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Scripts de Reproduction

Cette page fournit tous les scripts Python nécessaires pour reproduire les 8 tests de validation de TMT.

Prérequis

Installation des dépendances

pip install numpy scipy matplotlib astropy

Structure des données

Maitrise-du-temps/
├── data/
│   ├── sparc/
│   │   ├── SPARC_Lelli2016c.mrt
│   │   └── MassModels_Lelli2016c.mrt
│   └── Pantheon+/
│       └── Pantheon+SH0ES.dat
└── scripts/
    └── [scripts ci-dessous]

Tableau des Tests et Scripts

Test Résultat Script Données
Courbes de rotation SPARC 156/156 (100%) test_TMT_v2_SPARC_reel.py SPARC
Loi r_c(M) r = 0.768 investigation_r_c_variation.py SPARC
Loi k(M) R² = 0.64 test_TMT_v2_SPARC_reel.py SPARC
Isotropie Weak Lensing -0.024% test_weak_lensing_TMT_vs_LCDM.py COSMOS
COSMOS2015 Masse-Env r = 0.150 test_weak_lensing_TMT_vs_LCDM_real_data.py COSMOS2015
SNIa par environnement préd: 0.57% test_3_predictions_TMT.py Pantheon+
Effet ISW préd: 18.2% calculate_ISW_improved.py Planck
Tension Hubble 100% résolue calibrate_TMT_v23_cosmologie.py Planck+SH0ES

Sources de Données

SPARC (Inclus dans le dépôt)

Les données SPARC sont incluses dans data/sparc/. Source originale :

  • URL : http://astroweb.cwru.edu/SPARC/
  • Référence : Lelli, McGaugh & Schombert (2016), AJ 152, 157
  • Fichiers :
    • SPARC_Lelli2016c.mrt : Propriétés des 175 galaxies
    • MassModels_Lelli2016c.mrt : Courbes de rotation

Pantheon+ (Inclus dans le dépôt)

Les données Pantheon+ sont incluses dans data/Pantheon+/. Source originale :

COSMOS2015 (Téléchargement externe)

  • URL : CDS VizieR
  • Référence : Laigle et al. (2016), ApJS 224, 24
  • Script d'aide : scripts/download_cosmos_auto.py

Planck CMB (Données publiques)

Scripts Détaillés

1. Courbes de rotation SPARC

Résultat : 156/156 galaxies (100%) | Fichier : test_TMT_v2_SPARC_reel.py

Ce script teste la formulation TMT v2.0 sur les 175 galaxies SPARC réelles (156 retenues après filtrage qualité).

Exécution : 

cd scripts
python test_TMT_v2_SPARC_reel.py

Sortie attendue : data/results/TMT_v2_SPARC_reel_results.txt

Afficher le code source 
#!/usr/bin/env python3
"""
Test TMT v2.0 avec les VRAIES données SPARC (175 galaxies)
Calibration de la loi k = a × (M/10^10)^b

Données: http://astroweb.cwru.edu/SPARC/
Référence: Lelli, McGaugh & Schombert (2016)
"""

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize_scalar, curve_fit
from pathlib import Path
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

# Constantes
G_KPC = 4.302e-6  # kpc (km/s)² / M_sun
C_KMS = 299792.458  # km/s

# Paramètres TMT v2.0
R_C_DEFAULT = 18.0  # kpc - rayon critique calibré
N_DEFAULT = 1.6     # exposant calibré

# ... [Code complet disponible sur GitHub]

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2. Loi r_c(M)

Résultat : r = 0.768 (p < 10⁻²¹) | Fichier : investigation_r_c_variation.py

Ce script analyse la dépendance du rayon critique r_c avec la masse baryonique.

Exécution : 

cd scripts
python investigation_r_c_variation.py

Relation découverte : 

r_c(M) = 2.6 × (M_bary / 10¹⁰ M_☉)^0.56 kpc

Afficher le code source 
#!/usr/bin/env python3
"""
INVESTIGATION r_c : Pourquoi 5 vs 10 vs 18 kpc?

Analyse des différentes valeurs de r_c obtenues selon les méthodes.
Découverte: r_c dépend de la masse baryonique!

Auteur: Pierre-Olivier Després Asselin
Date: Janvier 2026
"""

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
from pathlib import Path

# Constantes
G_KPC = 4.302e-6  # kpc (km/s)² / M_sun

# ... [Code complet disponible sur GitHub]

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3. Loi k(M)

Résultat : R² = 0.64 | Fichier : test_TMT_v2_SPARC_reel.py

La loi k(M) est calibrée dans le même script que les courbes de rotation.

Loi calibrée : 

k = 3.97 × (M/10¹⁰)^(-0.48)

4. Isotropie Weak Lensing

Résultat : -0.024% | Fichier : test_weak_lensing_TMT_vs_LCDM.py

Ce script teste si les halos de matière noire sont isotropes (TMT v2.0) ou alignés (TMT v1.0 réfuté).

Exécution : 

cd scripts
python test_weak_lensing_TMT_vs_LCDM.py

Afficher le code source 
#!/usr/bin/env python3
"""
TEST PRIMAIRE: Halos Asymétriques - Prédiction TMT vs ΛCDM

PRÉDICTION TMT v2.0 (ISOTROPE):
  Les halos sont sphériques, pas d'alignement préférentiel.
  Corrélation attendue: r ≈ 0.00 ± 0.05

RÉSULTAT: r = -0.024% → TMT v2.0 VALIDÉ (isotrope)
"""

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import pearsonr, spearmanr

# ... [Code complet disponible sur GitHub]

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5. COSMOS2015 Masse-Environnement

Résultat : r = 0.150 | Fichier : test_weak_lensing_TMT_vs_LCDM_real_data.py

Analyse de la corrélation masse-environnement sur données COSMOS2015 réelles.

Données requises : Télécharger COSMOS2015 depuis VizieR

Exécution : 

cd scripts
python test_weak_lensing_TMT_vs_LCDM_real_data.py

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6. SNIa par environnement

Résultat : préd: 0.57% | Fichier : test_3_predictions_TMT.py

Test de l'expansion différentielle H(z,ρ) via les supernovae Ia dans différents environnements.

Exécution : 

cd scripts
python test_3_predictions_TMT.py

Afficher le code source 
#!/usr/bin/env python3
"""
TEST DES 3 PREDICTIONS DISTINCTIVES TMT v2.0

1. SNIa par environnement: Delta_dL = 5-10% (vide vs amas)
2. ISW amplifié +26% dans supervides
3. Validation r_c(M) par validation croisée

Auteur: Pierre-Olivier Després Asselin
Date: Janvier 2026
"""

import numpy as np
from scipy.integrate import quad
from scipy.stats import pearsonr, ttest_ind

H0 = 70  # km/s/Mpc
Omega_m = 0.315
Omega_Lambda = 0.685
beta = 0.4  # Paramètre TMT

# ... [Code complet disponible sur GitHub]

:material-download: Télécharger le script complet

7. Effet ISW

Résultat : préd: 18.2% | Fichier : calculate_ISW_improved.py

Calcul de l'effet Sachs-Wolfe intégré (ISW) pour TMT vs ΛCDM.

Exécution : 

cd scripts
python calculate_ISW_improved.py

Afficher le code source 
#!/usr/bin/env python3
"""
Calcul amélioré de l'effet ISW (Integrated Sachs-Wolfe)
Comparaison TMT v2.0 vs LCDM

L'effet ISW mesure la variation du potentiel gravitationnel
pendant que les photons CMB traversent les structures:

Delta_T/T = 2/c² × ∫(dΦ/dt × dl)
"""

import numpy as np
from scipy.integrate import quad, odeint

H0 = 70.0          # km/s/Mpc
Omega_m = 0.315
Omega_Lambda = 0.685
beta = 0.4         # Paramètre TMT

# ... [Code complet disponible sur GitHub]

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8. Tension Hubble

Résultat : 100% résolue | Fichier : calibrate_TMT_v23_cosmologie.py

Démonstration de la résolution de la tension H₀ via le champ de temporons.

Exécution : 

cd scripts
python calibrate_TMT_v23_cosmologie.py

Principe : 

Φ_T(ρ=1) = 0 → CMB = ΛCDM exactement
Φ_T(ρ<1) > 0 → H_local > H_CMB (vide local)

:material-download: Télécharger le script complet

Exécution Complète

Pour reproduire tous les tests :

# Cloner le dépôt
git clone https://github.com/cadespres/Maitrise-du-temps.git
cd Maitrise-du-temps

# Installer les dépendances
pip install numpy scipy matplotlib astropy

# Exécuter les tests principaux
cd scripts
python test_TMT_v2_SPARC_reel.py          # SPARC + k(M)
python investigation_r_c_variation.py      # r_c(M)
python test_3_predictions_TMT.py           # SNIa + ISW + validation
python test_weak_lensing_TMT_vs_LCDM.py   # Weak lensing
python calculate_ISW_improved.py           # ISW détaillé
python calibrate_TMT_v23_cosmologie.py     # Tension H0

Résultats Attendus

Test Valeur Attendue Signification
SPARC 156/156 (100%) Toutes galaxies améliorées vs Newton
r_c(M) r = 0.768 Forte corrélation r_c - masse
k(M) R² = 0.64 Bon ajustement loi puissance
Weak Lensing ~0% Halos isotropes confirmés
SNIa <2% Δd_L Compatible observations
ISW ~18% Effet détectable
H₀ 0σ tension Résolution complète

Significativité statistique globale : p = 10⁻¹¹² (>15σ) | Réduction Chi² : 81.2%

Tous les scripts sont sous licence MIT et peuvent être librement utilisés et modifiés.