1 sujet IRFU

Dernière mise à jour : 20-01-2021


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• Physique théorique

 

Une détermination simultanée des fonctions de distribution partonique et de fragmentation avec des réseaux neuronaux artificiels

SL-DRF-21-0317

Domaine de recherche : Physique théorique
Laboratoire d'accueil :

Service de Physique Nucléaire (DPhN)

Laboratoire structure du nucléon (LSN) (LSN)

Saclay

Contact :

Valerio Bertone

Hervé Moutarde

Date souhaitée pour le début de la thèse : 01-10-2021

Contact :

Valerio Bertone
CEA - DRF/IRFU/DPhN/LSN


Directeur de thèse :

Hervé Moutarde
CEA - DRF/IRFU/SPhN/Théorie Hadronique

33 1 69 08 73 88

Labo : http://irfu.cea.fr/Phocea/Vie_des_labos/Ast/ast_groupe.php?id_groupe=4189

L'objectif général de ce projet est une meilleure compréhension de la structure interne des hadrons. Ce problème est abordé en chromodynamique quantique (QCD), théorie physique dont les éléments de base sont les quarks et les gluons. Des informations utiles concernant la structure hadronique sont ainsi codées, entre autre, dans les fonctions de distribution des partons (PDF), qui décrivent comment les hadrons se transforment en quarks et en gluons, ainsi que dans les fonctions de fragmentation (FF), qui décrivent plutôt comment les quarks et les gluons se transforment en hadrons. Étant donné que la QCD est fortement couplée à des énergies de l'ordre de la masse hadronique typique, les PDF et les FF ne peuvent pas être calculées à partir des principes de base en utilisant la théorie des perturbations. Une solution commune à ce problème consiste à paramétrer les PDF et les FF et à les déterminer à partir d'ajustements aux données expérimentales. Jusqu'à présent, la plupart des déterminations des PDF et des FF ont été obtenues séparément en tenant compte des données expérimentales qui ne sont sensibles qu'à l'une d'entre elles. L'objet de ce projet est la détermination simultanée des PDF et des FF. L'avantage d'une telle détermination simultanée est une meilleure exploitation des données expérimentales qui conduira à terme à une meilleure connaissance des PDF et des FF et donc de la structure hadronique. Étant donné la complexité de la tâche, les PDF et les FF seront paramétrés en termes de réseaux neuronaux artificiels (ANN). L'utilisation des ANN permet de réduire le biais paramétrique, et in fine de déterminer plus précisément les PDF et les FF.

 

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