“Deux trous noirs dans une meule de foin”
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Coalescence of two black holes (credits: SXS)
“Deux trous noirs dans une meule de foin”
Analyse de données pour l'astronomie gravitaionnelle
Eric Chassande-MoinCNRS AstroParicule et Cosmologie
Paris, France
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La quasi totalité de notre connaissance de l'Universprovient de l'observaion de sources lumineuses
ondes électromagnéiques
radio, micro-onde, rayon X et gamma
Credit: ESO/Babak Tafreshi [email protected]
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Coalescence of two black holes (credits: SXS)
Les ondes gravitaionnelles
sont les seules autres ondes
se propageant dans le vide
que nous connaissons
Un nouveau moyen d'observaion de l'Univers,
pariculièrement des sources obscures
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Sep 14, 2015 09:50:45 UTC
Phys. Rev. Let. 116, 061102 (2016)
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Plan de la présentaion
● Introducion sur les ondes gravitaionnelles● Détecteurs interférométriques● Analyse de données
● Comment extrait-on le signal et l'informaion des données ?
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Relaivité générale
Albert Einstein, 1915
● L'espace-temps est un objet déformable et dynamique
● La gravité est un efet géométrique qui provient de la
courbure de l'espace-temps
● Equaions d'Einstein
Géométrie de
l'espace-temps
(métrique)
Energie
Maière
« Spaceime tells mater how to move;
mater tells spaceime how to curve »
JA Wheeler
LIGO
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Ondes gravitaionnelles (1)
Résoluion des équaions d'Einstein
pour une peite perturbaion de la métrique (plate) de l'espace-temps
Il existe des ondes de l'espace-temps !
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Ondes gravitaionnelles (2)
Se propagent à la vitesse de la lumière
Ondes transverses
Deux polarisaions indépendantes
Amplitude h (sans dimension)
dans cete
illustraion
temps
+
x
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htp://www.einstein-online.info
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monopôle
dipôle
quadrupôle
+/-● Ondes électromagnéiques produites par
les charges accélérées
– Dérivée seconde du dipôle électrostaique
● Ondes gravitaionnelles produites par les
masses accélérées
– Dérivée seconde du dipôle gravitaionnel est
nulle (conservaion de la quanité de
mouvement)
– Dérivée seconde du quadrupôle
gravitaionnel (mesure de la déformaion de
l'objet le long d'un axe)
– Pas d'émission pour les objets sphériques
non axi-symétrie nécessaire
Ondes gravitaionnelles (3)
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Ondes gravitaionnelles (4)
75 orbites/s35 Msol
35 Msol
350 km
R ~ 1 milliard
d'années lumière
observateur
De grandes masses et vitesses
sont nécessaires→ systèmes astrophysiques
par ex., binaires d'étoiles
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Rainer WeissRainer Weiss
Adalberto Giazoto
Alain Brillet
Virgo
Livingston L1
Hanford H1
Depuis 2007 LIGO et Virgo foncionnent en réseau
Les données sont analysées et publiées ensemble
temps
60's 70's 80's 90's 2000 10's
iniialdétecteurs interférométriques avancé
Histoire de la détecion directe
72, MIT report
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Interféromètre de Michelson
htps://www.youtube.com/watch?v=UA1qG7Fjc2A
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Advanced LIGO
L = 4 km
L =
4 k
m
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Rayon du noyau atomique
Rayon de l'atome d'hydrogène
Distance interatomique dans un cristal
?
(x 10 millions)
(x 1 milliard)
(x 1000)
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fréquences observables
Livingston L1
Handford H1
Deux instruments
~3000 km
(10 ms lumière)
● Observatoire quasiment omnidirecionnel– La terre est transparente– Ne peut pas être “pointé” dans une direcion du ciel– Localisaion avec plusieurs détecteurs par triangulaion
Science run O1
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En partant des données brutes (1)
10 100 1000Frequency (Hz)
Bandpass filter + frequency notch
1
Hanford H1: raw data Livingston L1: raw data
Frequency (Hz)
1000100
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En partant des données brutes (2)
÷ 500
Hanford H1: raw data Livingston L1: raw data
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~50 days
~30 TB for operaion/environment data set
~150 GB for science data product
7 millions segments, average 10,000 sec
O1 : sep 2015 à jan 2016 – 4 mois
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Comment cherche-t-on les signaux transitoires ?
Avec un modèle
Filtrage adapté
Sans modèle
Temps-fréquence
Ondeletes
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Fusion de trous noirsspirale fusion désexcitaion
Signature gravitaionnelle
caractérisique “chirp”
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Filtre adapté (1)
Modèle du signal astrophysique(patron d'onde, “template”)
[Ici, un modèle-jouet]
Filtre
Corrélaion modèle–données
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Filtre adapté (2)
1 point = 1 iltre
250 000 iltres !
On reient les événements
en coïncidence temporelle
sur deux détecteurs
provenant du même iltre
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Recherche temps-fréquenceSignaux transitoires = valeurs extrêmes dans
une distribuion temps-fréquence
Time (sec)
Fre
quency (
Hz)
Excess power !
Time-frequency representaion
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Recherche temps-fréquence
● Décomposiion en paquets d'ondes
régulièrement distribués
et bien localisés en temps et en fréquence
e.g. Gabor/Morlet
● R Balian & F Low (1981): base orthonormale impossible
● Contournement suggéré par K G Wilson (1987), Generalized Wannier Funcions
Daubechies, Jafard & Journé (1991) → Wilson basis
remplacer l'exp complexe par des cos et sin alternés
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Coherent WaveBurst (1)
S. Klimenko et al., arXiv:1511.05999
● Transformées de Wilson à plusieurs échelles
● Basées sur la foncion d'échelle de Meyer
Pourquoi des bases orthogonales?
Représentaions compactes, gain algorithmique pour
l'applicaion de décalage temporel directement dans le
domaine temps-fréquence
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Coherent WaveBurst (2)
S. Klimenko et al., arXiv:1511.05999
● Réseaux de détecteurs● Reçoivent la même onde gravitaionnelle
● Recherche de signaux cohérents (en
phase)● Formaion de voie (radar, radioastro)
● Compensaion du délai de propagaion et décalage de
phase
● Ideniier des pixels temps-fréquence
cohérents
● La relaivité générale n'est pas
requise● Peut détecter des sources non-anicipées
H1
L1
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Bruit “impulsionnel” – Glitch!
second
~minutes
~ 10 minutes
Glitch!
1 toutes les quelques secondes à 1 toutes les 20 mins
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Glitch zoo
Credits: Coughlin, Smith et al, Gravity-spy zooniverse.org
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Les glitchs peuvent ressembler aux ondes gravitaionnelles
Glitch
Onde gravitaionnelle (modèle)
Les glitchs limitent la sensibilité
(peuvent masquer les vrais signaux)
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Qualité des données et staisique
Réduire l'impact des glitches● Staisique “robuste”
Pondéraion par une mesure d'accord aux données
● Caractérisaion de l'instrument et de son environnement 200 000 mesures auxiliaires (seismo-, magnetometers, microphones, …)
On écarte les événements quand on sait que les données sont mauvaises
Glitchs inexpliqués● Populaion impossible à modéliser
● Esimaion empirique via des données de subsituion par
des décalages temporels non-physiques entre détecteurs Monte Carlo – 200 000 années de données “icives” analysées
Parie dominante du calcul
● → Fréquence d'occurrence des glitchs en coïncidence Signiicaion staisique – Règle des 5 écarts types (1/1.7 million)
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Signiicaion staisique
Matched iltering
< 1/ 200 000 ans
> 5.1 σ
5σ
Queue de distribuion:coincidence entre glitchset le signal gravitaionnel
Quand le signal gravitaionnel
est exclu du fond
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“Décrypter” le signal gravitaionnel
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Esimaion des paramètres astrophysiques
11 paramètres = masses et spins (= 4) + géométrie
Template de meilleur accord fournit une esimaion peu précise
Distribuion a posteriori via inférence bayésienne et analyse cohérente
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Esimaion de derrière d'enveloppe de la
luminosité de l'Univers = 1048 W
1011 étoiles par galaxie
1011 galaxies dans l'Univers
Luminosité d'une étoile ~1026 W
Evénement astrophysique le plus
lumineux jamais observé
GW150914
en 0.2 s
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Posiion de la source
GW150914
600 degrés carrés
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Suivi électromagnéique
GW150914
Observations par 25 équipes
Pas de contreparie convaincante
Ce qui n'est pas nécessairement surprenant
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Dec 26 2015 03:38:53 UTC
Merger of and black holes at
Phys. Rev. Let. 116, 241103 (2016)
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Oct 12 2015 09:54:43 UTC
Likely merger of and black holes at
Phys. Rev. X 6, 041015 (2016)
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Bilan – Science run O1
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La suite ?
post 2020
post 2020
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La suite ?● Programme d'observation jusqu'en ~2022
Avec une amélioraion progressive de la sensibilité
Prochaine prise de données imminente
Virgo en 2017 – Impact poteniel sur la localisaion de la source
● 3ième généraion de détecteurs en projet 10 fois plus sensible, volume observable 1000 fois plus grand !
Sans Virgo Avec Virgo
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Space-based interferometers
Pulsar Timing Array
L'astronomie graviionnelle
eLISA
Ground-based interferometers
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Conclusions
● Détecion directe des ondes gravitaionnelles
– Observaion d'une binaire de trous noirs et de la
formaion d'un trou noir
– Naissance d'une nouvelle astronomie !
● Analyse de données pour les ondes grav.
– Plus de 20 ans de recherche interdisciplinaire :
physique (théorique – modélisaion des source,
expérimentale – détecteur) et maths, stats, info.
– 50 millions CPU x hours
● Prospecives
– Rejeter les glitchs (facteur x 2): apprenissage ?
– Accélérer l'esimaion des paramètres
– Combiner avec d'autres observaions “mulimessager”
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Ressources
Données, images et sons disponibles à
htp://losc.ligo.org et htp://papers.ligo.org