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Simulation à grande échelle et apprentissage automatique dans la structure du nucléon?

Résumé du sujet

Cette proposition de thèse porte sur la structure tridimensionnelle du nucléon à travers les distributions de partons généralisées (GPD). Les GPD permettent d’accéder à la répartition spatiale des quarks et gluons ainsi qu’au tenseur énergie-impulsion, offrant ainsi des informations sur le spin, la pression interne et la masse du nucléon. Deux défis majeurs sont identifiés?: le manque de données expérimentales et la difficulté à générer des observables simulées précises via le calcul sur réseau. Le projet se décline en deux volets?: (I) produire de nouvelles simulations de QCD sur réseau de moments de GPD, améliorer les algorithmes et assurer l’extrapolation vers le continuum?; (II) développer des méthodes d’apprentissage automatique pour résoudre les problèmes inverses mal posés et réaliser des ajustements globaux combinant données expérimentales et simulation. La thèse sera réalisée conjointement entre Julich Forschungszentrum (Allemagne) et le CEA (France) au travers du laboratoire virtuel AIDAS, avec un partage du temps entre les deux pays. Les compétences attendues incluent la théorie quantique des champs, la programmation (C++, Python) et une bonne maîtrise du calcul haute performance. Le but du travail est d'obtenir la première extraction fiable de la structure 3D du nucléon, utile pour les futurs collisionneurs EIC/EicC.

Laboratoire

Institut de recherche sur les lois fondamentales de l’univers
Service de Physique Nucléaire
Laboratoire structure du nucléon (LSN)
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