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status_changed: 2012-08-15 08:54:05
type: doctoralThesis
metadata_visibility: show
creators_name: Merten, Julian
title: Gravitational lensing : an advanced method to recover the mass distribution of galaxy clusters
title_de: Über eine effiziente Methode zur Massenprofilrekonstruktion von Galaxienhaufen
ispublished: pub
subjects: 520
divisions: 714200
adv_faculty: af-13
keywords: cosmology , gravitational lensing , galaxy clusters , dark matter , parallelisation
cterms_swd: Kosmologie
cterms_swd: Gravitationslinse
cterms_swd: Galaxienhaufen
cterms_swd: Parallelisierung
cterms_swd: Dunkle Materie
abstract: Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit Galaxienhaufen. Diese massereichsten, gravitativ gebundenen Objekte im beobachtbaren Universum repräsentieren das obere Ende der Massenfunktion und sind von speziellem Interesse für die Kosmologie. Nicht nur lassen sich mehrere kosmologische Parameter aus der Beobachtung und vor allem aus der Massenbestimmung von Galaxienhaufen ableiten, sie stellen auch ideale kosmische Laboratorien dar, welche einen direkten Vergleich zwischen Beobachtung und numerischer Simulation erlauben. Die vielleicht vielversprechendste Methode um die Eigenschaften von Galaxienhaufen zu ermitteln ist der Gravitationslinseneffekt. Das Licht entfernter Hintergrundgalaxien wird aufgrund der hohen Massekonzentration in einem Galaxienhaufen auf dem Weg zum  Beobachter abgelenkt und trägt daher Informationen über den Deflektor. In dieser Arbeit entwickeln wir eine neue, moderne Methode welche den sogenannten starken und schwachen Gravitationslinseneffekt optimal kombiniert und daher eine nichtparametrische Rekonstruktion der Massenverteilung des Deflektors erlaubt. Diese Methode ist in einem fortschrittlichen numerischen Algorithmus implementiert, welcher effiziente numerische Verfahren und parallele Höchstleistungs-Computersysteme ausnutzt. Mit Rekonstruktionen numerisch simulierter Galaxienhaufen zeigen wir die Leistungsfähigkeit unserer Methode, im Vergleich mit etablierten Techniken.  Wir schließen unsere Arbeit mit Rekonstruktion und Analyse von MS2137.3-2353 und CL0024+1654, zweier wohlbekannter Galaxienhaufen  die spektakuläre Phänomene des starken Gravitationslinseneffektes aufweisen.
abstract_translated_text: This work shall be on clusters of galaxies. Those most massive, gravitationally bound objects in the observable Universe represent the high-mass tail of the mass function, rendering them as objects of interest for cosmology. Not only that they allow for the derivation of several cosmological parameters, but they are also ideal cosmic laboratories. Direct comparisons between numerical simulations and observations are particularly appealing in the case of clusters, as we will show. Maybe the most promising method to derive cluster properties from observations is gravitational lensing. Light rays of distant background sources are bent on the way to the observer, due to the high mass concentrations of clusters, and thereby carry important information about the deflector. In this work we develop an advanced, nonparametric method to recover the mass distribution of galaxy clusters by combining  weak and strong gravitational lensing. The underlying numerical algorithm makes use of modern concepts of high-performance computing and is fully parallelised. We proof the capabilities of our method, compared to established methods, while reconstructing simulated clusters of galaxies and capitalising realistic lensing  scenarios. We close our work with the reconstruction of two well-known, strongly lensing clusters, namely MS2137.3-2353 and CL0024+1654.
abstract_translated_lang: eng
date: 2010
date_type: published
id_scheme: DOI
id_number: 10.11588/heidok.00010757
portal_cluster_id: p-zah
portal_order: 10757
ppn_swb: 630483582
own_urn: urn:nbn:de:bsz:16-opus-107572
date_accepted: 2010-06-23
advisor: HASH(0x556120857368)
language: eng
bibsort: MERTENJULIGRAVITATIO2010
full_text_status: public
citation:   Merten, Julian  (2010) Gravitational lensing : an advanced method to recover the mass distribution of galaxy clusters.  [Dissertation]     
document_url: https://archiv.ub.uni-heidelberg.de/volltextserver/10757/1/ver_faculty220410.pdf