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https://univ-grenoble-alpes-fr.zoom.us/j/97395390164?pwd=STdkMGEySU1NRUl5cGo5dExOMWxDUT09
Meeting ID: 973 9539 0164
Passcode: 146821
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GRB all teams meeting
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Quand: 05/04/2022
Qui: Johan, Roman, Marina, Jean-Gregoire, Manal, Frederic, Susanna
Lien: https://indico.in2p3.fr/event/26767/
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Marina M2@LPSC Grenoble
Objectif: simuler courbes de lumiere + impact des parametres sur les courbes de luminere + voir la
detectabilité avec Rubin & Fink.
afterglowpy - émission rémanente sursauts (Ryan. et al 2020, Van Eerten et al. 2020)
Input: beaucoup de parametres disponibles: angle, redshift, ...
output: Flux observé dans le referentiel de l'observateur
paramètres non encore étudiés : nH, cocoon
importance structure du jet : top-hat, gaussian, structured, power-law (b=4)
gaussian & power law give similar LC -- but top-hat different (slide 7)
Analyse faite dans la bande R pour les matrices de détectabilité
*Susanna* (slide 10): commentaire sur la dependence entre theta_obs & theta_w? theta_obs > theta_w
pour etre toujours off-axis.
*Frederic* : theta_w < theta_core est possible, mais porte à confusion au niveau de la terminologie.
-> limité Theta_c a des angles raisonnables : à définir !
* Frédéric* : prescription pour l'extension latérale Theta_j(t)
plusieur prescriptions mais viennent de TopHat -> à étudier pour afterglowpy et en général
énormément de paramètres, fort impact sur la détectabilité
Le redshift a un enorme effet.
*Susanna* : définir Energie et Redshift -> puis étudier 2 populations d'intérêt
1. sursauts "courts" : redshifts limites de EGO O4/O5 ~ z=0.1
2. sursauts gamma cosmologique z=1
pour chaque sursaut, produire aussi courbe de lumière on-axis
et vérifier où on se trouve par rapport aux afterglow connus
-> "Alexander Khan" ? - gros paquet de courbes de lumière --> référence ?
*Damien* - Epsilon_e/b, modèle de vent, nH (séparé sursauts courts et longs)
identifier comportement sursaut orphelin vs SN
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Jean-Grégoire - simuation de courbes de lumière d'afterglow à l'IAP
Travail initial à partir de boulodrome
1ere etape:
Synchroton: partie significative de l'emission (et aussi plus rpide à calculer de ne prendre que le synchro et pas l'inverse compton)
band r de ZTF
sampling à la ZTF
futur: MCMC pour faire de l'estimation de parammetre.
Goal: construire une banque de courbes de lumiere
code = cpellouin/boulodrome (Clément Pellouin, PhD) 100% python
physique synchrotron + inverse Compton ++ : X-ray to radio
"match filtering test" in FINK, avec base de données de courbes de lumière
synchrotron = partie plus significative de l'émission et plus rapide computationnellement
banque de LC dans la bande r de ZTF
temps de 0 à 2000 jours
-> Lorentz factor à t = 10
Lorentz factor = phase self simlaire pas d'impact du Lorentz factor
car off-axis, Lorentz factor décroit rapidement
important si petit angle de vue et émission rémanente précoce
se concentre sur les sursauts courts donc densités faibles
TopHat pour le core plus loi de puissance pour la structure latérale
-> permet comparaison avec pure TopHat
Distance fixe car mise à l'échelle facile via (d1/d2)² et 1+z en temps
Fréquence => bande r de ZTF, fonction porte, mais intégral dans le code
t = 0 à 2000 jours -> 100 points en échelle log
-> 84672 courbes de lumière : stockage ?
Jean-Grégoire -> exploitation
Clément -> comparaison avec afterglowpy + Compton inverse
Susanna -> filtres réels pas très important
*Frédéric* : sursauts courts, proches, dépendance à la distance du flux facile à paramétrer -> jusqu'à z=1
lois analytique sur le flux au pic -> utilisation base de données
temps de calcul : 1 courbe de lumière = quelques secondes
1 semaine pour toute la banque de données
500 MB sur disque
*Julien* = couleur g-r = constante ?
spectre synchrotron très large, sauf cas particulier (break spectral qui traverse le domaine), même régime spectral partout
intrinsèquement, il suffit de calculer courbes de lumière dans 2 fréquence pour
pouvoir extrapoler
pente de la distribution des électrons impact la couleur mais cas particulier
mais problème de la poussière
-> moins problématique pour les sursauts courts
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Manal - GRB detection with LSST
"rubin_sim" Metric Analysis Framework pseudo observations
Goal: comment LSST va detecter les sursaut on-axis, puis regarder les off-axis.
détection sursaut gamm on-axis, identification, caractérisation -> puis orphans
Wide-Fast-Deep (WFD) and Deep Drilling Fields (DDFs)
OpSim Operation Simulation + Metrics Analysis Framework (MAF)
Combinaison de opsim/MAF et des données GRB de Damien.
-> 16 sursauts ont une durée de vie de plus de 1 jour (on-axis): de 1.3 à 200 jours.
Catalog of optical GRBs de Damien r et R bands = 549 LCs
but -> 16 GRBs have life time longer than 1 day (1.3 to 200 days)
-> scaling pour les autres bandes +0.5
pseudo-observations of 10^5 LCs uniformly distributed in volume
Susanna = attention on-axis et off-axis très différents pas possible de mettre à l'échelle, large majorité sera off-axis = 100 X nombre de on-axis
no need for classifier for on-axis. Satellite will probably do the job.
-> quelle module du MAF ? = transient ascii file, KN metric (Igor)
critères de sélection inspirés du module KN
first_detec, preT_detect, multi_color_detect, red_color_detect, blue_color_detect
Environ 10% de detectabilité (+/- selon le critere choisi).
-> baseline pas optimale pour les transients ?
baseline vs rolling vs ddf vs presto-color vs long-gap cadences
absorption galactique
-> Damien mentione que celle-ci a été étudiée et paramétrée,
il existe une prescription pour en tenir compte
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Johan - Rubin sims
https://gitlab.in2p3.fr/johan-bregeon/orphans/-/blob/main/notebooks/orphan_pseudo_observations.ipynb
Analyse end-to-end : courbe de lumière afterglowpy observée via pseudo observations rubin_sim
Fenetre de temps -1 semaine / +4 semaines
Je retiens que GW17017 est dans l'hemisphere nord :D
module "rubin_sim" pour aller du flux vers les mags LSST
