La mesure de la distribution de matière dans l'Univers offre une sonde importante pour la cosmologie. Elle peut être tracée à différentes étapes de la formation des structures en utilisant l'analyse des anisotropies primaires et secondaires du fond diffus cosmologique (CMB). Cette thèse se focalise sur l'analyse des données du satellite Planck et celles de la caméra NIKA installée au sol au télescope de 30 mètres de l'IRAM.La première partie introduit le contexte, en se concentrant sur: 1) l'inflation, qui procure une origine naturelle aux fluctuations de matière observées dans l'Univers; 2) la réionisation, qui correspond au moment où les premières étoiles se forment; 3) les amas de galaxies, qui sont les briques de l'Univers plus récent.La seconde partie se concentre sur la réduction des données de NIKA. Le développement de la chaîne d'analyse, qui permet de passer des données brutes aux cartes astrophysiques, est présenté. Elle est dédiée aux détecteurs à inductance cinétique, nouvellement développés pour la caméra NIKA. Les outils et les simulations utilisés pour caractériser les cartes sont aussi présentés.La troisième partie est dédiée à l'observation et l'analyse des amas de galaxies par effet Sunyaev-Zel'dovich (SZ), i.e. l'interaction Compton inverse entre les photons du CMB et les électrons énergétiques dans les amas. Une fois obtenues, les cartes SZ sont combinées avec des données X afin de mesurer les propriétés thermodynamiques et de matière des amas observés. Les résultats principaux sont: la première observation de l'effet SZ avec des détecteurs à inductance cinétique, la mesure du profil de pression dans un amas à haut redshift (z=0.89), l'étude de la contamination par les sources ponctuelles dans un amas résolu, et la cartographie SZ dans un amas en collision triple.La dernière partie présente l'analyse des données de Planck en polarisation. Les effets systématiques aux grandes échelles angulaires et les outils développés pour les identifier et les corriger y sont discutés. Les données en polarisation aux grandes échelles permettent à la fois de chercher les empreintes des fluctuations quantiques générées pendant l'inflation et de mesurer la réionisation. / The measurement of the matter distribution in the Universe provides valuable tests for cosmology. It can be traced at various steps of the formation of structures using the analysis of the primary and secondary anisotropies in the Cosmic Microwave Background (CMB). This thesis focuses on the data analysis of the observations of the Planck satellite and that of the ground-based camera NIKA installed at the IRAM-30m telescope.The first part introduces the context, focussing on: 1) the inflation, which provides a natural origin for the matter fluctuations seen in the Universe; 2) the reionization, which corresponds to the moment when the first stars form; 3) clusters of galaxy, that are the building blocks of the more recent Universe.The second part focuses on the data reduction of the NIKA data. The development of the data reduction pipeline, allowing to go from raw data to maps, is presented. It is dedicated for the newly developed kinetic inductance detectors used by NIKA. Tools and simulations are also constructed to characterize the maps.The third part is dedicated to the observation and the analysis of galaxy clusters through the Sunyaev-Zel'dovich (SZ) effect, i.e. the inverse Compton interaction of CMB photons and free electrons in clusters. Once recovered, the SZ maps are combined to X-ray data to measure the matter content and thermodynamic properties of the observed clusters. The main results are: the first observation of the SZ effect with kinetic inductance detectors, the measurement of the pressure profile of a high redshift cluster ($z=0.89$), the study of point source contamination in a resolved cluster, and the SZ mapping in a triple merger.The last part is dedicated to the analysis of Planck polarization data. In particular, we discuss large angular scale systematics and the tools developed to identify and correct for them. The large scales CMB polarization data allows both to search for the imprint of the quantum fluctuations generated during inflation, and to measure the reionization.

Esta tese tem como objetivo o estudo de aspectos dinâmicos e estatísticos da matéria escura em distribuições esféricas de massa. O fato de suas partículas constituintes interagirem gravitacionalmente mas não eletromagneticamente, e portanto sua evolução ser regida por interações de longo alcance, traz algumas complicações teóricas na descrição de suas propriedades nos termos da mecânica estatística, dificuldades compartilhadas com sistemas auto-gravitantes em geral. Para melhor compreender essas propriedades, estudamos as distribuições de matéria escura em três abordagens diferentes. Na primeira, utilizamos dados observacionais, utilizando lentes gravitacionais, em aglomerados de galáxias para comparar a performance de alguns modelos propostos para o perfil de densidade da matéria escura. Dividimos estes modelos em fenomenológicos ou teóricos. Dos primeiros, todos são capazes de descrever os dados observacionais com performance comparável. Entre os modelos teóricos estudados, o modelo chamado DARKexp descreve os dados tão bem quanto os primeiros. Numa segunda abordagem, utilizamos dados de simulações numéricas para testar uma função proposta para a distribuição de velocidades das partículas. Esta função inclui a anisotropia no campo de velocidades na chamada distribuição q-gaussiana. Comparamos a performance desta função com a da função gaussiana e concluímos que a primeira representa uma melhor descrição dos dados, mesmo levando em conta a introdução de um parâmetro extra, apesar de ainda apresentar algumas discrepâncias, especialmente nas regiões internas dos halos. Por fim, discutimos a possível relevância do conceito de indistinguibilidade na determinação dos estados de equilíbrio de sistemas auto-gravitantes em geral, propondo uma associação deste conceito com o nível de mistura do sistema. Implementamos esta associação numa análise combinatória e estudamos as conseqüências para a determinação da função distribuição e do perfil de densidades. Esta associação também levanta algumas dúvidas sobre a validade da equação de Vlasov durante o processo de relaxação violenta. / This thesis aims to study the dynamic and statistical aspects of dark matter in spherical distributions. The fact that their constituent particles interact gravitationally but not electromagnetically, and therefore its evolution is governed by long-range interactions, brings some theoretical complications in their description in terms of the statistical mechanics, difficulties shared with self-gravitating systems in general. To better understand these properties, we studied the distributions of dark matter in three different approaches. First, we used observational data, using gravitational lensing in galaxy clusters to compare the performance of some proposed models for the dark matter density profile. We divide these models in phenomenological or theoretical. All of the formers are able to describe the observational data with comparable performance. Among the theoretical models studied, the model called DARKexp describes the data as well as the formers. In a second approach, we use numerical simulation data to test a proposed function for the velocity distribution. This function includes the velocity anisotropy into the so called q-Gaussian distribution. We compared the performance of this function with the Gaussian function and concluded that the first is a better description of the data, even taking into account the introduction of an extra parameter, although still presenting some discrepancies, especially in the inner regions of the halo. Finally, we discuss the relevance of the concept of indistinguishability in determining the states of equilibrium of self-gravitating systems in general, suggesting an association of this concept with the mixing level of the system. We implement this association in a combinatorial analysis and study the consequences for the determination of the distribution function and the density profile. This association also raises some questions about the validity of the Vlasov equation during the process of violent relaxation.

>Magister Scientiae - MSc / Measuring the evolution of the abundance of galaxy clusters puts constraints on cosmological parameters like the cosmological density parameter m, σ8 and the dark energy equation of state parameter, w. Current observations that promise to give large cluster counts and their properties are those that rely on the Sunyaev-Zeldovich effect (SZE) from clusters. We study the contamination of the SZ signals from galaxy clusters by cluster infrared (IR) galaxies and particularly faint IR galaxies. We use the Millennium simulation database to extract galaxy clusters and deduce contaminant IR fluxes using the star formation rate - IR luminosity relations. We use the IR spectral energy distribution(SED) to obtain the monochromatic fluxes at 145 GHz, 217 GHz and 265 GHz, which are the observation frequencies of the Atacama Cosmology Telescope (ACT). Taking ACT as a case study, we selected all clusters with Mvir ≥ 2 × 1014 M⊙, and consider all galaxies in a cluster with star formation rate sfr ≥ 0.2 M⊙yr−1 as IR galaxies. From the fluxes of these selected sources, we compute their contribution to the SZE temperature fluctuations.We find that the galaxies in clusters have a non-neglible contribution to the SZ signals.In massive and rich clusters the contribution can be as high as 100 μK at z = 0.36,which is substantial when compared to the thermal SZE of & 270μK for such clusters.This effect can be reduced significantly if proper modelling of IR sources is done to pick out the point sources within clusters. We also find that irrespective of the mass range,the average contaminant temperature fluctuation T can be modelled as a power-law: T = Czm, where z is the redshift, m = 1.8 ± 0.07 and C takes on a range of values(0.008 to 0.9) depending on the cluster mass and the observation frequency respectively.We also study some properties of simulated galaxy clusters like substructures in clusters,2D projected distributions and number density profiles, which are all discussed in the results.

Les amas de galaxies sont les plus grandes structures gravitationnellement liées de l'Univers. Ils sont communément séparés en trois catégories, basées sur la distribution du gaz intra-amas. Ce gaz peut être très concentré vers le centre de l'amas, il peut être réparti dans l'amas de manière plutôt uniforme, ou encore il peut avoir une distribution légèrement piquée vers le centre dans un cas intermédiaire. Une autre distinction entre les trois catégories est l'interaction entre le trou noir supermassif se trouvant au centre de l'amas de galaxies et le gaz intra-amas environnant. Dans le cas de la première catégorie, lorsque le gaz est concentré au centre de l'amas, le trou noir est dit "actif". Il produit alors des jets, qui à leur tour injectent de l'énergie dans le gaz intra-amas sous forme d'ondes sonores, d'ondes de choc et de turbulence. Les amas de galaxies offrent donc une opportunité très intéressante pour étudier ce mécanisme d'échange d'énergie. Afin de mieux caractériser ces processus, il est essentiel d'avoir des méthodes robustes pour classifier les amas de galaxies selon les trois catégories. Il existe plusieurs propriétés pouvant être utilisées comme métriques de classification, mais celles-ci ne sont pas toujours en accord les unes avec les autres. Ces propriétés ont été étudiées pour des petits échantillons d'amas de galaxies, analysés de manière individuelle avec des méthodes traditionnelles. Cependant, avec le développement de puissants instruments d'observation tels que eROSITA, on s'attend à obtenir des échantillons contenant environ 100 000 amas de galaxies. Étant donné la taille de ces ensemble de données, il devient nécessaire d'avoir un moyen rapide, efficace et automatique pour les traiter. On a donc recours à l'apprentissage automatique pour accélérer l'analyse. Ce mémoire présente une analyse des propriétés du gaz intra-amas avec des méthodes d'apprentissage automatique. On se sert des simulations cosmologiques IllustrisTNG pour obtenir des images en rayons X d'amas de galaxies, à partir desquelles on construit notre ensemble de données. On s'intéresse à cinq propriétés du gaz intra-amas contenu dans les amas de galaxies, qui sont couramment utilisées comme métriques de classification: le temps de refroidissement central, la densité électronique centrale, l'excès d'entropie centrale, le paramètre de concentration de la brillance de surface et le paramètre de courbure du profil de densité. On explore les relations entre ces différentes métriques, puis on implémente un réseau de neurones qui vise à prédire leur valeur à partir d'une image en rayons X d'un amas de galaxies. Notre réseau atteint une pourcentage d'erreur moyen de 1.8% pour les prédictions de la métrique la plus performante, c'est-à-dire le temps de refroidissement central. Ensuite, afin d'estimer les incertitudes sur les résultats obtenus, on effectue une analyse probabiliste de nos prédictions à l'aide de la méthode de l'inférence sans vraisemblance. On utilise également une méthode de partitionnement de données qui rassemble les images en rayons-X en trois groupes distincts; on constate que ce regroupement corrèle fortement avec la division des mêmes images en utilisant le paramètre de concentration comme métrique de classification. L'ensemble de ce travail permet de conclure que le temps de refroidissement central et la concentration sont les métriques se prêtant le mieux à une analyse avec des méthodes d'apprentissage automatique, ainsi que de mettre en place les outils qui serviront à caractériser les futurs échantillons d'amas de galaxies. / Galaxy clusters are the largest gravitationally bound structures of the universe. They are commonly divided into three categories, based on the distribution of the intracluster gas. In one case, the gas is strongly concentrated towards the center of the cluster. In another case, it is rather uniformly dispersed through the cluster. In a third intermediate case, the distribution is slightly peaked towards the center. The three categories also differ by the interaction between the gas and the supermassive black hole located at the center of the cluster. In the first category, the black hole is said to be 'active' and it produces jets that heat up the intracluster gas through shock waves, sound waves and turbulence. The feedback mechanism from the black hole is not entirely understood, and galaxy clusters offer a valuable opportunity to study this energy transfer mechanism in more detail. Numerous properties can serve as classification metrics, but they are not always consistent with one another. Moreover, traditional methods used to extract those properties are time-consuming and have only been applied to small samples. With the advent of powerful X-ray observatories such as eROSITA, we expect to obtain large galaxy clusters datasets (~100 000). Given the size of the datasets and the number of parameters to consider, machine learning methods are needed to accelerate the data processing. This thesis presents an analysis of intracluster gas properties with machine learning techniques. We use the galaxy clusters from the IllustrisTNG cosmological simulations to create the X-ray images that make up our dataset. We study five properties of the hot gas in galaxy clusters that are commonly used as classification metrics; the central cooling time, the central electron density, the central entropy excess, the concentration of the surface brightness and the cuspiness parameter, which represents the slope of the density profile. We explore the correlations between the different metrics, and implement a neural network that predicts their values from an X-ray image of a galaxy cluster. The network achieves a mean percentage error of 1.8% on the central cooling time predictions, making it the best-performing metric. In order to get uncertainty estimates, we perform a probabilistic analysis of the network predictions using simulation-based inference. We also use a clustering approach that groups the X-ray images into three separate groups; we note that those groups are consistent with classification based on the concentration parameter. Our results show that the central cooling time and the concentration are the metrics that lend themselves the best to a machine learning analysis of galaxy cluster images. This project aims to lay the groundwork for characterizing future galaxy cluster observations.

In this dissertation we aim to perform a multi-wavelength analysis of galaxy clusters. We discuss various methods for clustering in order to determine physical parameters of galaxy clusters required for this type of study. A selection of galaxy clusters was chosen from 4 papers, (Popesso et al. 2007b, Yoon et al. 2008, Loubser et al. 2008, Brownstein & Mo at 2006) and restricted by redshift and galactic latitude to reveal a sample of 40 galaxy clusters with 0.0 < z < 0.15. Data mining using Virtual Observatory (VO) and a literature survey provided some background information about each of the galaxy clusters in our sample with respect to optical, radio and X-ray data. Using the Kayes Mixture Model (KMM) and the Gaussian Mixing Model (GMM), we determine the most likely cluster member candidates for each source in our sample. We compare the results obtained to SIMBADs method of hierarchy. We show that the GMM provides a very robust method to determine member candidates but in order to ensure that the right candidates are chosen we apply a select choice of outlier tests to our sources. We determine a method based on a combination of GMM, the QQ Plot and the Rosner test that provides a robust and consistent method for determining galaxy cluster members. Comparison between calculated physical parameters; velocity dispersion, radius, mass and temperature, and values obtained from literature show that for the majority of our galaxy clusters agree within 3 range. Inconsistencies are thought to be due to dynamically active clusters that have substructure or are undergoing mergers, making galaxy member identi cation di cult. Six correlations between di erent physical parameters in the optical and X-ray wavelength were consistent with published results. Comparing the velocity dispersion with the X-ray temperature, we found a relation of T0:43 as compared to T0:5 obtained from Bird et al. (1995). X-ray luminosity temperature and X-ray luminosity velocity dispersion relations gave the results LX T2:44 and LX 2:40 which lie within the uncertainty of results given by Rozgacheva & Kuvshinova (2010). These results all suggest that our method for determining galaxy cluster members is e cient and application to higher redshift sources can be considered. Further studies on galaxy clusters with substructure must be performed in order to improve this method. In future work, the physical parameters obtained here will be further compared to X-ray and radio properties in order to determine a link between bent radio sources and the galaxy cluster environment. / MSc (Space Physics), North-West University, Potchefstroom Campus, 2013

In this dissertation we aim to perform a multi-wavelength analysis of galaxy clusters. We discuss various methods for clustering in order to determine physical parameters of galaxy clusters required for this type of study. A selection of galaxy clusters was chosen from 4 papers, (Popesso et al. 2007b, Yoon et al. 2008, Loubser et al. 2008, Brownstein & Mo at 2006) and restricted by redshift and galactic latitude to reveal a sample of 40 galaxy clusters with 0.0 < z < 0.15. Data mining using Virtual Observatory (VO) and a literature survey provided some background information about each of the galaxy clusters in our sample with respect to optical, radio and X-ray data. Using the Kayes Mixture Model (KMM) and the Gaussian Mixing Model (GMM), we determine the most likely cluster member candidates for each source in our sample. We compare the results obtained to SIMBADs method of hierarchy. We show that the GMM provides a very robust method to determine member candidates but in order to ensure that the right candidates are chosen we apply a select choice of outlier tests to our sources. We determine a method based on a combination of GMM, the QQ Plot and the Rosner test that provides a robust and consistent method for determining galaxy cluster members. Comparison between calculated physical parameters; velocity dispersion, radius, mass and temperature, and values obtained from literature show that for the majority of our galaxy clusters agree within 3 range. Inconsistencies are thought to be due to dynamically active clusters that have substructure or are undergoing mergers, making galaxy member identi cation di cult. Six correlations between di erent physical parameters in the optical and X-ray wavelength were consistent with published results. Comparing the velocity dispersion with the X-ray temperature, we found a relation of T0:43 as compared to T0:5 obtained from Bird et al. (1995). X-ray luminosity temperature and X-ray luminosity velocity dispersion relations gave the results LX T2:44 and LX 2:40 which lie within the uncertainty of results given by Rozgacheva & Kuvshinova (2010). These results all suggest that our method for determining galaxy cluster members is e cient and application to higher redshift sources can be considered. Further studies on galaxy clusters with substructure must be performed in order to improve this method. In future work, the physical parameters obtained here will be further compared to X-ray and radio properties in order to determine a link between bent radio sources and the galaxy cluster environment. / MSc (Space Physics), North-West University, Potchefstroom Campus, 2013

Les supernovas de type Ia (SNIa) sont des objets transitoires, observables pour une durée de quelques mois et dont la luminosité à son maximum équivaut à celle d'une galaxie entière. Une fois standardisées (c'est à dire corrigées de leurs principales variabilités), elles représentent, un excellent indicateur de distance et ont permis de mettre en évidence, en 1998, ce que l'on peut représenter comme une accélération de l’expansion de l'Univers. Cette thèse s’intéresse à trois points qui concerne l’étude de la cosmologie par les SNIa :En premier lieu on s'intéresse à la chaîne de production des données et à la qualité des images pour le Large Synoptic Survey Telescope (LSST), qui couvrira un large éventail de domaines scientifique, y compris l'observation des SNIa. Actuellement en préparation pour LSST (dont les observations commenceront en 2020), cette chaîne de production a été testée en effectuant le traitement d’images provenant d’un relevé antérieur (champ profond du CFHT). Les paramètres de qualité astrométriques et photométriques présentent une dispersion légèrement supérieure à celle requise par le cahier de charges du LSST. En ce qui concerne la photométrie, les sources de cette dispersion restent à être comprises. Pour ce qui est de l'astrométrie, la qualité obtenue sera vraisemblablement suffisante lorsque l'ajustement par astrométrie simultanée sera implémenté.Ensuite, on propose une méthode permettant de corriger l'effet induit par les vitesses propres des SNIa se trouvant dans des amas de galaxies. En effet, ces vitesses propres sont particulièrement importantes du fait des interactions gravitationnelles, et perturbent la mesure du décalage spectral cosmologique lié à l'expansion de l'Univers. On a pris en compte un échantillon de 145 SNIa à faible décalage spectral (0,005 < z < 0,123), observées par la collaboration Nearby SuperNova Factory. Parmi ces SNIa, 11 SNIa ont été associées à des amas de galaxies. Ces corrections de vitesses propres ont ainsi permis de diminuer la dispersion sur le diagramme de Hubble de 0,137+/-0,36 mag à 0,130 +/- 0,38 mag, pour les SNIa appartenant à des amas. Bien que le poids de ces corrections soit relativement modeste, on a montré qu'elles sont statistiquement significatives. Ce type de corrections pourraient être prises en considération dans de futures analyses cosmologiques. Enfin on s'intéresse à la question de la détectabilité de possibles anisotropies de l’expansion de l'Univers avec les données de SNIa. Étant donné que la distribution spatiale des données actuelles est connue pour limiter la détection d’une anisotropie dans les distances mesurées des SNIa, on a établi des simulations permettant de déterminer si un effet dipolaire d'amplitude comparable à la borne supérieure des observations actuelles (AD=10-3) pourrait être détecté avec les observations futures du LSST. Plusieurs scénarios ont été considérés, chacun considérant un nombre de SNIa différent. Chacun de ces scénarios est étudié suivant deux variantes correspondant à deux directions, l'une (polaire) pour laquelle la distribution de données de LSST serait la plus symétrique possible, l'autre suivant une direction perpendiculaire à celle-ci (équatoriale). On montre que pour les simulations comportant 5000 SNIa, un dipôle d’amplitude AD=10-3 serait détecté indépendamment de sa direction. On constate que la distance statistique entre les distributions obtenues pour un dipôle simulé et les simulations sans dipôle augmente à mesure que le nombre de SNIa simulées est grand. On constate aussi que cette distance statistique est plus grande pour les dipôles alignés sur la direction équatoriale que pour ceux suivant la direction polaire. (...) / Type Ia supernovae (SNIa) are transient objects, which remains observable in the optical for a period of a few months, and whose luminosity at its maximum is comparable to that of a whole galaxy. They represent, once standardized (i.e. corrected for their main variabilities), an excellent distance indicator and, in 1998, provided the first evidence for the acceleration of the expansion of the Universe. This thesis investigates three points in the cosmological SNIa pipeline:First, we focused on the data processing and the quality of the images for the Large Synoptic Survey Telescope (LSST), that will provide data for a number of cosmological observables, including the observation of SNIa. In preparation for LSST (which will start operations in 2020), we carried out a similar data processing strategy on images from a previous survey (deep field of CFHT) and compared to the required parameters of LSST. A dispersion slightly higher than that required was obtained. For photometry, although this excess is small, the sources of this dispersion remain to be understood. For astrometry, the obtained quality is likely to be sufficient when simultaneous astrometry fitting will be implemented.In a second moment, we propose a method to correct the effect of peculiar velocities of SNIa inside galaxy clusters. Indeed, these velocities ​​are more important in the clusters of galaxies, because of the gravitational interactions, and the measurement of the cosmological redshift related to the expansion of the Universe. These peculiar velocities were corrected using a sample of 145 SNIa with a low spectral shift (0.005<z<0.123), observed by the Nearby SuperNova Factory collaboration. Among these SNIa, 11 SNIa were associated with clusters of galaxies. These corrections made it possible to reduce the dispersion on the Hubble diagram, from 0.137 +/- 0.36 mag (before corrections) to 0.130 +/- 0.38 mag (after corrections), for SNIa belonging to clusters. Although the weight of these corrections is relatively modest, they have been shown to be statistically significant. Such corrections could be taken in account in future cosmological analysis. Finally, we focused on the question of the detectability of potential anisotropies in the expansion of the Universe with SNIa data. Since the spatial distribution of current data is known to limit our capability to detect anisotropies in the SNIa measured distances, simulations were made to determine whether a dipole effect of amplitude comparable to the upper bound of current observations (AD = 10-3) could be detected with future observations of the LSST. Several scenarios were considered, each taking into account a different number of SN. Each of these scenarios is studied according to two variants corresponding to two directions, one (polar) for which the distribution of data of LSST would be as symmetrical as possible, the other in a direction perpendicular to this one (equatorial). It is shown that for simulations with 5000 SNIa, an amplitude dipole AD = 10-3 would be detected independently of its direction. It can be seen that the statistical distance between the distributions obtained for a simulated dipole and the simulations without dipole increases as the number of simulated SNIa is large. We also note that this statistical distance is greater for the scenarios considering the equatorial direction than for the ones following the polar direction.All of the effects mentioned above will have a potential impact future cosmological results. How much these effects will affect our understanding of the complete cosmological model is still an open question, but the results we found in this thesis highlight the importance of further scrutinizing such systematics, whether at the level of the quality of images, systematic environmental effects such as the peculiar velocities ​​of the SNIa or of the cosmology model itself such as for the question of a potentially anisotropic universe.

La thématique principale de mon travail de thèse est l’é;volution et la formation structures en fonction du décalage vers le rouge (redshift par la suite).Mon travail de thèse se divise en deux parties distinctes, qui finalement se regroupent au cours de mes derniers travaux. Dans un premier temps, j’ai étudié l’évolution du Fond Diffus Infrarouge (Cosmic Infrared Background, CIB par la suite) en fonction du redshift à 70 et 160 µm en utilisant des données provenant du satellite Spitzer. J’ai effectué ce travail dans les champs GOODS & COSMOS en appliquant la méthode d’empilement (stacking, par la suite). Dans un second temps, j’ai étudié la distribution de masse dans des amas de galaxies situé à grand redshift en utilisant le lentillage gravitationnel faible. Pour ce faire, j’ai utilisé des données optiques provenant du satellite spatial Hubble (Hubble Space Telescope, HST par la suite). Ces données proviennent du relevé d’amas MACS (MAssive Cluster Survey). Les amas de galaxies étudiés ici font partis d’un sous-échantillon MACS, l’échantillon "grand-z" (high-z subsample). Comprendre l’état d’évolution des amas de galaxies à grand redshift permettrait de mettre des contraintes sur les modèles de formation et d’évolution des structures. La compréhension du cycle d’évolution des amas de galaxies est l’un des enjeux majeurs de la Cosmologie observationnelle actuelle. / The principal thematic of my thesis work is the evolution and the formation of structures as a function of the redshift.My thesis analysis can be separated un two distinct parts, which can finally be merged in a third part with my last works.Firstly, I studied the evolution of the Cosmic Infrared Background (CIB) as a function of redshift at 70 and 160 µm using data from the Spitzer Space Telescope. This analysis was performed in the GOODS & COSMOS fields by applying a stacking method.Secondly, I studied the mass distribtuion in massive galaxy clusters at high redshifts by using the gravitational lensign effect.I used optical data coming from the Hubble Space Telescope. The sample of galaxy clusters I used comes from a subsample of the MAssive Cluster Survey (MACS, PI:E. Ebeling) named the "high-z" sample, and which comprises 12 clusters.Understanding the state of evolution of galaxy clusters at high redshift wil allow us to put constraints on formation and evolution models of structures. The understanding of the evolution cycle of galaxy clusters is mandatory in terms of Observational Cosmology.

Wenn auf dem Foto oben der Westwind Zephyr und in seinen Armen die Morgenbrise Aura nicht Venus an die Gestaden Zyperns treibt, sondern stattdessen den Geburtstagskuchen ausbläst , dann ist sein Atem das, was in der Strömungsmechanik als „laminare Strömung“ bezeichnet wird. Eine Strömung, deren Stromlinien parallel zueinander verlaufen und deren Einzelelemente, hier die Luftmoleküle, einen gleichgerichteten Weg verfolgen. „Turbulent“ ist hingegen der von den Kerzen aufsteigende Rauch über dem Kuchen, der „Richtung Osten“ hinweggeblasen wird. Diese Turbulenz von Flüssigkeiten und Gasen ist allgegenwärtig in unserer Welt, ob für unser Auge direkt sichtbar oder unsichtbar: die Luft, die tief in unsere Lunge eingesogen wird bis hin zu den Lungenbläschen, die Spuren der Milch beim Umrühren in einer Kaffeetasse, der Rauch, der von einem Schornstein aufsteigt, das Wasser rund um die großen und kleinen Kiesel in einem Bach, der Wind, der den Kirchturm und die Hausecke umwirbelt, das heiße Plasma, das in Feuerfackeln von der Sonnenoberfläche ins Weltall hinauslodert, oder die großen Wolken kosmischen Staubs, die sich in Strudeln und Wirbeln zu Galaxien oder Sternen verdichten. „Turbulent“ ist also eine Strömung, deren Stromlinien sich zu überkreuzen scheinen und deren Einzelelemente keinen gleichgerichteten Weg verfolgen. Stattdessen existieren vielfältigste Formen und Muster von miteinander verschränkten Wirbeln auf allen Größenskalen. Aufgrund dieser Komplexität in Formen und Skalen gehört die Beschreibung und Vorhersage von Turbulenz schon seit Jahrhunderten zu den großen Rätseln in Physik und Mathematik. Da turbulente Strömungen gleichwohl derart zentral sind für viele Bereiche menschlichen Lebens und Handelns, werden Grundlagen- und Anwendungsforschung mit Nachdruck vorangetrieben. Die vorliegende Arbeit umfaßt gleich drei Anwendungsfälle von Turbulenzforschung, und es darf als bezeichnend für die Allgegenwart der Turbulenz angesehen werden, daß sich diese drei Anwendungen in solch unterschiedlichen Größenskalen abspielen. Die Windabkühlung von Rindern, die bis in den Sub-Millimeter-Maßstab im Bereich von Fell und Hautoberfläche hinein betrachtet werden muß, die Sturmge-fährdung von Wäldern, für die Größen zwischen einem halben Meter an den Bäumen und mehreren Kilometern in der Landschaft relevant sind, und zu guter Letzt das turbulente Geschehen in kos-mischen Gaswolken und Galaxienhaufen, das sich im Größenbereich von vielen Millionen Lichtjahren abspielt. Nicht nur in den Techniken der Modellierung, sondern auch in der physikalischen Wirklich-keit sind diese Phänomene trotz der gewaltigen Größenunterschiede eng verwandt. In diesem Sinne: vom Kosmos zur Kuh.