Informations générales

Délai de traitement

3 mois

Description du poste

Domaine

Physique du noyau, atome, molécule

Contrat

Stage

Intitulé de l'offre

Stage - Master 2 - Physique du noyau, atome, molécule

Sujet de stage

Confirmation d’amas de galaxies par techniques d'apprentissage

Durée du contrat (en mois)

3 mois

Description de l'offre

Les amas de galaxies sont des objets extrêmement intéressants d’un point de vue cosmologique qui nous aident à comprendre comment l'Univers évolue. En particulier, leur abondance au cours du temps cosmique est étroitement liée au contenu en matière et énergie de l'Univers et à son évolution. Dans ce contexte, la découverte d'amas massifs à haut redshift est très utile.
Les amas de galaxies peuvent être détectés en utilisant des données d'observation à différentes longueurs d'onde, depuis les micro-ondes (avec par exemple, Planck) aux rayons X (avec par exemple, ROSAT). De manière générale, les techniques de détection d'amas produisent une grande liste de candidats, dont certains peuvent ne pas être de véritables amas. Puisque faire un suivi de tous ces candidats (i.e. confirmer qu’ils sont de véritables amas et extraire certaines de leurs caractéristiques, telles que la masse, la température, etc.) serait une tâche très coûteuse en terme de temps de télescope, une présélection ou classement des candidats les plus prometteurs est généralement effectuée.
L'étudiant sera impliqué dans un projet en cours pour détecter des amas de galaxies à haut redshift en combinant les observations Planck et ROSAT. En particulier, le projet a produit une liste de candidats d'amas et un de nos objectifs est de présélectionner les candidats qui sont le plus probablement des amas à haut redshift. Afin de faire cette présélection, les données optiques de SDSS et WISE peuvent être utilisées. Par exemple, les galaxies d'amas massifs à z> 0,7 devraient être brillantes dans le canal de 3.4?m de WISE, et faibles ou invisibles dans la bande i de SDSS. En recherchant des surdensités de sources avec ces critères, on peut identifier des candidats d'amas avec un haut niveau de confiance, et on peut obtenir une première estimation du redshift de l'amas à partir de la photométrie.
L'étudiant testera et ajustera des algorithmes d'apprentissage pour automatiser cette présélection. En particulier, il utilisera les informations photométriques de WISE et SDSS autour d'amas de galaxies connus et confirmés à différents redshifts pour construire un classificateur qui sera en mesure de séparer la population d'amas en différentes classes (bas z et haut z, avec une possible extension à différents plages de redshift, et / ou à différents plages de masse).
Le projet est co-encadre par Jean-Baptiste Melin