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Appliquer un nouveau modèle de statistique bayésienne pour comprendre les trous noirs supermassifs

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Gabriel Sasseville : Université de Montréal

Résumé de la communication

La relation M-sigma est une corrélation empirique linéaire entre la masse d'un trou noir (TN) supermassif et la dispersion des vitesses stellaires de sa galaxie hôte, qui est un indicateur de la masse de cette dernière. Cette relation est fondamentale en astrophysique puisqu'elle nous permet de mieux comprendre la coévolution entre ces deux objets célestes.

Les analyses faites sur cette corrélation, grâce à des données provenant de télescopes, démontrent un aplanissement de la courbe à basses valeurs de sigma, alors que les simulations numériques prédisent que la courbe devrait continuer à diminuer. Cette inconsistance entre les résultats des deux méthodes suggère que l'aplanissement est dû à une limite dans nos capacités observationnelles puisqu'il est très difficile de mesurer la masse d'un TN de basse masse. Ces analyses négligent souvent les trous noirs ayant seulement une limite supérieure sur leur masse, soit une très grande incertitude. Cependant, ceux-ci suggèrent que certaines galaxies puissent ne pas avoir un TN central.

Nous avons appliqué une méthode statistique innovatrice qui permet d'inclure à la fois les trous noirs avec des limites supérieures sur leur masse, ainsi que la probabilité qu'une galaxie n'ait pas de TN central. Notre méthode consiste à appliquer un modèle linéaire généralisé, basé sur la statistique bayésienne, à la relation M-sigma. Grâce à ce modèle, nous avons obtenu les premiers résultats observationnels en accord avec les prédictions des simulations.

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Contexte

section icon Thème du congrès 2023 (90e édition) :
100 ans de savoirs pour un monde durable
news icon Domaine de la communication :
Nature et interactions de la matière
section icon Date : du 8 au 12 mai 2023

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