Expositor: Dr. Bruno O. Sanchez (Duke University)

Date: viernes 18 de febrero, 14 hs

Abstract: El relevamiento Legacy Survey of Space and Time (LSST) del Observatorio Vera Rubin detectará 10^6 nuevos eventos de variabilidad transitoria por noche. Para poder realizar mediciones precisas de parámetros cosmológicos con LSST es crítico conocer propiedades instrumentales como la eficiencia de detección de fuentes, magnitud limite, contaminación, y sesgos de selección y de fotometría. En este trabajo llevamos a cabo una evaluación rigurosa de los sistemas de diferencias de imágenes de LSST, usando datos simulados por la Dark Energy Science Collaboration (DESC). Esta simulación (DC2) es la primera en producir datos sintéticos fidedignos de un relevamiento sinóptico, incluyendo cadencia realista, condiciones de observación variables, y cualidades físicas de los detectores CCD. Analizamos una porción de estos datos de DC2, usando 15 deg2 durante un intervalo de 5 años de relevamiento, en los cuales se han inyectado curvas de luz de Supernovas Tipo Ia (SNIa). Obtuvimos diferentes métricas de rendimiento del sistema de detección y medición de estas fuentes variables, y encontramos resultados compatibles con el relevamiento Dark Energy Survey (DES). Las SNIa son candelas estándar que nos permiten medir distancias en un gran rango de redshifts, permitiendo medir el contenido de energía oscura y materia en el universo. Utilizamos la caracterización de los sistemas de LSST para generar catálogos simulados de curvas de luz de SNIa, con el fin de descubrir y mitigar sesgos en la muestra. Finalmente aplicamos un análisis cosmológico a esta muestra de SNIa, recuperando los parámetros cosmológicos de DC2 dentro de la incerteza estadística.

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