La distribution de la matière dans l'Univers est supposée homogène et isotrope à très grande échelle mais l'observation de la distribution des galaxies lors<br />de grandes campagnes de recensements comme le SDSS nous montre un véritable réseau d'amas et de filaments sur des échelles de plusieurs centaines de<br />mégaparsecs.\\<br /><br />De nombreuses méthodes ont été développées dans le but de caractériser cette distribution et nous nous proposons dans cette thèse de présenter l'adaptation en trois dimensions d'un nouvel outil: le squelette.<br />Cette méthode vise à donner une définition mathématique claire des filaments ainsi qu'un algorithme numérique robuste permettant leur identification ainsi que le calcul de leurs propriétés. \\<br /><br />Afin de pouvoir comparer les résultats obtenus à partir des simulations N-corps de matière noire aux observations, une nouvelle méthode, baptisée MoLUSC, spécialisée dans la création de catalogues virtuels de<br />galaxies a aussi été élaborée. Elle se base sur les modèles semi-analytiques et est particulièrement efficace pour la fabrication de catalogues de grande<br />taille simulant de manière suffisamment réaliste les propriétés galactiques.\\<br /><br />Les utilisations de ces deux outils sont nombreuses et nous montrons par exemple qu'il est possible en mesurant la densité de longueur des filaments à<br />une échelle donnée de contraindre la quantité de matière dans l'univers<br />$\Omega_m$. Ces méthodes peuvent aussi être appliquées avec succès à la mesure statistique des propriétés du flux de matière noire le long des filaments, une mesure inédite. Nous présentons enfin de nombreuses applications possibles dont les résultats préliminaires sont très encourageants.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00162559 |
| Date | 14 December 2006 |
| Creators | Sousbie, Thierry |
| Publisher | Ecole normale supérieure de lyon - ENS LYON |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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