2.4 Autour du modèle
2.4.3 Outils utilisés
oùL∗etL0sont respectivement l’hypothèse où la source est incluse dans le modèle, et l’hypothèse nulle dans laquelle la totalité de l’émission est supposée venir du fond (émission diffuse, et bruit instrumental). Au sein de la collaboration Fermi, une source est considérée comme significative si son T S est supérieur ou égal à 25 ce qui se traduit en terme de σ à environ 4.16σ. Il est possible d’exprimer le T S en fonction du bruit de fond B(E), du spectre de la source S(E) de la réponse impulsionnelle du Fermi-LAT P SF (θ, E) et de la surface effective de l’instrument
Aeff(E) : T S = 2T0 Emax Emin Aeff(E)dE π 0
B(E) (1 + g(θ, E))× ln (1 + g(θ, E)) dΩ − S(E)
(2.46) où E est l’énergie, θ la position de la source et g(θ, E) est le ratio local de l’émission de la source sur le bruit de fond soit :
g(θ, E) = S(E) P SF (θ, E)
B(E) (2.47)
En injectant T S = 25 dans l’équation 2.46, en assumant une loi de puissance d’indice Γ = 2.2 pour S(E), et en résolvant cette équation, on obtient le seuil de détection d’une source ponctuelle du Fermi-LAT pour une position θ. La dépendance de ce seuil en fonction de θ (aussi appelé la sensibilité) nous fournit alors une carte de sensibilité telle que celle montrée par la figure 3.4.
Le traitement des données et la réponse instrumentale sont inclus dans cette estimation de la sensibilité, et certaines hypothèses sur le spectre des sources (loi de puissance d’indice 2.2), sur le bruit instrumental et sur bruit de fond astrophysique ont été faites [1, voir l’annexe A]. Nous verrons l’impact de cette carte dans la section 3.2.2.
2.4.3 Outils utilisés
Nous venons de décrire tout le processus de modélisation et d’analyse de notre modèle Monte Carlo de population de MSP. Ici, nous donnons une description de certains outils utilisés.
2.4. Autour du modèle
Format HEALPix
Le format HEALPix (Hierarchical Equal Area isoLatitude Pixelization) a été inventé pour traiter correctement les données du fond diffus cosmologique (par exemple BOOMBRANG ou WMAP) [48]. Outre la rapidité, l’autre avantage important de cette pixelisation est le fait que tous les pixels possèdent le même angle solide. Comme avec n’importe quelle carte, la résolution est le paramètre primordial pour travailler. Avec HEALPix, la résolution est notée Nside = 2k où k représente le niveau de résolution que l’on veut. Pour finir, une carte de résolution Nside possède un nombre de pixel défini par Npix = 12× Nside2 où chaque pixel aura la même surface sur la sphère, soit un angle solide de Ωpix = π/(3Nside2 ) sr.
Évidemment, on aura tendance à vouloir prendre la résolution la plus grande possible afin d’améliorer les précision des simulations. Or, plus une carte contient de pixel, plus le temps de calcul pour la vraisemblance, mais surtout pour le lissage, sera important. Comme souvent, il faut donc trouver un compromis entre précision et temps d’exécution. Pour finir, il ne sert à rien d’avoir une précision de position plus importante que celle que l’on a avec les données. Or, la réponse impulsionnelle ou PSF (Point Spread Function) du Fermi-LAT aux alentours du GeV est de l’ordre de 0.7˚ [16].
En tenant compte de toutes ces considérations, nous avons choisi de prendre Nside = 64, ce qui fournit des cartes de Npix = 49152 pixels dont l’angle solide est de Ωpix 2.6 × 10−4 sr soit environ 0.8 degrés carrés, et qui représente des pixels d’environ 0.5˚ de rayon. Notre choix de pixelisation n’introduira pas une grande de perte de précision sur la position à cause de l’utilisation d’une carte contenant des pixels trop grands.
Langage de programmation et contraintes numériques
Dès le début de la thèse, l’utilisation du langage Python s’est imposé, de par sa simplicité mais aussi grâce à ses modules scientifiques et surtout graphiques (comme Matplotlib). L’élaboration d’un code permettant de simuler la population de MSP n’est pas si simple et nous avons rencontré de nombreux problèmes numériques. Le plus important d’entre eux est le temps de calcul. En effet, nous avons vu que plus NMC est grand, meilleure est la contrainte sur les paramètres. Cependant, cela demande toujours plus de calcul et donc plus de temps. Afin de gagner du temps, et de pouvoir augmenter ce nombre, j’ai du paralléliser le modèle de façon à utiliser pleinement les ressources dont nous disposions au laboratoire, soit une quarantaine de processeurs.
Le second point matériel qu’il a fallu prendre en compte a été la mémoire vive (RAM) dispo- nible, car comme on peut l’imaginer, simuler 107 MSP est extrêmement gourmand en mémoire. Heureusement, de ce coté là nous avions un peu de marge avec 264 Go de RAM disponible. Cependant, une simulation parallélisée utilise près de 80% de cette quantité, marquant ainsi une autre limite matérielle à notre modèle.
Un dernier point, non négligeable, est le grand volume des résultats des simulations ne permettant pas de tout stocker sur un disque dur. En effet, pour chaque modélisation, nous avons 11 paramètres codés en flottant sur une architecture 64bits, multiplié par le nombre NMC de MSP simulés, multiplié le nombre de jeu de paramètres testés. Ce qui nous donne au total plusieurs téraoctets d’espace disque si l’on veut sauvegarder l’ensemble des simulations. Nous avons donc restreint la sauvegarde des paramètres aux plus essentiels, réduisant ainsi l’espace disque utilisé, sans toutefois permettre une post-analyse complète des simulations.
3
Chapitre
Caractéristiques de la popula-
tion de MSP
γ
F 8 f