Un nouveau modèle analytique pourrait nous éclairer sur la répartition des étoiles et de la matière noire dans les galaxies
Dans un avenir proche, les relevés cosmologiques devraient permettre de détecter des milliards de galaxies ainsi que de déterminer leur emplacement et leur forme avec une précision remarquable. Ces mesures peuvent servir à déterminer la façon dont l’Univers a évolué et comment il s’est retrouvé dans son état actuel. Il est ensuite possible de se servir de ces informations pour en déduire les constituants fondamentaux du cosmos et éventuellement mieux comprendre le mystère de l’énergie et de la matière noires, qui représentent l’immense majorité de la masse de l’Univers. «Pour obtenir des informations intéressantes sur la matière noire à partir des propriétés des galaxies, il faut une bonne compréhension théorique du processus inverse: comment les différents modèles théoriques de la matière et de l’énergie noires affectent-ils la formation de la structure cosmologique et, par voie de conséquence, les propriétés des galaxies?», indique Alexander Mead, coordinateur de Halo modelling, un projet financé dans le cadre du programme Actions Marie Skłodowska-Curie.
Un modèle amélioré de halo cosmologique
La façon la plus simple d’en apprendre davantage sur la formation de cette structure consiste à effectuer des simulations cosmologiques faisant intervenir des attaques exhaustives par force brute pour chaque scénario cosmologique imaginé. Le projet Halo modelling a mis au point de nouveaux outils théoriques qui permettent d’économiser des millions d’heures de calcul. «Notre nouveau modèle semi-analytique apporte plusieurs améliorations au modèle de halo établi de longue date en fusionnant les connaissances issues des résultats de simulation les plus récents. Il est le premier à traiter les parties constitutives du halo – halo stellaire, halo de gaz chaud et halo de matière noire – comme des éléments distincts, ce qui permet de dresser un tableau plus cohérent de l’évolution des galaxies. Cela nous permet également d’utiliser le même cadre théorique de base pour calculer les corrélations croisées entre les différents traceurs des structures à grande échelle de l’Univers», explique Alexander Mead. Une autre partie de l’étude avait pour but de proposer une description plus précise de la manière dont les amas de matière liés par gravitation sont répartis sur le halo de gaz ténu et sur le halo de matière noire invisible. À l’aide de leur nouveau modèle, les chercheurs sont parvenus à modéliser la distribution de la matière avec une précision supérieure à 3 % pour un large éventail de modèles cosmologiques. Le nouveau modèle a servi à alimenter un nouveau logiciel en accès libre baptisé HMcode-2020. Les chercheurs se sont finalement rendu compte qu’une lacune importante de la théorie standard de la formation des structures cosmologiques était liée à son approche trop simpliste de l’effet de halo, une quantité qui reflète la manière dont les halos de matière noire sont regroupés par rapport à la distribution de matière sous-jacente. «Les relations linéaires peinent à décrire la dynamique à l’œuvre autour des structures effondrées. Poursuivre le développement de la théorie des perturbations afin d’en traiter les aspects non linéaires, c’est le summum de la cosmologie théorique», ajoute Alexander Mead. «Des simulations améliorées pourraient donner une image plus claire de la façon dont la formation des galaxies répond au modèle cosmologique de fond, notamment en ce qui concerne la quantité et les types d’énergie et de matière noires, mais il serait impossible de simuler tous les scénarios cosmologiques à la fois étranges et merveilleux envisagés. Un modèle semi-analytique capable de combler le fossé qui sépare les connaissances théoriques pures des résultats des simulations constituera toujours un outil inestimable dans l’arsenal des cosmologistes», conclut Alexander Mead.
Mots‑clés
Halo modelling, halo, matière noire, formation de structures, matière liée par gravitation, scénario cosmologique, théorie des perturbations