S01
Amas et groupes de galaxies dans l'ère des grands relevés
Communauté
Contact : Amaël Ellien (mail: a.r.j.ellien@uva.nl)
SOC
- Amaël Ellien (API, UvA)
- Florence Durret (IAP, Sorbonne Université)
- Eric Slezak (Lagrange, OCA)
- Sophie Maurogordato (Lagrange, OCA)
Description de l’atelier
Les amas de galaxies sont les environnements les plus denses de l’Univers à grande échelle et nous fournissent des informations importantes sur de nombreux processus astrophysiques fondamentaux. Ce sont des laboratoires essentiels pour l’étude de la gravité, de la matière noire, de la cosmologie, des interactions entre galaxies, du gaz chaud et peu dense intra-amas, et du cycle des baryons dans et hors des galaxies. Les galaxies d’amas sont influencées par leur environnement, par des phénomènes tels que la pression dynamique ou les interactions gravitationnelles. Ces processus peuvent dépouiller les galaxies de leurs étoiles, créant ainsi une population stellaire intra-amas aussi appelée lumière diffuse, ou modifier les formes des galaxies et favoriser la formation d’étoiles, comme dans les galaxies méduses.
Les récentes observations multi-longueur d’onde (visible, rayons X, millimétrique…) ont permis des progrès significatifs dans notre compréhension de la formation et de l’évolution des amas, en fournissant des échantillons plus complets et en découvrant des amas et des proto-amas de plus en plus éloignés. Les dix prochaines années verront une explosion de données multi-longueurs d’onde, avec en particulier l’imagerie avec le JWST, Euclid et le Vera Rubin Observatory, la spectroscopie avec le JWST, 4MOST et VLT/MOONS, sans oublier le domaine radio avec SKA. JWST a déjà commencé à trouver des amas et des proto-amas à des décalages vers le rouge étonnamment élevés, Euclid devrait détecter des centaines de milliers d’amas qui permettront d’établir des contraintes cosmologiques.
Cet atelier offrira un forum aux chercheurs travaillant en France pour présenter et discuter des résultats récents et les perspectives dans l’étude des amas et des groupes de galaxies. Les sujets suivants seront abordés : la détection des amas et leur étude individuelle, la mesure de la masse des amas par lentille gravitationnelle et leur utilisation comme sonde cosmologique, l’analyse des sous-structures des amas, l’évolution des galaxies influencées par l’environnement, et les défis de l’analyse des données sur les amas dans de nombreuses longueurs d’onde et sur une grande période de temps cosmique.
Posters
Programme :
| Horaires | Contributions | |
|---|---|---|
| 14h | Galaxy Clusters as strong lenses in the context of JWST and recent surveys (25'+5') | J. Richard |
| 14h30 | Combining Strong and Weak Lensing for cluster mass modelling: A BUFFALO view of Abell 370 (12'+3') | A. Niemiec |
| 14h45 | Fast multiscale galaxy cluster detection with weak lensing: towards a mass-selected sample (12'+3') | G. Leroy |
| 15h | The cosmological potential of high redshift clusters with deep X-ray surveys (12'+3') | N. Cerardi |
| 15h15 | A UNIONS view of the brightest central galaxies of candidate fossil groups (12'+3') | F. Durret |
| 15h30 | Studying galaxy and hot gas interactions in halos through cross-correlations of the thermal Sunyaev-Zeldovich effect and galaxy surveys (12'+3') | R. Kou |
| 15h45 | Cosmic filaments around galaxy clusters : from SDSS to Euclid (12'+3') | F. Sarron |
| 16h | Pause (30') | |
| 16h30 | Mind the gap: A drastic change coming in our view of clusters brought by Euclid (25'+5') | G. Mahler |
| 17h | YOLO-CL: Galaxy cluster detection in the SDSS with deep machine learning (12'+3') | G. Kirill |
| 17h15 | Scaling relations in clusters and proto-clusters at z>1.5 (12'+3') | S. Mei |
| 17h30 | Galaxy clusters in MOND: the case of ultra diffuse galaxies in the coma cluster (12'+3') | S. T. Nagesh |
| 17h45 | Probing the impact of galaxy mass and environment on galactic growth through the study of LSB tidal features (12'+3') | E. Sola |
| 18h | Impact of environment on galaxy morpho-dynamics at z ∼ 0.7 as seen through the MAGIC survey (12'+3') | W. Mercier |
| 18h15 | Systematic study of the radio MOlecular Hydrogen Emission Galaxies near cluster environments (12'+3') | M. Pommier (REMOTE) |
| 18h30 | Fin de l'atelier |
Présentations
| Authors | Title | Type | File |
|---|---|---|---|
| Anna Niemiec | Combiner l\'effet de lentille forte et faible pour modéliser la distribution de masse dans les amas | orale | sf2a2023_niemiec.pdf |
| M. Pommier, S. Wag, N. Roy, A. Marcowith, S. Roy, C. Muthumarriappan, B. Guiderdoni | Systematic study of the radio MOlecular Hydrogen Emission Galaxies near cluster environments | orale | SF2A-2023-HI.pdf |
| Srikanth T. Nagesh, Benoit Famaey, and Jonathan Freundlich | Galaxy clusters in MOND: the case of ultra diffuse galaxies in the coma cluster | orale | Galaxy_clusters_in_MOND__the_case_of_ultra_diffuse_galaxies_in_the_coma_cluster.pdf |
| A. Chu, F. Durret, A. Ellien, F. Sarron, C. Adami, I. Marquez, N. Martinet, T. de Boer, K. C. Chambers, J.-C. Cuillandre, S. Gwyn, E. A. Magnier, A. W. McConnachie | A UNIONS view of the brightest central galaxies of candidate fossil groups | orale | abstract_SF2A_2023.pdf |
| Simona Mei, Anton Afanasiev, Hao Fu, Nina Hatch, Francesco Shankar, Stefania Amodeo, Carlos De Breuck, Daniel Stern, Elizabeth A. Cooke, Anthony H. Gonzalez, Gaël Noirot, Alessandro ReLura, Nick Seymour, Spencer A. Stanford, Joël Vernet, and Dominika Wylezalek | Scaling relations in clusters and proto-clusters at z>1.5 | orale | Scaling relations in clusters and proto.pdf |
| Raphaël Kou James G. Bartlett | Studying galaxy and hot gas interactions in halos through cross-correlations of the thermal Sunyaev-Zeldovich effect and galaxy surveys | orale | abstract_kou_bartlett.pdf |
| Johan Richard (CRAL) | Galaxy Clusters as strong lenses in the context of JWST and recent surveys | invite | S01_Richard_review.pdf |
| Elisabeth Sola, Pierre-Alain Duc | Probing the impact of galaxy mass and environment on galactic growth through the study of LSB tidal features | orale | Abstract_SF2A_Sola.pdf |
| Wilfried Mercier, Thierry Contini, Benoit Epinat, Valentina Abril-Melgarejo, and MUSE consortium | Impact of environment on galaxy morpho-dynamics at z ∼ 0.7 as seen through the MAGIC survey | orale | main.pdf |
| Guillaume Mahler | Mind the gap: A drastic change coming in our view of clusters brought by Euclid | invite | abstract_8.pdf |
| G. Leroy, S. Pires, G.W. Pratt and C. Giocoli | Fast multiscale galaxy cluster detection with weak lensing: towards a mass-selected sample | orale | SF2A_Abstract_GavinLeroy.pdf |
| Galaxy clusters are a powerful probe of cosmological models. Next generation large-scale optical and infrared surveys will reach unprecedented depths over large areas and require highly complete and pure cluster catalogs, with a well defined selection function. We have developed a new cluster detection algorithm YOLO-CL, which is a modified version of the state-of-the-art object detection deep convolutional network YOLO, optimized for the detection of galaxy clusters. We trained YOLO-CL on color images of the redMaPPer cluster detections in the SDSS. We find that YOLO-CL detects 95−98% of the redMaPPer clusters, with a purity of 95−98% calculated by applying the network to SDSS blank fields. When compared to the MCXC2021 X-ray catalog in the SDSS footprint, YOLO-CL is more complete then redMaPPer, which means that the neural network improved the cluster detection efficiency of its training sample. The YOLO-CL selection function is approximately constant with redshift, with respect to the MCXC2021 cluster mean X-ray surface brightness. YOLO-CL shows high performance when compared to traditional detection algorithms applied to SDSS. Deep learning networks benefit from a strong advantage over traditional galaxy cluster detection techniques because they do not need galaxy photometric and photometric redshift catalogs. This eliminates systematic uncertainties that can be introduced during source detection, and photometry and photometric redshift measurements. Our results show that YOLO-CL is an efficient alternative to traditional cluster detection methods. In general, this work shows that it is worth exploring the performance of deep convolution networks for future cosmological cluster surveys, such as the Rubin/LSST, Euclid or the Roman Space Telescope surveys. | YOLO-CL: Galaxy cluster detection in the SDSS with deep machine learning | orale | Cluster detection using YOLO-CL_sf2a.pdf |
| Florian Sarron, Nicolas Clerc, Pascale Jablonka, Katarina Kraljic, Ulrike Kuchner, Clotilde Laigle, Nicola Malavasi and Edgar Vidal | Cosmic filaments around galaxy clusters : from SDSS to Euclid | orale | Abstract_FS.pdf |