Magnificación cósmica en el Dark Energy Survey

  1. Ponce Aguilar, Rafael
Dirigida por:
  1. Ignacio Sevilla Noarbe Director/a

Universidad de defensa: Universidad Complutense de Madrid

Fecha de defensa: 18 de enero de 2015

Tribunal:
  1. Antonio Dobado González Presidente
  2. Armando Gil de Paz Secretario
  3. Juan García-Bellido Capdevila Vocal
  4. Pablo Fosalba Vela Vocal
  5. Eusebio Sánchez Álvaro Vocal

Tipo: Tesis

Resumen

En este trabajo se presenta un método para determinar la cosmología del Universo a través del estudio del efecto de Magnificación Cósmica, dicho efecto es observado sobre la función de correlación angular cruzada de galaxias, la cual mide el exceso o defecto de probabilidad de encontrar dos galaxias, de diferentes desplazamientos al rojo, separadas una determinada distancia angular. Al correlacionar dos muestras de galaxias separadas físicamente entre sí, en ausencia de sistemáticos, se esperaría encontrar una señal compatible con cero. Sin embargo, la función de correlación cruzada de galaxias resulta ser no nula y dicha señal recibe el nombre de Magnificación Cósmica.La Magnificación Cósmica tiene su origen en el efecto de lente gravitacional débil y presenta dos contribuciones, las cuales compiten entre sí: la primera es un incremento en flujo debido al efecto lente lo cual hace que sea posible observar objetos que normalmente no veríamos. La segunda contribución es una disminución del número de objetos que se observan debido a que al observar a través de una lente el campo de visión disminuye y por consiguiente dejamos de ver objetos que en otras condiciones deberíamos ser capaces de observar. El trabajo aquí presentado se ha desarrollado dentro del marco del proyecto "Dark Energy Survey" (DES), el cual pretende cartografiar un octavo del cielo al cabo de sus cinco años de vida. El proyecto DES es el primer gran cartografiado de galaxias desarrollado especialmente para el estudio de la energía oscura y promete convertirse en la referencia para los astrónomos de todo el mundo durante los próximos 10/15 años. En está tesis se presenta la primera detección del efecto de la Magnificación Cósmica utilizando los primeros datos del proyecto DES, con el fin de llegar a dicha detecciónse han estudiado los efectos sistemáticos presentes en la medida (contaminación de estrellas, polvo galáctico, seeing, etc), estimando su contribución y llegando a la conclusión de que el más importante es la migración de objetos, entre las muestras a diferentes desplazamientos al rojo, debidas al error intrínseco en la determinación del photoz de los mismos.Por otra parte, se ha estudiado la incertidumbre estadística a través de cuatro métodos distintos, siendo todos son compatibles entre sí, y se ha llegado a la conclusión de que algunos sistemáticos, como la determinación en el error de las magnitudes, deberán ser revisitados cuando se incremente el área de observación, es decir, cuando se reduzca el error estadístico ya que éste es el dominante en nuestro análisis.El método para la detección de la magnificación cósmica ha sido desarrollado y probado con éxito sobre simulaciones de N-cuerpos, con el fin de poder aplicar dicho método sobre grandes volúmenes de datos se ha tenido que desarrollar software específico, el cual corre sobre tarjetas gráficas. Gracias a la gran potencia de cálculo de las mismas, dicho software ha marcado un antes y un después en el cálculo de las funciones de correlación ya que es capaz de reducir el tiempo de procesamiento de días a minutos, este hecho nos ha impulsado a publicar el código y ha dado pie a varias publicaciones tanto en revistas de Física como en revistas de Computación.Finalmente, de la aplicación del método a los datos del proyecto DES, se ha conseguido la primera detección del efecto de la Magnificación Cósmica. Así mismo se ha visto con tan sólo un área de 80 grados cuadrados, el método nos proporciona valores para los parámetros cosmológicos compatibles con los obtenidos por grandes proyectos como WMAP o Planck. Sin embargo, dado que el área de estudio aún es pequeña, la incertidumbre estadística es grande, lo que hace que nuestros resultados sean todavía poco competitivos.