Description du projet
Évaluer les distances des supernovæ Ia
L’estimation précise des distances des supernovæ Ia (SNe Ia) est essentielle pour déterminer avec précision l’histoire de l’expansion cosmique, les calculs locaux de la constante de Hubble et les propriétés de l’énergie noire. Toutefois, l’échantillon optique existant restreint les contraintes sur l’énergie noire en raison d’erreurs systématiques. Les observations dans le proche infrarouge (PIR) des SNe Ia constituent un moyen d’obtenir des distances plus précises et exactes. Le projet BayeSN, financé par l’UE, utilisera le télescope spatial Hubble et des observatoires au sol pour constituer un échantillon de SNe Ia environ 10 fois plus important, avec des données optiques et PIR de haute qualité. Le projet développera un modèle probabiliste de nouvelle génération pour les distributions d’énergie spectrale de SNe Ia de l’optique au PIR, en fusionnant des techniques avancées de modélisation bayésienne hiérarchique et d’analyse fonctionnelle des données.
Objectif
Type Ia supernovae (SNe Ia) are used as “standardiseable candles”: their peak luminosities can be inferred from their optical light curve shapes and colours, so their distances can be estimated from their apparent brightnesses. SN Ia distances with high precision and small systematic error are essential to accurate constraints on the cosmic expansion history, local measurements of the Hubble constant, and the properties of the dark energy driving the acceleration, in particular, its equation-of-state parameter w. The current global sample used for cosmology has grown to over a thousand SNe Ia. Future surveys will boost that number by orders of magnitude. However, the constraints on dark energy with the current optical sample are already limited, not by statistical uncertainties from the numbers of SNe, but by systematic errors. Near-infrared (NIR) observations of SN Ia are a route to more precise and accurate distances and significantly enhance their cosmological utility. SNe Ia are excellent standard candles in the NIR, and are less vulnerable to absorption by dust in the host galaxies. These good NIR properties are not exploited by the conventional optical models currently used for cosmological SN Ia analysis. Furthermore, the present useful sample of SN Ia with NIR data is relatively small compared to the growing nearby or distant optical samples. In this Project, we will leverage our involvement in new SN surveys using the Hubble Space Telescope and ground-based observatories to build a ~10X larger sample of SNe Ia with high-quality optical and NIR data. We will develop the next-generation probabilistic model for SN Ia spectral energy distributions (SEDs) in the optical-to-NIR, accounting properly for the variabilities and uncertainties inherent in the data by fusing advanced hierarchical Bayesian modelling and functional data analysis techniques. We will apply our state-of-the-art model to our new SN datasets and LSST to obtain robust cosmological inferences.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Mots‑clés
Programme(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2020-COG
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ERC-COG - Consolidator GrantInstitution d’accueil
CB2 1TN Cambridge
Royaume-Uni