[en] In this thesis we propose to use galaxy clustering, more concretely angular cross-correlations, as a tool to understand the late-time expansion of the Universe and the growth of large-scale structure. Galaxy surveys measure the position of galaxies (what traces the dark-matter field) in spherical coordinates (z,θ,φ). Most galaxy clustering analyses convert these positions to distances assuming a background cosmology. This approach thus requires doing the full data analysis for each background cosmological model one wants to| test. Instead we propose to select galaxies in radial shells, according to their redshifts, and then measure and analyze the angular (2D) correlations in each bin circumventing the model assumption. On the one hand our approach projects and looses 3D information along the line-of-sight for distances smaller than the shell width. On the other hand, it allows a single analysis, as no cosmological model needs to be assumed. Remarkably we find that if we include in the analysis also the angular cross-correlations between different shells, we can recover the radial modes corresponding to the separations between radial bins. We found that the optimal binning to recover 3D information is given by the largest between the minimum scale considered for spatial clustering, 2π/kmax, and the photometric redshift error. Photometric galaxy surveys, such as Physics of the Accelerating Universe (PAU) and Dark Energy Survey (DES), access higher number densities and higher redshifts than current spectroscopic surveys, at the price of loosing radial accuracy. Angular analysis in redshift bins is then the natural framework for such surveys. We found that, for such photometric surveys, the constraints on the growth index of structure improve by a factor two when we include the cross-correlations. In addition, we show that one can use two different galaxy populations to trace dark matter and hence reduce sample variance errors. The cross-correlations of both populations in the same field leads to an overall gain of a factor five. This allows measurements of the growth rate of structure to a 10% error at high redshifts, z > 1, complementing low-z results from spectroscopic surveys. This gain is maximized for high bias difference and high densities. We also worked with N-body simulations to include non-linear gravitational effects and turn them on and off (e.g redshift space distortions or the radial distortions produced by photometric redshifts). We built galaxy survey mocks from the MICE simulations and measure galaxy clustering to compare with our previously mentioned models of angular correlations. We found a good agreement between theory and simulation measurements. In the future, we expect to apply this framework for cosmological parameter estimation, especially focusing on DES and PAU surveys.

[es] En la tesis, proponemos usar el estudio de la agrupación de las galaxias, en particular usando correlaciones cruzadas angulares, para entender la etapa tardía de expansión del Universo y el crecimiento de estructura a gran escala. Los cartografiados extragalácticos miden la posición de las galaxias (que son trazadores del campo de materia oscura) en coordenadas esféricas (z,θ,φ). Muchos análisis de la distribución de galaxias convierten estas coordenadas en distancias, asumiendo una cosmología. Este tipo de análisis requiere rehacer todo el análisis de las medidas para cada modelo cosmológico con el que se quiera comparar. Como alternativa, proponemos seleccionar las galaxias en intervalos radiales, de acuerdo a la medida de sus desplazamientos de longitud de onda al rojo, z, para posteriormente analizar las correlaciones angulares (2D) en cada intervalo. Mediante esta manera de abordar el análisis se pierde información 3D a lo largo de la línea de visión, para escalas menores que la anchura de cada intervalo. Pero evitamos tener que asumir un modelo cosmológico de partida. Hemos visto que un análisis basado en funciones angulares de correlación cruzadas entre diferentes intervalos puede recuperar los modos radiales correspondientes a separaciones dadas por la distancia entre bines. La división en intervalos óptima para recuperar la información 3D viene dada por la escala mínima considerada en el análisis espacial, 2π/kmax, y por la escala dada por el error en el z fotométrico. Los cartografiados extragalácticos fotométricos, como Physics of the Accelerating Universe (PAU) y el Dark Energy Survey (DES), nos permiten acceder a mayores densidades de galaxias y a zonas más profundas del Universo que las alcanzadas en los cartografiados espectroscópicos actuales., pero perdiendo resolución radial. El análisis angular en distintos intervalos es la manera natural de analizar este tipo de cartografiados. Hemos visto que, para este tipo de cartografiados, la determinación del índice de crecimiento de estructura mejora un factor dos si incluimos las correlaciones cruzadas. Además, mostramos que si usamos dos poblaciones de galaxias como trazadores de materia oscura reducimos la varianza cósmica. Usando las correlaciones entre ambas poblaciones en el mismo área, los resultados mejoran un factor cinco. Esto nos permite determinar a un 10% el crecimiento de estructuras para z>1, lo que nos permite complementar los resultados a bajo z obtenidos mediante espectroscopía. La ganancia se magnifica para trazadores que se agrupen de manera muy diferente y con alta densidad. Hemos usado simulaciones de N-cuerpos para incluir efectos no lineales, de manera que podemos activarlos o desactivarlos (como las distorsiones en el espacio de z o las debidas a z fotométricos). Se han construido catálogos a partir de las simulaciones MICE para medir el agrupamiento en la distribución de galaxias, comparándolo con los modelos teóricos de las correlaciones angulares. Hemos hallado una buena correspondencia entre ambos. Los planes futuros pasan por utilizar esta metodología para la estimación de parámetros cosmológicos, particularmente para DES y PAU.