Clustering and Lensing properties of Dark Matter haloes in Euclid era

Secondo il più accreditato modello cosmologico oggigiorno, il modello LCDM, solamente il 4% dell'Universo sarebbe composto da materia barionica, mentre circa il 26% sarebbe formato da materia oscura fredda (CDM) e il restante 70% da una componente ritenuta responsabile dell'espansione cosmica accelerata, chiamata energia oscura. Le perturbazioni primordiali nella distribuzione di CDM che vincono l'espansione cosmica e riescono a contrarsi, formano le buche di potenziale nelle quali la materia barionica condensa formando galassie e stelle. Osservato su scale minori di circa 1 Mpc, l'Universo è quindi tutt'altro che omogeneo: la materia oscura collassata in aloni ospita le galassie che noi osserviamo. Lo studio della formazione del substrato di materia oscura nel quale è ospitata la materia barionica condensata risulta perciò di fondamentale importanza per capire la formazione e l'evoluzione delle strutture cosmiche. Ogni oggetto che osserviamo deriva da una storia di aggregazione di aloni di materia oscura, i quali generalmente entrano in un alone ospite e orbitano attorno al suo centro di massa, divenendo suoi satelliti. Durante questo moto, vari fenomeni dinamici possono causare perdita di massa parziale o totale del satellite, oppure possono frenarlo facendogli perdere momento angolare e quindi spiraleggiare verso il centro dell'ospite. In ogni caso, l'evoluzione della massa del satellite risulta molto diversa dall'evoluzione di un alone singolo. In questo lavoro analizziamo le relazioni medie fra la massa dei satelliti al momento dell'accrescimento e la massa ad un certo momento di osservazione. In particolare, ci domandiamo come stimare la prima dalla seconda e viceversa. Facendo uso del nuovo set di simulazioni cosmologiche LE SBARBINE, sviluppato nel dipartimento di Fisica e Astronomia dell'Università di Padova, testeremo la legge precedentemente trovata per il tasso medio di perdita di massa dei satelliti e svilupperemo una relazione fra la massa osservata di un satellite ad un certo redshift e la massa media che aveva al momento dell'accrescimento. Inoltre commenteremo i fattori che determinano delle anomalie nell'evoluzione della massa dei satelliti rispetto alla legge trovata, con particolare attenzione ai major mergers. Nel contesto della formazione delle strutture, gli ammassi di galassie rappresentano l'ultimo stadio del processo di aggregazione di aloni di materia oscura. Essendo gli oggetti più grandi e più giovani dell'Universo, ogni loro caratteristica o comportamento funziona da test per il modello cosmologico di riferimento. Questo è ancora più importante in questa epoca di forte progresso tecnologico, poiché lo studio statistico di tali oggetti richiede osservazioni di porzioni di cielo più estese possibili e con ottima risoluzione. Un ottimo esempio di futuri strumenti innovativi è il telescopio spaziale Euclid, dell'European Spatial Observatory, che verrà lanciato nel 2019-2020 e osserverà 15000 gradi quadri di cielo extragalattico raccogliendo immagini e spettri di eccellente qualità in ottico e vicino infrarosso. Uno dei campi di ricerca che verranno maggiormente rivoluzionati dalle future osservazioni è quello della statistica degli archi, ovvero la ricerca cosmologica attraverso l'osservazione di archi gravitazionali giganti, i più eclatanti effetti di lensing gravitazionale forte. Negli ultimi decenni, infatti, lo studio e le osservazioni dei fenomeni di lensing gravitazionale è andato via via aumentando, di pari passo con lo sviluppo tecnologico. In particolare, gli archi gravitazionali giganti, prodotti dagli ammassi di galassie, necessitano di osservazioni dettagliate e profonde per essere identificati e utilizzati in studi di tipo statistico. Data la forte dipendenza cosmologica del numero di questi oggetti visibili nel cielo, ci proponiamo di studiare come il numero di archi visibili nella survey principale di Euclid è dipendente dai parametri cosmologici Omega matter e sigma_8, i due che maggiormente influenzano la formazione delle strutture. Inoltre, abbiamo analizzato l'effetto della dimensione della survey e dell'applicazione di una funzione di selezione sulle nostre previsioni.