Le détecteur d'ondes gravitationnelles Virgo traverse actuellement sa phase de mise en route, ou commissionning , qui précède la recherche de sources astrophysiques, à laquelle il est destiné. Le travail décrit dans cette thèse s'est concentré sur la préparation de méthodes d'analyses des données, et sur leur application à des prises de données effectuées au cours de la progression du détecteur. Ces méthodes sont donc décrites ainsi que leur validation et les résultats obtenus sur les données.<br /><br />La première partie de cette analyse concerne la réponse du détecteur aux ondes gravitationnelles. D'abord, la procédure d'étalonnage consiste à mesurer cette réponse, pour en déduire la sensibilité du détecteur aux différentes fréquences ; elle a permis de suivre l'évolution de Virgo sur les deux dernières années. Elle est suivie de la reconstruction du signal gravitationnel, processus qui compense les effets de cette réponse sur les données et en soustrait certains bruits.<br /><br />La deuxième partie concerne la recherche de signaux de coalescences binaires dans les données reconstruites. La méthode étudiée est une implémentation alternative - recherche multi-bandes ou multi-band template analysis- de la méthode optimale, la mise en oeuvre de cette dernière étant limitée par les moyens de calculs. L'équivalence de cette implémentation alternative avec la méthode usuelle est vérifiée, grâce à des tests en simulation. La méthode est ensuite appliquée aux deux prises de données les plus récentes, avec le double objectif de se préparer aux futures recherches astrophysiques et de caractériser le fonctionnement actuel du détecteur. La préparation des futures analyses en collaboration avec l'expérience LIGO est abordée enfin, sous la forme d'une première comparaison quantitative des chaînes d'analyses pour la recherche de coalescences binaires des deux expériences.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00010297 |
| Date | 18 July 2005 |
| Creators | Beauville, Fabrice |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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