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Contraindre l'équation d'état de la matière à densité supranucléaire à partir des sursauts X des étoiles à neutrons

Cette thèse est consacrée à l'étude des oscillations périodiques détectées lors des sursauts X des étoiles à neutrons, dans des binaires X de faible masse. Ces oscillations offrent un moyen de sonder l'intérieur de ces objets, en mesurant notamment leur masse et leur rayon, pour ainsi contraindre l'équation d'état de la matière dense. J'ai développé des méthodes de détection et d'analyse de ces signaux, de leurs propriétés temporelles et leur dépendance en énergie. J'ai analysé les oscillations détectées dans tous les sursauts X de type 1 (ainsi qu'un super-sursaut) de 3 étoiles à neutrons observées avec l'instrument Rossi X-ray Timing Explorer/Proportional Counter Array . Sur les courbes de lumière des sursauts, j'ai sélectionné les segments donnant la meilleure signification statistique, pour construire un catalogue de profils moyens d'oscillations. La forme des profils varie grandement d'un sursaut à un autre, pour une même source. Un grand nombre de paramètres peuvent affecter les oscillations. J'ai élaboré un modèle de tache chaude à la surface de l'étoile en rotation rapide pour caractériser l'émission du sursaut X, dans un espace-temps relativiste. En utilisant les chaînes de Markov Monte Carlo pour explorer efficacement un espace des paramètres conséquent, les ajustements sur un échantillon de sursauts ont démontré l'applicabilité du modèle. Par contre, les contraintes obtenues sur la masse et le rayon de l'étoile sont limitées par la qualité des données de l'instrument utilisé. Enfin, des simulations révèlent que des mesures précises sur les paramètres sont possibles en augmentant la surface collectrice des détecteurs, comme le proposent les observatoires X du futur.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00925679
Date20 November 2013
CreatorsArtigue, Romain
PublisherUniversité Paul Sabatier - Toulouse III
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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