs extracted from multi-band surveys. However resulting catalogs are altered by selection effects difficult to model and that can lead to conflicting predictions if not taken into account properly. In this thesis we have developed a new approach to infer robust constraints on model parameters. We use an empirical model to generate a set of mock galaxies from physical parameters. These galaxies are passed through an image simulator emulating the instrumental characteristics of any survey and extracted in the same way as from observed data for direct comparison. The difference between mock and observed data is minimized via a sampling process based on adaptive Monte Carlo Markov Chain methods. Using mock data matching most of the properties of a Canada-France-Hawaii Telescope Legacy Survey Deep (CFHTLS Deep) field, we demonstrate the robustness and internal consistency of our approach by inferring the size and luminosity functions and their evolution parameters for realistic populations of galaxies. We compare our results with those obtained from the classical spectral energy distribution (SED) fitting method, and find that our pipeline infers the model parameters using only 3 filters and more accurately than SED fitting based on the same observables. We then apply our pipeline to a fraction of a real CFHTLS Deep field to constrain the same set of parameters in a way that is free from systematic biases. Finally, we highlight the potential of this technique in the context of future surveys and discuss its drawbacks.