« Cosmologie/Le spectre de puissance des perturbations » : différence entre les versions

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: <math>P(k) = A \cdot k</math>
: <math>P(k) = A \cdot k</math>


Précisons que si le spectre de puissance est une loi de puissance, alors la fonction de corrélation est aussi une loi de puissance de la forme :
Un avantage de ce spectre de puissance est qu'il est invariant si les perturbations sont stables en coordonnées comobiles. Par exemple, supposons que les perturbations évoluent linéairement avec l'expansion, c'est à dire qu'elles grossissent au même rythme que l'expansion. Dit autrement, elles ont toujours la même taille en coordonnées comobiles et sont figées. On verra dans le chapitre suivant que les grosses perturbations sont toutes dans ce cas là, mais passons. Dans ce cas, on peut décrire de telles perturbations comme suit :

: <math>\epsilon(d) = k \cdot d^{- \gamma}</math>, avec <math>\gamma = n + 3</math>.

Un avantage de ce spectre de puissance est qu'il est invariant si les perturbations sont stables en coordonnées comobiles. Par exemple, c'est le cas après le découplage, où toutes les perturbations évoluent linéairement avec l'expansion, c'est à dire qu'elles grossissent au même rythme que l'expansion. Dit autrement, elles ont toujours la même taille en coordonnées comobiles et sont figées. Dans ce cas, on peut décrire de telles perturbations comme suit :


: <math>\delta(x,t) = D(t) \cdot \delta(x)</math>
: <math>\delta(x,t) = D(t) \cdot \delta(x)</math>

Version du 17 août 2020 à 18:36

Dans les chapitres précédents, nous sommes parti du principe que la distribution de la densité nous était inconnue. Nous supposions simplement qu'elle existe, mais en savoir plus sur ses propriétés. Et il est vrai que dans le cas général, on ne peut rien dire sur la distribution des perturbations. Par contre, on peut en donner quelques propriétés statistiques plus ou moins pertinentes. Ce champ de densité, peu importe sa forme exacte, a une densité moyenne, une certaine dispersion autour de cette moyenne, et ainsi de suite. Dans ce chapitre, nous allons voir diverses mesures statistiques du champ de densité et voir comment elles se marient avec les équations du chapitre précédent.

La fonction de corrélation

Pour commencer, prenons un exemple assez simple, mais en apparence détaché des perturbations cosmologiques. Si je regarde un point de l'espace et un volume autour de ce point (supposé assez gros à l'échelle cosmologique). Il y a une probabilité que dans le volume , je trouve une galaxie. Si on suppose qu'il y a en moyenne galaxies par unité de volume, alors cette probabilité est de :

De même, en un point , cette probabilité est de :

Maintenant, on souhaite savoir quelle est la probabilité que j'observe une galaxie à la fois au point et au point . Intuitivement, on penserait avoir :

Mais cela ne vaut que si les positions des galaxies sont totalement indépendantes, ce qui n'est pas garanti. Dans les faits, il est possible qu'il y aie une relation dans la distribution des galaxies qui fait que si on observe une galaxie en x, alors sa présence en y est plus probable, en fonction des positions x et y. On doit donc tenir compte de telles corrélations. La formule exacte, qui en tient compte, est la suivante :

, où est la fonction de corrélation.

Par analogie, on peut utiliser le même formalisme, mais pour prédire non pas la présence d’une galaxie, mais l'intensité d'une fluctuation de densité. On a alors :

, où est la densité moyenne du champ de densité.
Il est possible de définir des fonctions de corrélation pour trois points, quatre points, voire beaucoup plus.

L'hypothèse d’homogénéité statistique

Si on considère que l'univers est statistiquement homogène, alors la fonction de corrélation ne dépend que de la distance entre x et y, mais pas de la position exacte de x et y.

Ce qui peut d'écrire comme suit :

, avec r la distance entre les deux points x et y.

Sous cette hypothèse, le calcul de la densité moyenne est assez simple. Il suffit de prendre la moyenne spatiale de la densité. La corrélation moyenne entre deux points peut se calculer en prenant un grand ombre de points et y et en calculant la corrélation pour chaque paire de points. Il suffit de faire la moyenne des corrélations obtenues, pour obtenir la corrélation moyenne. les mesures semblent montrer que la fonction de corrélation suit une loi de puissance de la forme suivante :

, avec .

La transformée de Fourier du champ de densité

Une autre manière équivalente de décrire le champ de densité est d'utiliser son spectre de puissance. Pour rappel, le terme est une fonction qui associe une perturbation de densité à tout endroit de l'espace et à chaque instant. On dit aussi que cette fonction décrit un champ de densité. Or, il existe un théorème qui nous dit que tout champ peut être décomposée en champs périodiques semblables à des cosinus ou sinus. Ces champs périodiques sont des formellement des ondes de forme cosinusoïdales ou sinusoïdales. Dans notre cas, la forme de ces ondes est l'équivalent en trois dimension d'un sinus/cosinus. En additionnant un certain nombre (potentiellement infini) de ces ondes de base, pondérées par un coefficient, on peut obtenir n'importe quelle champ résultant. C'est ce qu'on appelle la transformée de Fourier des fonctions continues. Le champ de densité ne fait pas exception et on peut utiliser ce théorème pour décomposer le champ de densité en une somme d'ondes.

Illustration des séries de Fourier.

Si on note chaque onde élémentaire , le théorème de Fourier nous donne l'équation suivante :

, avec le vecteur d'onde, un vecteur de norme .

Le spectre de puissance

Le spectre de puissance donne l'ensemble des amplitudes de chaque onde sinusoïdale et s'obtient avec la transformée de Fourier. Dit autrement, il donne l'amplitude pour chaque fréquence possible. Mais pour le cas qui nous intéresse, ces ondes sinusoïdales décrivent des surdensités statiques, ce qui fait que la définition à base de fréquences n'est pas la plus adaptée. A la place, il faut voir le spectre de puissance comme quelque chose qui donne l'amplitude de chaque perturbation en fonction de la longueur d'onde. Dans le cas qui nous intéresse, la longueur d'onde correspond à la taille d'une perturbation périodique. Le spectre de puissance donne donc l'intensité de la surdensité en fonction de sa taille et est donc une fonction du type :

, avec le nombre d'onde qui est défini par .

La relation avec la fonction de corrélation

Le spectre de puissance et la fonction de corrélation sont reliés l'un à l'autre, par la relation suivante :

.

Qui peut aussi d'écrire comme suit :

Les deux équations précédentes nous disent que le spectre de puissance et la fonction de corrélation (en fait son intégrale) sont proportionnels.

Les spectres en loi de puissance et le spectre de Harrison-Zeldovitch

Dans le cas général, connaitre le spectre de puissance n'est pas suffisant pour décrire complètement le champ de densité, du moins d'un point de vue statistique. Il en est de même avec la fonction de corrélation qui est elle aussi un résumé imparfait de la distribution. Cependant, il existe des distributions statistiques pour lesquelles la connaissance du spectre de puissance et/ou de la fonction de corrélation suffit à décrire totalement les propriétés statistiques du champ décrit. Ce sont les champs aléatoires gaussiens, pour lesquels la densité suit une distribution gaussienne (la fameuse courbe en cloche). Et ce sont ces gaussiennes qui sont utilisées pour modéliser le champ de densité cosmologique, faute de mieux. Le spectre de puissance de tels champs aléatoires gaussiens suit une loi de puissance de la forme :

Quand l'exposant vaut 1, l'amplitude des fluctuations ne dépend pas de l'échelle. Le spectre de puissance avec est appelé le spectre de Harrison-Zeldovitch, quand il est utilisé en cosmologie.

Précisons que si le spectre de puissance est une loi de puissance, alors la fonction de corrélation est aussi une loi de puissance de la forme :

, avec .

Un avantage de ce spectre de puissance est qu'il est invariant si les perturbations sont stables en coordonnées comobiles. Par exemple, c'est le cas après le découplage, où toutes les perturbations évoluent linéairement avec l'expansion, c'est à dire qu'elles grossissent au même rythme que l'expansion. Dit autrement, elles ont toujours la même taille en coordonnées comobiles et sont figées. Dans ce cas, on peut décrire de telles perturbations comme suit :

La fonction de corrélation associée devient alors :

Et le spectre de puissance est de :

En clair, avec l'expansion, le spectre de puissance évolue, mais cette évolution est prévisible. Il est simplement multiplié par une constante multiplicative qui dépend du carré du temps écoulé. Cela veut dire deux choses. Premièrement, le spectre de puissance est décalé avec le temps. Deuxièmement, les amplitudes sont réduites par un coefficient multiplicatif dépendant du temps. Du moins, c'est le cas pour les structures qui suivent cette loi d'évolution.

L'équation d'évolution des perturbations et le spectre de puissance

On a vu plus haut que le champ de densité est décrit par la transformée de Fourier suivante :

, avec le vecteur d'onde, un vecteur de norme .

On peut alors combiner cette équation avec l'équation dérivée il y a quelques chapitres :

On peut combiner les deux équations. Le résultat, très difficile à obtenir, est pourtant surprenamment simple :