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Thèse Année : 2023

Understanding the progenitor formation galaxies of merging binary black holes

Comprendre les galaxies à l'origine de la fusion des trous noirs binaires

Résumé

The first gravitational wave (GW) detection, the merger of two 30 Solar mass black holes, came as an immense surprise to the astrophysicists as all black holes we know of in the Milky Way have masses around 10-15 Solar-mass. This discovery immediately raised the question: “Where do merging black holes come from?” Most mergers are thought to come from massive stars evolving in binary systems, but major uncertainties remain both on the formation and the evolution of massive binary stars. I focus on understanding the typical galactic environment in which binary black hole mergers arise. To this end, I synthesized progenitors of binary black hole mergers as a function of the redshift of progenitor formation, present-day formation galaxy mass, and progenitor stellar metallicity for 240 star formation and binary evolution models. I provide guidelines to infer the formation galaxy properties and time of formation, highlighting the interplay between the star formation rate and the efficiency of forming merging binary black holes from binary stars, both of which strongly depend on metallicity. I find that across models, over 50% of BBH mergers have a progenitor metallicity of a few tenths of Solar metallicity, however, inferring formation galaxy properties strongly depends on both the binary evolution model and global metallicity evolution. The numerous, low-mass black holes trace the bulk of the star formation in galaxies heavier than the Milky Way. In contrast, heavier BBH mergers typically stem from larger black holes forming in lower metallicity dwarf galaxies. I also produce a method to compute the posterior probability of the progenitor environment for any detected gravitational wave signal. For the massive GW150914 merger, I have shown that it likely came from a very low metallicity environment.In addition to the astrophysical analysis of binary black holes, I have also helped design a proof-of-concept of a novel GW detection pipeline. We use sparse dictionary coding to reconstruct GW signals buried in detector noise. Distinguishing itself from traditional, slow, match-filtering pipelines, our machine learning-based technique can rapidly identify the presence of GWs within the detector data. I tested the performance of the pipeline with injections of GWs from the astrophysical population of merging black holes generated by my simulations. Over the course of my Ph.D., I have acquired dual expertise in astrophysics, and gravitational wave analysis with a focus on machine learning applications.
La première détection d'ondes gravitationnelles (OG), la fusion de deux trous noirs de 30 masses solaires, a été une immense surprise pour les astrophysiciens, car tous les trous noirs que nous connaissons dans la Voie lactée ont des masses d'environ 10 à 15 masses solaires. Cette découverte a immédiatement soulevé la question : "D'où viennent les trous noirs qui fusionnent ?" On pense que la plupart des fusions proviennent d'étoiles massives évoluant dans des systèmes binaires, mais des incertitudes majeures subsistent à la fois sur la formation et l'évolution des étoiles binaires massives. Je me concentre sur la compréhension de l'environnement galactique typique dans lequel se produisent les fusions de trous noirs binaires. À cette fin, j'ai synthétisé des progéniteurs de fusions de trous noirs binaires en fonction du décalage vers le rouge de la formation des progéniteurs, de la masse de galaxie de la formation actuelle et de la métallicité stellaire des progéniteurs pour 240 modèles de formation d'étoiles et d'évolution binaire. Je fournis des lignes directrices pour déduire les propriétés et le temps de formation des galaxies de formation, mettant en évidence l'interaction entre le taux de formation d'étoiles et l'efficacité de la formation de trous noirs binaires fusionnés à partir d'étoiles binaires, qui dépendent tous deux fortement de la métallicité. Je trouve que dans tous les modèles, plus de 50% des fusions BBH ont une métallicité progénitrice de quelques dixièmes de la métallicité solaire, cependant, déduire les propriétés des galaxies de formation dépend fortement à la fois du modèle d'évolution binaire et de l'évolution globale de la métallicité. Les nombreux trous noirs de faible masse retracent l'essentiel de la formation d'étoiles dans les galaxies plus lourdes que la Voie lactée. En revanche, les fusions BBH plus lourdes proviennent généralement de trous noirs plus grands se formant dans des galaxies naines de métallicité inférieure. Je produis également une méthode pour calculer la probabilité a posteriori de l'environnement progéniteur pour tout signal d'onde gravitationnelle détecté. Pour la fusion massive GW150914, j'ai montré qu'elle provenait probablement d'un environnement à très faible métallicité.En plus de l'analyse astrophysique des trous noirs binaires, j'ai également aidé à concevoir une preuve de concept d'une nouvelle méthode d'analyse de données de détection OG. Nous utilisons un codage par dictionnaire creux pour reconstruire les signaux OG enfouis dans le bruit du détecteur. Se distinguant des pipelines de filtrage de correspondance traditionnels et lents, notre technique basée sur l'apprentissage automatique peut rapidement identifier la présence de OG dans les données du détecteur. J'ai testé les performances du pipeline avec des injections de OG à partir de la population astrophysique de trous noirs fusionnés générés par mes simulations. Au cours de mon doctorat, j'ai acquis une double expertise en astrophysique et en analyse des ondes gravitationnelles avec un accent sur les applications d'apprentissage automatique.
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Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-04357172 , version 1 (21-12-2023)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04357172 , version 1

Citer

Rahul Srinivasan. Understanding the progenitor formation galaxies of merging binary black holes. Astrophysics [astro-ph]. Université Côte d'Azur, 2023. English. ⟨NNT : 2023COAZ4079⟩. ⟨tel-04357172⟩
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