Depuis le milieu des années 1990, la taille des échantillons de galaxies situées à très grande distance (“redshift”) de nous, au tout début de la vie de l'univers a augmenté grace à la sensibilité croissante des télescopes optiques / infrarouge proche. Cependant, les propriétés des poussières continues dans ces galaxies sont mal connues en raison de l'absence d'observations profondes en infrarouge lointain et en sous-mm. Cette thèse explore les propriétés multi-longueur d'onde d'une population de galaxies observées ~ 2Gyr après le Big Bang. Notre échantillon comprend 22000 galaxies, et il a été sélectionné à partir de la discontinuité de Lyman. Nous utilisons une technique statistique, appelée analyse d'empilement, qui combine le signal provenant d'un grand nombre de sources individuellement non détectées dans le but d’ameliorer les limites de détection par rapport aux observations actuelles, à ces longueurs d'onde. Elle nous permet d'obtenir une distribution spectrale d’énergie complete de l’ultraviolet lointain à l’infrarouge lointain, et d'étudier la formation des étoiles et l'atténuation par la poussière sur ces galaxies. / Since the mid-1990s, the sample of galaxies in the early universe has been growing thanks to the increasing sensitivities in the Optical/NIR telescopes. However, their dust properties are poorly known due to the lack of deep far-infrared or sub-mm observations. This thesis explores the multi-wavelength properties of a population of galaxies observed ~2Gyr after the Big Bang. Our sample includes 22000 galaxies, and it has been selected by the classical U-dropout or Lyman Break technique. We use a statistical technique, called stacking analysis, that combines the signal from a large number of sources to lower the detection limits on the current long wavelengths observations. It allows us to obtain data over the full FUV-to-FIR spectral domain, and study the star formation and dust attenuation of these galaxies.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016AIXM4747 |
| Date | 09 December 2016 |
| Creators | Álvarez Márquez, Javier |
| Contributors | Aix-Marseille, Burgarella, Denis |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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