Vincoli sulla storia di espansione dell’Universo tramite cronometri cosmici nella survey VANDELS

Nel presente lavoro di tesi viene selezionato e analizzato un campione di galassie passive estratte dalla survey VANDELS, con cui condurre uno studio cosmologico basato sul metodo dei cronometri cosmici. Tale metodo rappresenta una sonda cosmologica non standard, che consente di misurare il parametro di Hubble in maniera indipendente dalla cosmologia valutando l’invecchiamento di una popolazione di galassie molto massive e in evoluzione passiva in un dato intervallo di redshift. Per applicare il metodo viene selezionato un campione di cronometri cosmici incrociando diversi criteri complementari, sia fotometrici che spettroscopici, tali da minimizzare la contaminazione da formazione stellare attiva. Il campione ottenuto ha ⟨log(M⋆/M⊙)⟩=10.86±0.03, ⟨log(sSFR/yr−1)⟩=-11.9±0.1 e ⟨EW[OII]⟩=3.3±0.2 Å. Dallo studio delle proprietà spettroscopiche, in particolare degli indici sensibili all’età, esso mostra un progressivo invecchiamento al diminuire del redshift ed evidenza di mass-downsizing. Per la stima delle età si adotta la tecnica del full-spectral fitting, sia sugli spettri che sulla fotometria disponibili, utilizzando il codice Bagpipes. Dai risultati del fit emerge che le galassie individuate hanno, come atteso, metallicità mediamente sotto-solari (⟨Z/Z⊙⟩=0.44±0.01), bassa estinzione da polvere (⟨AV,dust⟩=0.43±0.02 mag) e una fase di formazione stellare breve (⟨τ⟩=0.28±0.02 Gyr). A partire da questi viene costruita la relazione età-redshift mediana per il campione finale di 39 galassie, esplorandone la robustezza con diverse assunzioni di prior e binnaggio. Fittata con un modello fΛCDM, essa permette di ricavare una stima per la costante di Hubble pari a H0 = 67^+14_−15 km/s/Mpc. Infine, con la stessa relazione si applica il metodo dei cronometri cosmici, ottenendo una nuova stima del parametro di Hubble, H(z=1.26) = 135±62 km/s/Mpc. Nell’errore si è tenuto conto anche degli effetti sistematici introdotti dalla scelta del binning e della SFH nel modello di fit.