Chaque modèle d’univers est décrit par un jeu de paramètres. Les paramètres du modèle standard sont appelés paramètres cosmologiques.
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cosmologiques. La comparaison des spectres de puissance angulaire mesurés par Planck avec des simulations, grâce à des méthodes de type Monte-Carlo permettra d’estimer ces paramètres.
Les données mesurées par planck vont permettre la mesure précise des pics des spectres de puissance angu-laire à très petite échelle anguangu-laire en température et en polarisation, ce qui se traduira par des contraintes fortes sur les valeurs d’environ 20 paramètres cosmologiques. Pour comparaison WMAP peut contraindre 7 à 8 paramètres.
WMAP ne peut mesurer les pics du spectre de puissance angulaire en température que jusqu’à l = 1500 environ, d’autre part ses mesures de la polarisation E du rayonnement fossile ont montré que celle-ci est compatible avec le spectre prédit par le modèle standard mais elles ne permettent pas de contraindre forte-ment celui-ci. Planck permettra la mesure ultime du spectre de puissance angulaire en température jusqu’à l = 3000, et sa mesure du spectre de puissance angulaire en polarisation E est un élément clef qui lui per-mettra de lever un grand nombre de dégénérescences entre les paramètres cosmologiques.
Par exemple, en mesurant l’amplitude des plus hauts pics du spectre en température on pourra améliorer d’un ordre de grandeur la précision sur la mesure de la densité de matière baryonique et de matière noire de l’Univers, par rapport aux résultats de WMAP. De la même manière Planck permettra une estimation plus précise de la distance qui nous sépare de la surface de dernière diffusion et de la taille de l’horizon sonore lors du découplage. Ces mesures seront combinées aux résultats récents d’observations de supernovae, de lentilles gravitationnelles et de décalage vers le rouge des galaxies pour contraindre l’énergie noire.
La figure 8.5 montre une simulation des incertitudes attendues avec Planck comparée aux résultats de 3 ans de mesures de WMAP pour 7 paramètres cosmologiques.
Figure 8.5 – Estimation des paramètres cosmologiques attendus avec Planck (simulation). Comparaison avec les résultats de 3 ans de mesure de WMAP. H0 est la constante de Hubble, τ est la profondeur optique, ns
est l’indice spectral, Ωcest la densité de matière noire non baryonique, nrun= dns
dln(k) est , Asest l’amplitude du mode scalaire, h = H0/100. [Bluebook]
Chapitre 9
Analyse des données ordonnées en temps
de HFI
9.1 Description globale de l’analyse des TOIs
L’analyse des données ordonnées en temps a pour but de convertir le signal en Volt mesuré dans les détecteurs en signaux physiques (en kelvin pour les thermomètres et en watt pour les bolomètres) puis de s’affranchir des effets systématiques temporels et fréquentiels avant la projection des données sur les cartes. Les effets systématiques sont les phénomènes qui perturbent le signal astrophysique. Ils sont soit des signaux parasites qui sont mesurés par les détecteurs soit des effets indésirables provenant de la chaîne de détection. L’analyse des données ordonnées en temps consiste en un programme principal écrit en langage Python qui a pour rôle de faire fonctionner un ensemble cohérent de modules d’analyse qui prennent en charge les différents effets temporels et fréquentiels et leur apportent un traitement adapté. Les algorithmes présents dans ces modules sont écrits en langage C ou C++.
Le TOI-processing (analyse des données en temps) de HFI a été développé à partir des résultats de l’expé-rience Archéops et des simulations effectuées avant le vol. Il a été utilisé pour analyser les mesures au sol effectuées lors des tests de l’instrument. Il est amélioré au fur et à mesure de l’avancement de la mission. On attribue un numéro à chaque version afin de conserver la traçabilité du traitement appliqué aux données. La description du TOI-processing dans ce document s’appuie sur la version 4.1 qui intègre les différents éléments apportés à l’analyse des données au cours de la thèse et qui a été utilisée pour analyser les rings 240 (12/08/2009 à 14h13 UT) à 9466 (06/06/2010 à 14h53 UT) des TOIs produites par les détecteurs de HFI. C’est cette version qui servira de base aux premières publications scientifiques de Planck. Les versions ultérieures contiendront de nouvelles améliorations.
La structure globale de l’analyse des données ordonnées en temps d’un bolomètre de HFI est schémati-sée sur la figure 9.1 qui montre la structure globale du TOI-processing : les signaux d’entrée sont en vert, les signaux de sortie sont en rouge, chaque boite verte représente un module d’analyse et les flèches montrent le trajet des signaux d’un module à l’autre.
L’analyse des données des thermomètres suit les mêmes principes que celle des bolomètres. Elle est iden-tique en version 3.1 et 4.1 car les différences essentielles entre ces deux versions sont l’amélioration de la déconvolution de la réponse en temps des détecteurs, qui ne concerne que les bolomètres ; et l’amélioration du traitement de l’effet des rayons cosmiques, qui ne peut s’appliquer qu’aux bolomètres (voir la section 9.3.1). Les produits sortant de la chaîne d’analyse des données en temps sont les TOIs de signal en watt (bolomètres) ou en kelvin (thermomètres), filtrées (et déconvoluées de la réponse des détecteurs pour les bolomètres) d’une part ; et d’autre part des Flags1. Les Flags sont des TOIs booléennes qui indiquent la validité des données. Un Flag vaut 0 pour des données normales et 1 lorsque les données sont affectées par l’effet qu’il décrit. La production des Flags suit un processus parallèle et indépendant de celui appliqué sur les données car il nécessite un filtrage différent qui permet la détection des glitches mais n’est pas satisfaisant pour les données elle mêmes.
Regardons à présent chacun des modules du TOI-processing et leur effet.
1. On utilise dans ce cadre le mot anglais Flag pour dire "TOI de marquage des données".
Figure 9.1 – Schéma illustrant la structure globale de l’analyse de la TOI d’un bolomètre de HFI par le "TOI-processing". Cette version (4.1) contient 21 étapes effectuées par 13 modules différents. Signaux d’entrée en vert ; signaux de sortie en rouge ; modules du TOI-processing représentés par les boites vertes ; modules annexes (indépendants du TOI-processing mais utilisés dans le cadre de l’analyse des données en temps) représentés par les boites jaune ; les flèches entre les modules représentent le trajet des données (les différentes couleurs de flèches ne sont utilisées que pour éviter une éventuelle confusion lorsque deux flèches se croisent).