Thèse Cosmologie avec la Forêt Lyman-Alpha du Grand Relevé Spectroscopique Desi. H/F

Doctorat.Gouv.Fr

M2 en astrophysique ou physique fondamentale
Intérêt / connaissances en cosmologie observationnelle
Intérêt et maîtrise des outils informatiques (programmation, simulations numériques, utilisation de grands centres de calcul)

Établissement : Université Paris-Saclay GS Physique
École doctorale : Particules, Hadrons, Énergie et Noyau : Instrumentation, Image, Cosmos et Simulation
Laboratoire de recherche : Département de Physique des Particules
Direction de la thèse : Eric ARMENGAUD
Début de la thèse : 2026-10-01
Date limite de candidature : 2026-06-30T23:59:59

La distribution de matière à grande échelle dans l'univers est utilisée pour tester nos modèles cosmologiques. On utilise pour cela avant tout les oscillations acoustiques de baryons (BAO) mesurée dans la fonction de corrélation à deux points de cette distribution. Cependant l'ensemble du champ de matière contient des informations à diverses échelles, qui permettent de mieux contraindre nos modèles que le BAO seul. A redshift z > 2, la meilleure sonde de cette distribution de matière est la forêt Lyman-alpha, un ensemble de raies d'absorption mesurées dans les spectres de sources lointaines. Le grand relevé spectroscopique DESI a collecté environ un million de ces spectres. Avec un lot partiel de données 'DR2', nous avons déjà mesuré le BAO avec une précision de 0.7%, contraignant ainsi fortement le taux d'expansion de l'univers au cours des premiers milliards d'années de son évolution.

Le but de cette thèse est d'exploiter l'ensemble complet des données Lyman-alpha à grande échelle de DESI pour obtenir les meilleures contraintes possibles sur les modèles cosmologiques. Pour cela, dans une première étape l'étudiant appliquera pour la première fois une méthode dite de reconstruction, qui permet d'améliorer la précision de la mesure du BAO, en exploitant l'information du champ de densité de matière. Dans la suite de sa thèse, en lien avec des efforts similaires menés dans notre groupe avec les galaxies de DESI, il implémentera une nouvelle méthode dite de simulation-based inference: dans cette approche l'ensemble du champ de matière est utilisé directement pour estimer les paramètres cosmologiques en particulier l'énergie noire. L'étudiant apportera ainsi une pierre importante aux mesures cosmologiques finales de DESI avec le Lyman-alpha.