Non linear gravitational clustering in scale free cosmological models / David Benhaiem ; sous la direction de Michael Joyce

Date :

Editeur / Publisher : [S.l.] : [s.n.] , 2013

Type : Livre / Book

Type : Thèse / Thesis

Langue / Language : anglais / English

Formation des structures (sciences physiques)

Simulation par ordinateur

Cosmologie

Joyce, Michael (19..-.... ; physicien) (Directeur de thèse / thesis advisor)

Université Pierre et Marie Curie (Paris ; 1971-2017) (Organisme de soutenance / degree-grantor)

Relation : Non linear gravitational clustering in scale free cosmological models / David Benhaiem ; sous la direction de Michael Joyce / Lille : Atelier national de reproduction des thèses , 2013

Résumé / Abstract : The formation of structures in the universe is one of the major questions in cosmology, and numerical N body simulations are the primary instrument used to probe the non linear clustering. However, analytical understanding of this regime remains limited. To explore this regime we study a family of Einstein de Sitter models with cold power law initial conditions. In practice, this means that we have two control parameters on which we can study the dependance of simple crucial analytical predictions for these models : self similarity of the clustering, and the correlation exponents when this clustering is stable. We study first an analogous one dimensional class of models, and find that the stable clustering predictions provide an excellent approximation in the non linear regime for most of the parameter space, while a region in which clustering appears to be universal is observed close to the static limit. We then study N body simulations of the three dimensional models. We find, in the part of the parameter space we can constrain well numerically, that the exponents of the self-similar two point correlation function in the strongly non-linear regime are in excellent agreement with those predicted by stable clustering. Furthermore, preliminary results on the halos extracted from our simulations indicate that the mass profiles of these non-linear structures are well described, as a power law with exponents clearly dependent on the initial conditions and the cosmology, and specifically, correlated with the stable clustering exponents.

Résumé / Abstract : La formation des structures dans l’univers est l’une des questions majeures en cosmologie et le régime non linéaire est principalement étudié à l’aide de simulations numériques à N corps. Cependant, la compréhension de ce régime reste limitée. Afin de l’explorer nous étudions une famille de modèles cosmologiques Einstein de Sitter avec des conditions initiales froides en loi de puissance. En pratique, cela signifie que nous avons deux paramètres de contrôle sur lesquels nous pouvons étudier la dépendance de prédictions analytiques simples pour ces modèles: l’auto similarité de l’agrégation gravitationnelle et les exposants dans les corrélations lorsque cette agrégation est stable. Nous commençons par étudier une classe analogue de modèles à une dimension et nous trouvons que l’agrégation gravitationnelle stabilisée est une excellente approximation dans le régime non linéaire pour une grande partie de l’espace des paramètres, alors qu’une région, dans laquelle l’agrégation apparait universel, est observée proche de la limite statique. Nous étudions ensuite des simulations cosmologiques à N corps dans le cas de modèles à trois dimensions. Nous trouvons, pour la partie de l’espace des paramètres que nous pouvons contraindre, que les exposants mesurés dans les fonctions de correlation auto-similaire sont en excellent accord avec ceux prédit par l’hypothèse de l’agrégation stabilisée. De plus, nos résultats préliminaires sur les halos extraits de nos simulations indiquent que les profiles de densité de ces structures non linéaires peuvent être décrits par une loi de puissance avec des exposants dépendant clairement des conditions initiales et les paramètres cosmologiques, et plus spécifiquement, corrélés avec les exposants prédit par l’agrégation stabilisée.