CLASSE : Un Regard Profond sur le Fond Cosmique Micro-onde
Les télescopes CLASS donnent des infos super importantes sur les débuts de l'univers grâce aux observations du CMB.
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Table des matières
Le Cosmology Large Angular Scale Surveyor (CLASS) est un groupe de télescopes situé dans le désert d'Atacama, au Chili. Ces télescopes sont conçus pour étudier l'univers cosmique des micro-ondes (CMB), une lueur faible laissée par le Big Bang. Les télescopes CLASS observent une portion significative du ciel à différentes fréquences, y compris 40 GHz, 90 GHz, 150 GHz et 220 GHz. Ce document détaille les méthodes et les résultats liés aux Observations effectuées à 40 GHz entre août 2016 et mai 2022.
Importance des Observations CMB
Le CMB est crucial pour comprendre l'univers primitif et la formation de structures comme les galaxies. En étudiant le CMB, les scientifiques peuvent recueillir des infos sur l'âge, la composition et l'expansion de l'univers. CLASS vise à améliorer notre compréhension de ces aspects en se concentrant sur des observations à grande échelle.
Conception des Télescopes CLASS
Le réseau CLASS se compose de plusieurs télescopes qui peuvent couvrir 75% du ciel chaque jour. Chaque télescope est équipé de technologies avancées, y compris un modulateur de Polarisation à retard variable (VPM) qui aide à capturer la polarisation de la lumière. Les télescopes sont conçus avec soin pour minimiser les interférences de l'atmosphère et améliorer la qualité des données recueillies.
Processus de Collecte de données
La première étape de la collecte de données consiste à calibrer les télescopes et à les configurer pour observer des sections spécifiques du ciel. Chaque télescope enregistre continuellement des données tout en tournant et en balayant le ciel. Les observations sont divisées en paquets de temps pour faciliter le traitement.
Pipeline de Traitement des Données
Une fois les données collectées, elles passent par un pipeline de traitement rigoureux. Le pipeline comprend plusieurs étapes, y compris :
- Calibration Initiale : Les données brutes sont calibrées pour s'assurer qu'elles reflètent avec précision les signaux entrants.
- Démodulation : À l'aide du VPM, les données sont démultipliées pour séparer les signaux d'intérêt du bruit.
- Création de Cartes : Les données traitées sont converties en cartes de polarisation montrant la polarisation du CMB à travers le ciel observé.
Techniques d'Observation
Les télescopes utilisent une technique appelée modulation frontale rapide, leur permettant de capturer efficacement des signaux de polarisation à grande échelle. Les télescopes sont tournés pour couvrir différents angles, garantissant qu'une large zone du ciel est observée.
Systématiques et Défis
Les observations au sol font face à de nombreux défis, comme les fluctuations des conditions atmosphériques et d'autres sources de bruit. Cela peut introduire des erreurs dans les données, qui doivent être corrigées lors du traitement. Le projet CLASS utilise diverses stratégies pour minimiser ces erreurs systématiques, y compris des techniques de filtrage avancées.
Résultats des Observations
Après la collecte et le traitement des données, les cartes résultantes montrent les motifs de polarisation à travers une partie significative du ciel. Les cartes fournissent des informations sur les caractéristiques du CMB, aidant les scientifiques dans leurs recherches.
Qualité et Cohérence des Données
Pour garantir la qualité des données, CLASS effectue plusieurs tests et procédures de validation. Les données subissent des contrôles rigoureux pour s'assurer qu'elles respectent des normes scientifiques. Cela inclut la comparaison des résultats avec des observations précédentes provenant de satellites et d'autres télescopes pour assurer la cohérence.
Directions Futures
Le projet CLASS continue d'évoluer, avec des plans d'améliorations tant au niveau matériel que des techniques de traitement des données. À mesure que la technologie avance et que plus de données sont collectées, les scientifiques espèrent affiner encore leur compréhension de l'univers.
Résumé
En résumé, CLASS représente un effort significatif pour améliorer notre connaissance de l'univers primitif à travers des observations détaillées du CMB. En utilisant des technologies avancées et des techniques de traitement des données rigoureuses, le projet vise à découvrir de nouvelles perspectives sur le cosmos et à améliorer les modèles existants de l'évolution cosmique. Le travail en cours promet de contribuer des informations précieuses au domaine de la cosmologie et d'améliorer notre compréhension de la physique fondamentale.
Titre: CLASS Data Pipeline and Maps for 40 GHz Observations through 2022
Résumé: The Cosmology Large Angular Scale Surveyor (CLASS) is a telescope array that observes the cosmic microwave background over 75\% of the sky from the Atacama Desert, Chile, at frequency bands centered near 40, 90, 150, and 220~GHz. This paper describes the CLASS data pipeline and maps for 40~GHz observations conducted from August 2016 to May 2022. We demonstrate how well the CLASS survey strategy, with rapid ($\sim10\,\mathrm{Hz}$) front-end modulation, recovers the large-scale Galactic polarization signal from the ground: the mapping transfer function recovers $\sim75$\% of $EE$, $BB$, and $VV$ power at $\ell=20$ and $\sim45$\% at $\ell=10$. We present linear and circular polarization maps over 75\% of the sky. Simulations based on the data imply the maps have a white noise level of $110\,\mathrm{\mu K\, arcmin}$ and correlated noise component rising at low-$\ell$ as $\ell^{-2.2}$. The transfer-function-corrected low-$\ell$ component is comparable to the white noise at the angular knee frequencies of $\ell\approx16$ (linear polarization) and $\ell\approx12$ (circular polarization). Finally, we present simulations of the level at which expected sources of systematic error bias the measurements, finding sub-percent bias for the $\Lambda\mathrm{CDM}$ $EE$ power spectra. Bias from $E$-to-$B$ leakage due to the data reduction pipeline and polarization angle uncertainty approaches the expected level for an $r=0.01$ $BB$ power spectrum. Improvements to the instrument calibration and the data pipeline will decrease this bias.
Auteurs: Yunyang Li, Joseph Eimer, Keisuke Osumi, John Appel, Michael Brewer, Aamir Ali, Charles Bennett, Sarah Marie Bruno, Ricardo Bustos, David Chuss, Joseph Cleary, Jullianna Couto, Sumit Dahal, Rahul Datta, Kevin Denis, Rolando Dunner, Francisco Raul Espinoza Inostroza, Thomas Essinger-Hileman, Pedro Fluxa, Kathleen Harrington, Jeffrey Iuliano, John Karakla, Tobias Marriage, Nathan Miller, Sasha Novack, Carolina Núñez, Matthew Petroff, Rodrigo Reeves, Karwan Rostem, Rui Shi, Deniz Valle, Duncan Watts, J. Weiland, Edward Wollack, Zhilei Xu, Lingzhen Zeng
Dernière mise à jour: 2023-09-26 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2305.01045
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2305.01045
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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Liens de référence
- https://astrothesaurus.org/uat/435
- https://astrothesaurus.org/uat/322
- https://astrothesaurus.org/uat/1146
- https://astrothesaurus.org/uat/1277
- https://astrothesaurus.org/uat/1858
- https://www.apex-telescope.org/ns/weather-data
- https://pypi.org/project/qpoint
- https://github.com/sievers/minkasi
- https://web.archive.org/web/20150307230734/
- https://www.weatherhawk.com/s232dc
- https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2022ApJS..262...52A