ANR ProGraceRay
Sonder la gravité aux échelles cosmologiques grâce au lancer de rayons relativistes 

La nature de l’énergie noire est une question centrale de la cosmologie moderne. Le but du projet ProGraceRay est de construire des sondes robustes de la gravité aux échelles cosmologiques tenant compte de l’impact de la physique relativiste de la lumière sur la distribution apparente de la matière. En effet, les photons ne se propagent pas en ligne droite. Ainsi, les positions angulaires, formes, tailles et luminosités des sources sont changées par les effets de lentilles gravitationnelles faibles (WL). De même, la position radiale des galaxies déduite de leur redshift est perturbée ce qui modifie la distribution apparente des galaxies (distorsions de l’espace des redshifts ou RSD). Ces effets sont porteurs d’informations cosmologiques : métrique le long de la ligne de visée (WL) et vitesses/potentiels des sources (RSD). Les études actuelles reposent sur de nombreuses approximations. Pourtant les effets relativistes peuvent contribuer à̀ hauteur de 100% sur le dipôle de la fonction de corrélation-croisée des galaxies, de 1 à 50% sur les corrélations entre densité́ et cisaillement, et de quelques % pour les analyses standards de WL et RSD. Dans le cadre des théories de gravité modifiée (MG) combiner WL et RSD est une nécessité́ afin d’extraire les deux potentiels de la métrique. Nous proposons donc de réaliser la plus grande suite de simulations N-corps au monde de formation des structures avec MG grâce au code RAMSES. Des techniques avancées de lancer de rayons seront utilisées pour générer des catalogues synthétiques de galaxies. Nous étudierons l’impact des effets relativistes et de la MG sur les statistiques à 1, 2 et 3 points de la distribution de galaxies ainsi que sur celles de la convergence et du cisaillement. En combinant modèles analytiques et émulateurs, nous fourniront ainsi des prédictions précises de ces quantités afin de contraindre la nature de l’énergie noire et la gravité grâce aux relevés à venir (DESI, Euclid, LSST et SKA).