Localisation agnostique avec interférométrie retardée coronographique pour LISA : application aux recherches à faible latence
Year: 2025
Type: dissertation
Abstract: Le Laser Interferometer Space Antenna (LISA) est un futur observatoire spatial d’ondes gravitationnelles dont le lancement est prévu pour 2035. LISA ouvrira une nouvelle fenêtre dans le spectre des ondes gravitationnelles, en observant des sources dans la bande du millihertz. Parmi les nombreuses sources que LISA devrait détecter, certaines pourraient également émettre des contreparties électromagnétiques. Ces sources multi-messagers présentent un grand intérêt scientifique, car elles offrent la possibilité de répondre à des questions en astrophysique, en cosmologie et en physique fondamentale. D’un point de vue observationnel, la détection conjointe d’ondes gravitationnelles et électromagnétiques constitue un défi. Elle nécessite en particulier une localisation précoce et précise dans le ciel des sources cibles à partir des observations gravitationnelles. Pour répondre à ce problème, nous développons et explorons une technique agnostique de localisation de source pour LISA : la variable d'interférométrie retardée (TDI) coronographique. Comme preuve de concept, nous appliquons d’abord cette technique à deux types de sources typiques pour LISA — les binaires galactiques et les binaires de trous noirs massifs — simulées sans bruit. Nous augmentons ensuite le réalisme des simulations en incluant le bruit instrumental et le mouvement des satellites de LISA afin d’évaluer la robustesse de la méthode. Enfin, nous nous intéressons à l’estimation bayésienne des paramètres à partir de la variable coronographique, en tenant compte des contraintes temporelles imposées par les recherches à faible latence avec LISA.
Source: theses.fr (ABES)
Author: Costa Barroso, Raissa
Institution: Laboratoire de Physique Corpusculaire de Caen
Language: English
Subfield: Astronomy and Astrophysics
Field: Physics and Astronomy
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7126133064
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