Dr. Sara Maleubre Molinero

Abstract:

Skew spectra allow us to extract non-Gaussian information by taking the square of a map and finding the power spectrum of this new map with the original map. This allows us to use much of the infrastructure of power spectra and avoid the intricacies of estimating three point statistics. In this paper we present the first extension of skew spectra to arbitrary spin- $s$ fields, as a means to extract non-Gaussian information efficiently from cosmological datasets like cosmic shear or cosmic microwave background polarization. We apply the formalism to weak lensing in the context of large scale structure, and discuss different ways of combining fields to build skew spectra, all while avoiding the problems associated with mass mapping. We provide plots of these new statistics for $\mathrm{\Lambda }$ cold dark matter and vary cosmological parameters.

Abstract:

The cross-correlation of galaxies at different redshifts with other tracers of the large-scale structure can be used to reconstruct the cosmic mean of key physical quantities, and their evolution over billions of years, at high precision. However, a correct interpretation of these measurements must ensure that they are independent of the clustering properties of the galaxy sample used. In this paper, we explore different prescriptions to extract tomographic reconstruction measurements and use the flamingo hydrodynamic simulations to show that a robust estimator, independent of the small-scale galaxy bias, can be constructed. We focus on the tomographic reconstruction of the halo bias-weighted electron pressure and star formation density , which can be reconstructed from tomographic analysis of Sunyaev–Zel’dovich and cosmic infrared background maps, respectively. We show that these quantities can be reconstructed with an accuracy of 1–3 per cent over a wide range of redshifts, using different galaxy samples. We also show that these measurements can be accurately interpreted using the halo model, assuming that a sufficiently reliable model can be constructed for the halo mass function, large-scale halo bias, and for the dependence of the physical quantities being reconstructed on halo mass.

Abstract:

Formation des structures cosmologiques avec des simulations à N-corps : tester la précision avec des modèles sans échelle Les simulations à N-corps sont actuellement la seule technique disponible pour résoudre le clustering à échelles non-linéaires. Avec les mesures à venir des satellites de phase IV (telles que Euclid, DESI ou LSST), qui apporteront une précision sans précédent, comprendre la résolution et les limites des simulations est devenue une nécessité urgente. Dans cette thèse, nous exploitons une nouvelle technique pour évaluer la résolution des simulations à N-corps dans le régime non-linéaire de formation de structures. Pour cela, nous utilisons un ensemble particulier de cosmologies avec une évolution d'Einstein de-Sitter (Ωm = 1) et un spectre de perturbations en loi de puissance (Pk ∝ kn), connues sous le nom de cosmologies sans échelle. Une propriété importante est leur évolution auto-similaire (c'est-à-dire, à des coordonnées correctement redimensionnées, toute statistique de regroupement est constante dans le temps). Il s'agit d'un outil excellent pour déterminer la résolution à laquelle nous pouvons mesurer les dites statistiques. Nous exploitons le fait que tous les écarts par rapport à un comportement auto-similaire doivent être dus à des échelles non physiques introduites par le système à N corps, et donc l'extrapolation à la limite du continuum n'est plus une bonne approximation pour la simulation. Comme échantillon de test pour les principaux résultats de cette thèse, nous exploitons une suite de grandes simulations à N-corps (jusqu'à N = 4096^3) réalisées avec Abacus. Nous exécutons une variété d'indices spectraux n, pour faciliter l'extrapolation de nos résultats aux cosmologies de type ΛCDM. Nous exécutons également des ensembles de simulations différant par un seul paramètre de discrétisation, afin d'étudier comment la résolution pourrait en dépendre. Nous commençons par présenter l'analyse des statistiques de champ de matière. Dans un premier temps, nous étudions l'échelle résolue minimale pour le spectre de puissance, et sa dépendance sur la distance interparticulaire de la configuration initiale. Nous continuons en examinant la résolution de vitesses par paires, et leur connexion à celle de la corrélation de densité à 2 points. De plus, comme sous-produit de ces études, nous avons également pu revisiter l'hypothèse de clustering stable, en estimant sa compatibilité avec les données. Enfin, nous fournissons une analyse des statistiques de halo pour différents détecteurs de halo populaires (FoF, Rockstar et CompaSO). Nous étudions la convergence de la fonction de masse du halo, le halo-halo vitesse relative par paires et leur fonction de corrélation à deux points, déterminant les limites de résolution en fonction de l'échelle et du nombre de particules par halo.