Cosmologia usando aglomerados de galáxias no Dark Energy Survey - Silva, Michel Aguena da (2017)
Aglomerados de galáxias são as maiores estruturas no Universo. Sua distribuição mapeia os halos de matéria escura formados nos potenciais profundos do campo de matéria escura. Consequentemente, a abundância de aglomerados é altamente sensível a expansão do Universo, assim como ao crescimento das perturbações de matéria escura, constituindo uma poderosa ferramenta para fins cosmológicos. Na era atual de grandes levantamentos observacionais que produzem uma quantidade gigantesca de dados, as propriedades estatísticas dos objetos observados (galáxias, aglomerados, supernovas, quasares, etc) podem ser usadas para extrair informações cosmológicas. Para isso, é necessária o estudo da formação de halos de matéria escura, da detecção dos halos e aglomerados, das ferramentas estatísticas usadas para o vínculos de parâmetros, e finalmente, dos efeitos da detecções ópticas. No contexto da formulação da predição teórica da contagem de halos, foi analisada a influência de cada parâmetro cosmológico na abundância dos halos, a importância do uso da covariância dos halos, e a eficácia da utilização dos halos para vincular cosmologia. Também foi analisado em detalhes os intervalos de redshift e o uso de conhecimento prévio dos parâmetros ({\\it priors}). A predição teórica foi testada um uma simulação de matéria escura, onde a cosmologia era conhecida e os halos de matéria escura já haviam sido detectados. Nessa análise, foi atestado que é possível obter bons vínculos cosmológicos para alguns parâmetros (Omega_m,w,sigma_8,n_s), enquanto outros parâmetros (h,Omega_b) necessitavam de conhecimento prévio de outros testes cosmológicos. Na seção dos métodos estatísticos, foram discutidos os conceitos de {\\it likelihood}, {\\it priors} e {\\it posterior distribution}. O formalismo da Matriz de Fisher, bem como sua aplicação em aglomerados de galáxias, foi apresentado e usado para a realização de predições dos vínculos em levantamentos atuais e futuros. Para a análise de dados, foram apresentados métodos de Cadeias de Markov de Monte Carlo (MCMC), que diferentemente da Matriz de Fisher não assumem Gaussianidade entre os parâmetros vinculados, porém possuem um custo computacional muito mais alto. Os efeitos observacionais também foram estudados em detalhes. Usando uma abordagem com a Matriz de Fisher, os efeitos de completeza e pureza foram extensivamente explorados. Como resultado, foi determinado em quais casos é vantajoso incluir uma modelagem adicional para que o limite mínimo de massa possa ser diminuído. Um dos principais resultados foi o fato que a inclusão dos efeitos de completeza e pureza na modelagem não degradam os vínculos de energia escura, se alguns outros efeitos já estão sendo incluídos. Também foi verificados que o uso de priors nos parâmetros não cosmológicos só afetam os vínculos de energia escura se forem melhores que 1\\%. O cluster finder(código para detecção de aglomerados) WaZp foi usado na simulação, produzindo um catálogo de aglomerados. Comparando-se esse catálogo com os halos de matéria escura da simulação, foi possível investigar e medir os efeitos observacionais. A partir dessas medidas, pôde-se incluir correções para a predição da abundância de aglomerados, que resultou em boa concordância com os aglomerados detectados. Os resultados a as ferramentas desenvolvidos ao longo desta tese podem fornecer um a estrutura para a análise de aglomerados com fins cosmológicos. Durante esse trabalho, diversos códigos foram desenvolvidos, dentre eles, estão um código eficiente para computar a predição teórica da abundância e covariância de halos de matéria escura, um código para estimar a abundância e covariância dos aglomerados de galáxias incluindo os efeitos observacionais, e um código para comparar diferentes catálogos de halos e aglomerados. Esse último foi integrado ao portal científico do Laboratório Interinstitucional de e-Astronomia (LIneA) e está sendo usado para avaliar a qualidade de catálogos de aglomerados produzidos pela colaboração do Dark Energy Survey (DES), assim como também será usado em levantamentos futuros.