Extensión y optimización del algoritmo “Popcorn Void Finder” para su aplicación a relevamientos cosmológicos observacionales

Abstract

Los vacíos cósmicos (voids) son vastas regiones subdensas en el espacio, constituyendo las estructuras observacionales más grandes del Universo. Como tales, codifican información clave acerca de la geometría y la historia de expansión del Universo, razón por la cual son de interés para la Cosmología. En este sentido, Popcorn Void Finder (PVF) es un algoritmo de identificación de voids que se presenta en dos modos: esférico y popcorn. PVF se desarrolló inicialmente sobre simulaciones cosmológicas, permitiendo así ignorar los efectos sistemáticos presentes en los catálogos astronómicos reales. En este trabajo proponemos abordar el proceso de adaptación del modo esférico de PVF para su uso en catálogos observacionales, tomando en consideración las buenas prácticas de la ingeniería en un contexto de necesidades de software de alta calidad, rendimiento y disponibilidad.

Cosmic voids are vast underdense regions in space, constituting the largest observational structures in the Universe. As such, they encode key information about the geometry and the accelerated expansion of the Universe, which is why they are an object of interest to Cosmology. In this sense, Popcorn Void Finder (PVF) is an algorithm designed to identify such voids which presents itself in two flavours: spheric and popcorn. PVF was initially developed on cosmological simulations, thus allowing one to ignore the systematic effects present in real astronomical catalogs. In this proposal we adress the adaptation of PVF’s spherical phase for use in observational catalogs, taking good engineering practices into consideration in a context of high quality, performance and availability of software requirements.