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Analyse de la variabilité stellaire et planétaire à partir des données de Kepler à haute cadence à long terme

Spécialité

Astrophysique

Niveau d'étude

Bac+5

Formation

Ingenieur/Master

Unité d'accueil

DAp

Candidature avant le

30/04/2020

Durée

6 mois

Poursuite possible en thèse

oui

Contact

MORELLO Giuseppe
+33 1 69 08

Résumé/Summary
Sujet détaillé/Full description
Depuis 2009, la mission Kepler a fourni une photométrie continue de haute qualité à des milliers d'étoiles hôtes d'exoplanètes. Les données de Kepler sont idéales pour tester des modèles stellaires détaillés avec limb-darkening, gravity darkening, des distorsions de marée, etc.
Le stagiaire procédera à l'analyse de la série chronologique de Kepler d'une durée de tot ans pour une étoile avec une exoplanète en transit. Il / Elle utilisera les logiciels disponibles en python2/3 pour modéliser le transit exoplanétaire. L'objectif principal est la mesure des paramètres stellaires et planétaires et de leur variabilité temporelle en raison de l'activité stellaire.
Cette étude sera utile pour estimer l'impact de l'activité stellaire sur la caractérisation des atmosphères exoplanétaires avec la prochaine génération de missions spatiales.
Since 2009, the Kepler mission has provided high quality continuous photometry of thousands of exoplanet host stars. Kepler data are ideal for testing detailed stellar models with limb-darkening, gravity darkening, tidal distortions, etc.
The trainee will analyze the years-long Kepler timeseries for a star with a transiting exoplanet. They will use available software in python2/3 to model the exoplanetary transits. The main objective is the measurement of stellar and planetary parameters and their temporal variability due to stellar activity.
This study will be useful for estimating the impact of stellar activity on the characterization of exoplanetary atmospheres with the next generation of space missions.
Mots clés/Keywords
Exoplanètes en transit
Transiting exoplanets
Compétences/Skills
MCMC, statistiques bayésiennes
MCMC, Bayesian statistics
Logiciels
Python
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Asterosismologie et machine learning pour l'evolution stellaire avec Kepler/K2 et TESS
Asterseismology and machine learning for stellar evolution with Kepler/K2 and TESS

Spécialité

Astrophysique

Niveau d'étude

Bac+4/5

Formation

Master 2

Unité d'accueil

Candidature avant le

31/07/2020

Durée

4 mois

Poursuite possible en thèse

oui

Contact

GARCIA Rafael A.
+33 1 69 08 27 25

Résumé/Summary
Nous disposons actuellement de milliers observations d’étoiles par la mission NASA K2 qui n’ont jamais pu être étudiées en detail. De plus, des observations de dizaines de milliers d'étoiles par la mission NASA TESS seront disponibles au debut du stage. Le but de ce stage est de mettre en place une méthode d’analyse automatique de ces données reposant sur l’intelligence artificielle et l'asterosismologie.
Sujet détaillé/Full description
La precision obtenue observationnellement sur les paramètres physiques des étoiles de type solaire (comme la masse ou le rayon) a un très grand impact sur les résultats de toute etude numérique visant a modéliser l'evolution des étoiles. Nous obtenons grace a l’asterosismologie les estimations les plus précises des paramètres fondamentaux de nombreuses étoiles. Cependant, la sismologie ne s’applique que sur une quantité limitée d’étoiles observées avec une resolution frequentielle suffisante et un niveau de bruit raisonnable par les satellites CoRoT, Kepler et TESS. Pour les autres, la spectroscopie donne les meilleurs résultats qui pourtant ne sont pas suffisant pour contraindre au mieux les modèles d’evolution stellaire. Nous disposons actuellement de milliers observations d’étoiles par la mission NASA K2 qui n’ont jamais pu être étudiées en detail. Le but de ce stage est de mettre en place une méthode d’analyse automatique de ces données reposant sur l’intelligence artificielle. En entrainant l’algorithme sur les données précises d’asterosismologie des meilleures étoiles, les autres étoiles pourront être tout d'abord classifies et ensuite caractérisées avec une precision surpassant les etudes spectroscopiques.
Ce sujet de stage combine asterosismologie classique et méthodes "intelligentes". Il s’inscrit dans le cadre de l’arrivée de très (trop!) nombreuses observations par les missions K2 et TESS qui ne pourront être analyses individuellement efficacement qu’après un premier filtrage automatique. Aucune connaissance en machine learning n’est requise, mais il est conseillé de suivre les modules de physique stellaire.
Une partie de cet stage peut se dérouler à l'Institut d'Astrophysique des Canaries (IAC) dans le cadre de la collaboration en physique stellaire entre les deux laboratoires.
Le stage sera co-encadre par Mme Lisa Bugnet pour les aspect de "machine learning".
Mots clés/Keywords
Asterosismologie, Physique stellaire, Traitement numérique, Machine learning
Compétences/Skills
Des outils de sismologie stellaire, algorithmes de machine learning (Random Forest, etc) Données des missions spatiales Kepler/K2 et TESS
Logiciels
Python, IDL
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Caractérisation multidimensionnelle des vestiges de supernova en rayons X
Towards a 3D characterisation of supernova remnants in X-rays

Spécialité

Astrophysique

Niveau d'étude

Bac+5

Formation

Master 2

Unité d'accueil

Candidature avant le

30/04/2020

Durée

3 mois

Poursuite possible en thèse

oui

Contact

Acero Fabio
+33 1 69 08 47 05

Résumé/Summary
Les données en rayons X des vestiges de supernova résultant de l'explosion d'étoiles sont multidimensionnelles par nature. Pour chaque photon la position et l'énergie sont enregistrés. Ce sujet propose de développer de nouvelles méthodes d'analyses multidimensionnelles mêlant machine learning et méthode de séparation de sources.
X-ray data are multidimensional by nature. For each photon the energy and position is recorded by the X-ray satellite. Here we propose to develop novel techniques to fully exploit the multidimensional nature of the data by combining blind source separation technique with feature learning.
Sujet détaillé/Full description
Contexte: Avec les observations profondes obtenues par les satellites en rayons X XMM-Newton et Chandra, les données à haute résolution spectrale d’Hitomi et les télescopes XRISM et Athena en préparation, la richesse croissante des données en rayons X est entrain de transformer notre vision de l’Univers chaud et énergétique mais au prix d’une difficulté croissante à analyser ces données. En dépit de la richesse des données d’archives et à venir, nos méthodes d’analyses n’ont que trop peu évoluées dans les dernières décennies et ne peuvent extraire la richesse d’information scientifique contenue dans ces données. En effet les méthodes d’analyse actuelles se limitent à des analyses spectrales à 1D d’un côté et à des analyses spatiales 2D de l’autre et n’exploitent pas la nature multi-dimensionnelle des données en rayons X.

Description du projet: Ce projet se propose de transformer la façon dont nous pouvons analyser les données en rayons X en se basant sur l’expertise acquise par le groupe de mathématiques appliquées au sein de notre laboratoire et en particulier sur les méthodes d’apprentissage à l’aveugle (blind source separation) initialement développées pour séparer les avant-plans du CMB dans les données Planck. Ces méthodes se basent sur la diversité spectrale et morphologique des données dans le domaine ondelettes pour séparer les sources. Une nouvelle version de cet algorithme permet désormais d’ajouter des contraintes physiques spectrales (spectres thermiques ou loi de puissance par exemple) par le biais de machine learning (feature learning dans notre cas). Ceci ouvre alors la possibilité à une séparation de sources donnant des résultats plus robustes et à une cartographie à petite échelle des paramètres physiques.

Sujet du stage: Le sujet du stage se focalisera sur la prise en main des outils d’apprentissage à partir d’une base de données de spectres théoriques (lois de puissance associée à l’émission synchrotron des électrons accélérés dans les vestiges de supernova). Les performances de la qualité de reconstruction en fonction de la taille de l’échantillon d’apprentissage et la capacité à revenir aux paramètres physiques seront étudiés. Dans un deuxième temps l’implémentation de cet apprentissage dans un algorithme de séparation de source permettra de cartographier l’indice spectral de ces lois de puissance dans pour étudier l’efficacité de l’accélération de particules au choc des vestiges de supernova en fonction des conditions environnementales. Le code est déjà développé et permettra à l’étudiant(e) de se concentrer sur sa compréhension et l’application à des données d’archives.

Ce sujet pourra se prolonger en thèse à l’apprentissage sur des modèles thermiques plus complexes et sur des données à très haute résolutions spectrales que fournira le futur satellite Athena.

Stage d'une durée de 3 à 5 mois.
Context: With deep X-ray mega-second observations with XMM-Newton and Chandra (containing up to 100 millions photons), very high spectral resolution data from the Hitomi telescope and the Xrism and Athena satellites on the horizon, X-ray data are getting scientifically richer but increasingly complex to analyse. With a strong implication from the French community, the X-IFU instrument onboard the Athena telescope will combine high spectral and spatial resolution and will be a game changer in the X-ray spectro-imaging domain. Despite this huge improvement in instrumental performances, the development of the analysis methods have stalled in the last decades and are not ready to reveal the true wealth of information encoded in these rich datasets. Current methods are limited to 1D spectra or 2D images, and do not exploit the multi-dimensional nature (position, energy, and time being recorded for each event) of the X-ray data. In addition they are not efficient at correcting from geometrical projections effects and the disentangling of multiple physical components.

Description of the project: we propose to transform the way X-ray data are analysed by capitalising on the expertise developed by the applied mathematics group in our laboratory; in particular in the blind source separation algorithms initially developed to separate the CMB map from the foregrounds in the Planck data. The method jointly exploits the morphological and spectral diversity of the data in the wavelet domain to separate the different astrophysical components and map their properties. These new techniques allow to identify and characterise new, potentially unexpected, physical components in extended sources. A new branch of the method is currently being developed with an implementation of physically motivated models within a machine learning context (i.e. feature learning). This open the possibility to disentangle the physical component and deconvolve from projection effects at the same time and allowing mapping of quantities such as the spectral indices of synchrotron emission, density and temperature of the heated gas.

Internship: The intern will focus on exploring the learning capacities of the algorithm as a function of the size of the training set and its capacities to return the physical parameters. In a second step, this learning will be coupled with source separation techniques to map the spectral indices of the synchrotron emission from accelerated electrons at the shock of young supernova remnants to understand particle acceleration in different environments.

Mots clés/Keywords
astronomie en rayons X, XMM-Newton, Athena, traitement du signal, blind source separation, machine learning, amas de galaxies,
Compétences/Skills
Machine Learning, Séparation de sources à l'aveugle
Machine Learning, blind source separation techniques
Logiciels
Python
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Deep Learning on the Sphere and Reconstruction of Dark Matter Mass Maps
Deep Learning on the Sphere and Reconstruction of Dark Matter Mass Maps

Spécialité

Astrophysique

Niveau d'étude

Bac+4/5

Formation

Ingenieur/Master

Unité d'accueil

Candidature avant le

03/05/2020

Durée

6 mois

Poursuite possible en thèse

oui

Contact

STARCK Jean-luc
+33 1 69 08 57 64

Résumé/Summary
Le sujet du stage consiste à developper une méthode de reconstruction de carte de matière noire pour traiter des donner sur la sphere, en utilisant une méthodologie Deep Learning.
The project consists in developing a mass mapping method for data on the sphere, using deep learning techniques,.
Sujet détaillé/Full description
The Euclid satellite, to be launched in 2022, will observe the sky in the optical and infrared, and will
be able to map large scale structures and weak lensing distortions out to high redshifts. Weak gravitational
lensing is thought to be one of the most promising tools of cosmology to constrain models. Weak lensing
probes the evolution of dark-matter structures and can help distinguish between dark energy and models of
modified gravity. Thanks to the shear measurements, we will be able to reconstruct a dark matter mass map of
15000 square degrees. Mass mapping entails the construction of two-dimensional maps using galaxy shape
measurements, which represent the integrated total matter density along the line of sight. Small- field mass
maps have been frequently used to study the structure and mass distribution of galaxy clusters, whereas widefield maps have only more recently become possible given the broad observing strategies of surveys like
CFHTLenS, HSC, DES, and KiDS. Mass maps contain significant non-Gaussian cosmological information
and can be used to identify massive clusters as well as to cross-correlate the lensing signal with foreground
structures.
A standard method to derive mass maps from weak-lensing observations is an inversion technique formulated
by Kaiser & Squires [2]. It has many limitations, however, including the need to smooth the data before (and
often after) inversion, thereby losing small-scale information. An alternative method called GLIMPSE has
been developed in the CosmoStat laboratory based on sparse reconstruction that avoids this problem and
improves the recovery of non-Gaussian features [3, 4]. The algorithm has been tested on simulations and was
also recently used to study the A520 merging galaxy cluster with Hubble Space Telescope data [5]. More
recently, machine learning has emerged as a promising technique for mass map recovery [6].
The goal of this project is to first compare this technique to the state of the art and extend the method for
spherical data.
References
1. Bartelmann, M. & Schneider, P. 2001, Phys. Rep., 340, 291.
2. Kaiser, N. & Squires, G. 1993, ApJ, 404, 441.
3. Leonard, A., Lanusse, F., & Starck, J.-L. 2014, MNRAS, 440, 1281.
4. Lanusse, F., Starck, J.-L., Leonard, A., & Pires, S. 2016, A&A, 591, A2.
5. Peel, A., Lanusse, F., & Starck, J.-L. 2017, ApJ, 847, 23.
6. Niall Jeffrey et al, submitted. https://arxiv.org/abs/1908.00543
Mots clés/Keywords
machine learning
Compétences/Skills
Tensor flow, python
Logiciels
Tensor flow, python
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Déferlement des ondes de marée dans les étoiles et les planètes géantes

Spécialité

Astrophysique

Niveau d'étude

Bac+4/5

Formation

Ingenieur/Master

Unité d'accueil

Candidature avant le

30/06/2020

Durée

4 mois

Poursuite possible en thèse

oui

Contact

MATHIS Stephane
+33 1 69 08 49 30

Résumé/Summary
L'objectif est d'étudier pour la première fois l'impact de la rotation sur les processus de déferlement non-linéaire des ondes de marées dans les étoiles et les planètes géantes et leurs conséquences pour l'évolution des systèmes planétaires.
Sujet détaillé/Full description
Les interactions de marées sont l’un des mécanismes clé pour l’évolution des systèmes planétaires. Depuis les systèmes exoplanétaires de courtes périodes jusqu’aux systèmes formés par les planètes géantes et leurs satellites, la dissipation des ondes de marées se propageant dans les intérieurs stellaires et les régions fluides planétaires conduit l’évolution séculaire des orbites et des rotations des corps (e.g. Ogilvie 2014, ARAA, 52, 171; Mathis 2019, EAS, 82, 5). Il est donc nécessaire d’avoir une description physique robuste des processus de dissipation des ondes pour en déduire les temps caractéristiques d’évolution des systèmes et leur état final. Par exemple, Bolmont & Mathis (2016, CeMDA, 126, 275) ont démontré l’importance cruciale d’avoir un traitement ab-initio de la dissipation des ondes de marées se propageant dans les enveloppes convectives des étoiles de faibles masses pour la compréhension de l’architecture orbitale des systèmes de Jupiters chauds. Dans le même temps, l’étude de la dissipation de marée dans Saturne par Lainey et al. (2017, Icarus, 281, 286) a montré l’importance d’avoir une vision couplée et cohérente de la structure en couche des planètes géantes et de la dissipation dans chacune d’entre elles.

Dans ce cadre, Barker & Ogilvie (2010, MNRAS, 404, 1849) ont démontré l’importance potentielle du déferlement des ondes de gravité, dont la force de rappel est la poussée d’Archimède, au centre des étoiles de type solaire. Ce déferlement est similaire à celui des vagues arrivant sur les côtes. Il peut aussi se développer à la surface des corps fluides telles que les planètes géantes ou les étoiles où la densité s’effondre. Dans le travail proposé ici, l’objectif sera d’étudier, et ce pour la première fois, l’impact de la rotation potentiellement rapide, et donc de l’accélération de Coriolis, sur ces processus et d’en déduire les caractéristiques de la dissipation associée et les conséquences pour l’évolution des systèmes. Pour atteindre cet objectif, le/la candidat/e devra mettre en œuvre les méthodes semi-analytiques et numériques de modélisation de propagation d’ondes dans des milieux complexes. Les prédictions obtenues seront confrontées aux données observationnelles disponibles et seront d’une grande importance pour l’exploitation et la préparation des missions spatiales en cours et à venir TESS, CHEOPS et PLATO.
Mots clés/Keywords
Hydrodynamique - Physique théorique
Compétences/Skills
Méthodes mathématiques et numériques pour la Physique
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Détermination des paramètres cosmologiques à partir d’observations d’amas de galaxies en rayons X / Intelligence artificielle - Réseaux de neurones
Deep learning for X-ray cluster cosmlogy

Spécialité

Astrophysique

Niveau d'étude

Bac+5

Formation

Master 2

Unité d'accueil

Candidature avant le

11/04/2020

Durée

3 mois

Poursuite possible en thèse

oui

Contact

PIERRE Marguerite
+33 1 69 08 34 92

Résumé/Summary
Les amas de galaxies sont les plus grandes structures de l'univers.
Le but du stage est d'optimiser un réseau de neurones convolutif pour l'analyse cosmologique d'un relevé d'amas de galaxies par le satellite XMM
Cluster of galaxies are the largest entities of the universe.
The goal of the work is to optimise a convolutional neural network for the cosmological analysis of X-ray cluster surveys
Sujet détaillé/Full description
La cosmologie est le domaine de l’astrophysique qui étudie l’univers en tant que tout : topologie, densité, nature de la Matière Noire et de l’Energie Sombre, passé et futur, etc… C’est la théorie de la relativité générale qui permet de décrire ces propriétés à l’aide de quelques inconnues appelées ‘paramètres cosmologiques’ dont les valeurs sont l’objet, encore actuellement, d’intenses investigations par de nombreuses équipes dans le monde.
Le stage se situe dans le cadre du projet international de cosmologie XXL (http://irfu.cea.fr/xxl). Le but est de déterminer l’équation d’état de l’Energie Sombre en utilisant des observations d’amas de galaxies en rayons X. Les observations sont obtenues à l’aide du satellite XMM de l’Agence Spatiale Européenne.
Le principe repose sur le fait que le nombre d’amas de galaxies formés au cours du temps dépend de manière critique de certains paramètres cosmologiques comme la densité de matière dans l’univers et le taux d’accélération de l’expansion (dont la découverte valut le prix Nobel à ses auteurs en 2011). Les observations en rayons X nous renseignent de manière directe sur l’existence, la masse et la distance des amas de galaxies.
Des résultats importants ont été obtenus en 2018 et ont fait l’objet de plusieurs communiqués de presse. Le stage proposé se situe dans la dernière phase du projet XXL qui a débuté en 2019.
Les données XMM utilisées dans cette étude sont des quantités directement observables telles que le flux, la couleur, la taille apparente et le redshift des amas de galaxies détectés par XXL.
Les méthodes d’analyse traditionnelles des données (type MCMC, utilisé jusqu’à présent par le projet) ont été transposées à une approche de type réseau de neurones convolutif (CNN). Cela permet d’accélérer considérablement la mesure des paramètres cosmologiques et, en même temps, d’explorer d’éventuelles dégénérescences entre les différents paramètres.
Il s'agira d'optimiser la structure et l'entrainement du réseau en fonction des contraintes observationnelles.


https://xmm-newton.cnes.fr/fr/les-rayons-x-confirment-le-modele-cosmologique-standard
http://irfu.cea.fr/dap/Phocea/Vie_des_labos/Ast/ast.php?t=fait_marquant&id_ast=4492


Durée du stage de 3 a 6 mois.
Date de début flexible.
The internship takes place in the context of the international XXL cosmology project (http://irfu.cea.fr/xxl). The goal si to determine the equation of state of the Dark Energy by means of X-ray observations of clusters of galaxies. The observations are obtained by the XMM European satellite.
The principle relies on the fact that the number of clusters formed as a function of mass and redshift, critically depends on cosmomological parameters, like the mean matter density and the acceleration of the expansion. X-ray observations provide direct information on the existence, mass and distant fo galaxy clusters.
We obtained important results in 2018, that have been summarized in various press releases.
The project has now entered its third and final stage. The XMM data used in the cosmological analysis are directly observable quantities like flux, color and apparent size of the clusters detected by XXL. We transposed the traditional methods (e.g. MCMC) to an neural network approach (CNN) which enables us to considerably shorten the computational time as well as investigating possible degeneracies between various parameters.
The work will consist in optimasing the training of the CNN as a function of the observational constraints.

https://sci.esa.int/s/WLg9apw
http://irfu.cea.fr/dap/Phocea/Vie_des_labos/Ast/ast.php?t=fait_marquant&id_ast=4492

Duration: from 3 to 6 months
The starting date is flexible


Mots clés/Keywords
Cosmologie - Intelligence Artificielle - Astronomie en rayons X
Cosmology - Artificial Intelligence - X-ray astronomy
Compétences/Skills
Analyse d'observation obtenues en rayons X Modèles cosmologiques Réseaux de neurones
X-ray data anlysis Cosmological models Neural networks
Logiciels
Tous les logiciels sont disponibles (cosmologie, réponse des instruments d’XMM, programmes CNN) ainsi que les codes permettant de créer les simulations nécessaires à l’entrainement du réseau de neurones. La bibliothèque de programmes pour l‘apprentissage profond est en langage python et a été adaptée aux spécificités du projet XXL. Les calculs sont effectués à distance au Centre de Calcul de l’IN2P3 à Lyon.
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Développement et mise en œuvre d’une chaîne de spectro-imagerie X basée sur un circuit intégré innovant
Development and set up of the X-ray spectroscopic imaging chain based on an innovative integrated circuit

Spécialité

Spectroscopie

Niveau d'étude

Bac+5

Formation

Ingenieur/Master

Unité d'accueil

Candidature avant le

28/04/2020

Durée

5 mois

Poursuite possible en thèse

oui

Contact

MEURIS Aline
+33 1 69 08 12 73

Résumé/Summary
L’objectif du stage est la démonstration d’une chaîne de spectroscopie X complète avec un nouvel ASIC de lecture du CEA, dans la préparation des missions spatiales d’astronomie et de physique solaire de future génération.
The goal of the internship is the demonstration of a full X-ray spectroscopic chain with a novel front-end ASIC designed by CEA, in the preparation of next generation astronomy and solar physics space missions.
Sujet détaillé/Full description
Solar Orbiter est une mission spatiale de l’agence spatiale européenne qui sera lancée en 2020. Parmi ses 10 instruments, le Spectrometer Telescope Imaging X-Rays (STIX), basé sur une technique d’imagerie indirecte par transformée de Fourier, observera les éruptions solaires dans la bande [4-150 keV] pour caractériser les processus d’accélération des électrons et de conversion de l’énergie magnétique dans la zone radiative du Soleil. La future génération de télescope implique des miroirs X de quelques secondes d’arc de résolution angulaire. L’imagerie directe des sources permettrait d’augmenter la cadence des images (sensibilité de détection et dynamique de comptage améliorées d’un facteur 20 à 100) et d’éviter la confusion de sources en cas de points chauds multiples. Elle nécessite le développement de spectro-imageurs avec une résolution spatiale de typiquement 100 à 300 µm et une résolution spectrale meilleure que 1 keV à 60 keV. Notre équipe de recherche développe depuis 2011 un nouveau concept de détecteurs hybrides appelés MC2 (Mini CdTe on Chip). Récemment, une nouvelle génération de circuit intégré de lecture (ASIC) de 32x 32 voies de lecture nommé D2R2 vient d’être réalisé dans l’objectif d’être connecté en direct avec un détecteur CdTe Schottky équipé d’une matrice de pixels à l’anode (par flip chip bonding).
L’objectif du stage est la démonstration d’une chaîne de spectroscopie X complète avec un détecteur en silicium connecté à D2R2 et la préparation d’un moyen d’essai pour le futur détecteur hybride à base de CdTe. Le candidat aura à sa disposition l’essentiel du matériel développé et validé avant son arrivée (cartes de test). Au sein d’une équipe de R&D dynamique de 5 personnes, il aura pour mission tout ou partie des tâches suivantes à partir (suivant son profil et les dates de stage) :
- Validation du logiciel embarqué contrôlant les ASIC en collaboration avec les développeurs à l’institut d’astronomie et d’astrophysique de Tübingen (Allemagne)
- Amélioration du logiciel de contrôle du banc (sous Python)
- Acquisition et traitement de données pour caractériser les performances de bruit sans détecteur
- Préparation de l’intégration d’un détecteur en silicium en collaboration avec l’Institut national de physique nucléaire d’Italie et conception d’un banc de test pour opérer le détecteur à température ambiante puis refroidi sous vide.
- Mise en œuvre d’un détecteur mono-pixel et réalisation d’un premier spectre X avec ce système de détection
Mots clés/Keywords
électronique de lecture, détecteur semiconducteur
Compétences/Skills
acquisition et analyse de données, mesures physiques, spectroscopie X, conception thermo-mécanique
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Identification des étoiles géantes rouges présentant des modes d’oscillation avec des anomalies d’amplitude, en combinant astérosismologie classique et méthodes intelligentes.

Spécialité

Astrophysique

Niveau d'étude

Bac+4/5

Formation

Master 2

Unité d'accueil

Candidature avant le

06/06/2020

Durée

3 mois

Poursuite possible en thèse

oui

Contact

GARCIA Rafael A.
+33 1 69 08 27 25

Résumé/Summary
Le but de ce stage est de mettre en place une méthode de caractérisation automatique des étoiles reposant sur l’intelligence artificielle afin de détecter celles qui présentent des anomalies d’amplitude des modes d’oscillation parmi les quelques 25,000 étoiles géantes rouges observés par le satellite américain Kepler. En entrainant l’algorithme sur un échantillon d’étoiles particulières connus et bien identifiés, les autres étoiles pourront être caractérisées.
Sujet détaillé/Full description
Les étoiles pulsantes de type solaire possèdent des propriétés d’oscillation bien connues grâce à l’astérosismologie. En effet, les modes de pression et de gravité qui se propagent dans ces étoiles provoquent des variations régulières de luminosité qui ont été observées dans les données collectées par les missions CoRoT, Kepler, et K2. L’analyse des différents modes d’oscillation nous renseigne sur la structure et la dynamique interne et de surface de ces étoiles, et permet de mieux contraindre les modèles d’évolution stellaire. Grâce aux observations, certaines étoiles qui ne semblent pas (ou peu) osciller selon la composante dipolaire ont été découvertes. Bien que plusieurs théories comme la présence d’un fort champ magnétique interne ou bien une forte rotation interne aient été émises, l’origine de ces modes (que l’on appelle ”déprimés”) n’est pas établie. Un autre type d’étoile présentant des oscillations en désaccord avec la théorie a également été découvert : les modes y sont déprimés à basse fréquence mais d’amplitude normale à plus haute fréquence.
Le but de ce stage est de mettre en place une méthode de caractérisation automatique des étoiles reposant sur l’intelligence artificielle afin de détecter celles qui présentent des anomalies d’amplitude des modes d’oscillation parmi les quelques 25,000 étoiles géantes rouges observés par le satellite américain Kepler. En entrainant l’algorithme sur un échantillon d’étoiles particulières connus et bien identifiés, les autres étoiles pourront être caractérisées.
Mots clés/Keywords
Traitement de données
Compétences/Skills
Ce sujet de stage combine astérosismologie classique et méthodes intelligentes. Aucune connaissance en « machine learning » n’est requise, mais il est conseillé de suivre les modules de physique stellaire.
PDF
Interactions ondes-turbulences dans les zones de convection stellaire
Interactions between tidal waves and turbulent coherent structures in stellar convection zones

Spécialité

Astrophysique

Niveau d'étude

Bac+5

Formation

Master 2

Unité d'accueil

Candidature avant le

02/03/2020

Durée

4 mois

Poursuite possible en thèse

oui

Contact

PARK Junho
+33 1 69 08 99 69

Résumé/Summary
Le stagiaire effectuera des études mathématiques et numériques sur les interactions entre les ondes d'inertie des marées et un modèle de colonne de Taylor convectif. Les aspects hydrodynamiques tels que la réponse optimaux et leur mécanisme, ou les aspects astrophysiques tels que les applications en tant que modèles de dissipation de la marée turbulente seront développés tout au long du stage.
The internship student will perform mathematical and numerical studies on interactions between tidal inertial waves and a convective Taylor column model. Fluid-dynamical aspects such as the optimal response and mechanisms, or astrophysical aspects such as applications as turbulent tidal dissipation models will be developed throughout the internship.
Sujet détaillé/Full description
Stellar and planetary convection zones, where the thermal energy is mainly transported by the turbulent convective fluid motions, are subject to the rotation of stars and planets. The combination of rotation and turbulent convective motions can generate statistically-balanced turbulent structures known as the convective Taylor columns (CTCs). Moreover, in the presence of planets/moons orbiting stars/planets, tidal inertial waves known as the dynamical tide are excited in these convective regions due to the restoring Coriolis acceleration. Such tidal waves are responsible because of their dissipation of the orbital evolution of planetary systems and of the rotational dynamics of their components. Up to date, it is not clearly understood how the CTCs and such inertial waves will interact each other. This knowledge is crucial to understand and evaluate the tidal dissipation affected by these turbulent convective structures. To this extent, it is imperative to investigate a priori dynamical aspects of the interactions between tidal waves and the CTCs.

In this internship, we propose to perform mathematical and numerical studies on interactions between tidal inertial waves and a convective Taylor column model proposed by Grooms et al. (PRL, 2010, 104, 224501). Our approach extends the previous work by Dandoy et al. (to be submitted) on the linear stability of the Grooms’ model. We will first derive mathematical formulation of the forcing-response equations employing fluid-dynamics approach. The optimal forcing and response problem will also be considered by adopting the adjoint method. We will investigate numerically the frequency response spectra of the CTC model generated by the interactions with tidal waves. Fluid-dynamical aspects such as the optimal response and mechanisms, or astrophysical aspects such as applications as turbulent tidal dissipation models will be developed throughout the internship.
Stellar and planetary convection zones, where the thermal energy is mainly transported by the turbulent convective fluid motions, are subject to the rotation of stars and planets. The combination of rotation and turbulent convective motions can generate statistically-balanced turbulent structures known as the convective Taylor columns (CTCs). Moreover, in the presence of planets/moons orbiting stars/planets, tidal inertial waves known as the dynamical tide are excited in these convective regions due to the restoring Coriolis acceleration. Such tidal waves are responsible because of their dissipation of the orbital evolution of planetary systems and of the rotational dynamics of their components. Up to date, it is not clearly understood how the CTCs and such inertial waves will interact each other. This knowledge is crucial to understand and evaluate the tidal dissipation affected by these turbulent convective structures. To this extent, it is imperative to investigate a priori dynamical aspects of the interactions between tidal waves and the CTCs.

In this internship, we propose to perform mathematical and numerical studies on interactions between tidal inertial waves and a convective Taylor column model proposed by Grooms et al. (PRL, 2010, 104, 224501). Our approach extends the previous work by Dandoy et al. (to be submitted) on the linear stability of the Grooms’ model. We will first derive mathematical formulation of the forcing-response equations employing fluid-dynamics approach. The optimal forcing and response problem will also be considered by adopting the adjoint method. We will investigate numerically the frequency response spectra of the CTC model generated by the interactions with tidal waves. Fluid-dynamical aspects such as the optimal response and mechanisms, or astrophysical aspects such as applications as turbulent tidal dissipation models will be developed throughout the internship.
Mots clés/Keywords
Hydrodynamique
Hydrodynamics
Compétences/Skills
Méthodes numériques, analyse de stabilité
Numerical methods, Stability analysis
Logiciels
MATLAB, Fortran, C/C++
PDF
Mesurer les redshifts des galaxies à partir des données photométriques multi-bande avec l'apprentissage automatique
Measurement of galaxy redshifts from multi-band photometric data with machine learning

Spécialité

Astrophysique

Niveau d'étude

Bac+5

Formation

Master 2

Unité d'accueil

Candidature avant le

01/03/2020

Durée

5 mois

Poursuite possible en thèse

non

Contact

Kilbinger Martin
+33 1 69 08 17 53

Résumé/Summary
This stage has as goal to measure photometric redshifts of galaxies from the multi-band UNIONS survey.
The student will apply state-of-the-art machine learning techniques including deep learning, to obtain precise photometric redshifts and error estimates. Those photometric redshifts represent a crucial ingredient for the cosmological analysis of the UNIONS survey.
Sujet détaillé/Full description
Voir http://www.cosmostat.org/jobs/mk_redshifts
See http://www.cosmostat.org/jobs/mk_redshifts
Compétences/Skills
Image processing, photometry, machine learning
Logiciels
python, C
PDF
Mesures du champ magnétique intergalactique avec les sursauts gamma
Measures of the intergalactic magnetic field using gamma-ray bursts

Spécialité

Astrophysique

Niveau d'étude

Bac+5

Formation

Master 2

Unité d'accueil

Candidature avant le

21/05/2020

Durée

3 mois

Poursuite possible en thèse

oui

Contact

Belmont Renaud
+33169089808

Résumé/Summary
Ce stage propose de contraindre le champ magnétique intergalactique par la modélisation de la propagation des rayons gamma issus de sursauts (GRB) et l'analyse des futures observations CTA.
This internship proposes to constrain the intergalactic magnetic field by modelling the propagation of gamma rays produced by gamma-ray bursts (GRBs), and analysing future CTA observations.
Sujet détaillé/Full description
Depuis une vingtaine d’années, l’avènement des télescopes Tcherenkov a permis le développement de l’astronomie gamma à très haute énergie (>20GeV), avec des retombées dans beaucoup de domaines de l’astrophysique, et en particulier en cosmologie. La cosmologie gamma repose sur l’absorption, par la lumière infra-rouge des galaxies, des rayons gamma émis par des sources lointaines de l’Univers. Cette absorption est en effet directement liée à l’histoire de la formation stellaire et au modèle cosmologique qui conditionne l’apparition des grandes structures de l’Univers.
L’absorption des rayons gamma par les photons infrarouge produit des électrons et des positrons qui interagissent sur le fond diffus cosmologique et produisent à leur tour des rayons gamma. Ces rayons gamma secondaires peuvent eux-mêmes être absorbés, produisant en cascade de nouvelles paires électron-positron. Ces cascades électromagnétiques se développent dans le milieu intergalactique et possèdent différentes signatures qui sont recherchées dans les données : d’une part, les rayons gamma secondaires, d’énergie plus faible, créent un excès sur la partie à basse énergie du spectre ; d’autre part, le champ magnétique intergalactique (Intergalactic Magnetic Field, IGMF) dévie les particules chargées, produisant un halo diffus autour de la source et un retard dans le temps d’arrivée des rayons gamma secondaires. La recherche de ces signatures dans les observations gamma permet d’étudier ce champ magnétique dont l’origine remonte probablement aux premiers instants de l’Univers. Cette méthode permet d’accéder à des très faibles intensités et à des propriétés à grande échelle, inaccessibles aux mesures traditionnelles de champ magnétique.

Le travail de stage s’intéressera à l’étude des cascades issues des sursauts gamma (GRB) et aux contraintes qu’elles peuvent apporter sur l’IGMF en particulier avec l’observatoire CTA en cours de construction. CTA comportera à terme 19 télescopes sur le site Nord (La Palma, îles Canaries), et 99 sur le site Sud (désert d’Atacama au Chili). Le premier grand télescope de 23 m a commencé sa prise de données laissant espérer plusieurs détections dans les années qui viennent.

L’IGMF a déjà été étudié avec une population de noyaux actifs de galaxie (AGN) qui a permis d’établir des limites inférieures sur l’intensité moyenne du champ (B>10^(-16) G). Les sursauts gamma, très brefs par nature, permettront une approche basée sur les retards temporels, très différente de celle utilisée pour les AGN et donc des contraintes indépendantes et complémentaires sur l’IGMF.

Le travail de ce stage consistera à réaliser des simulations numériques de cascades issues des GRB et à étudier leurs signatures observationnelles. Plus précisément, les cascades simulées seront couplées à la chaine d'analyse développée dans le groupe pour CTA, ce qui permettra d’obtenir les contraintes sur l’IGMF. L’étudiant analysera pour cela plusieurs sursauts gamma observés. Il étudiera dans un premier temps des sursauts détectés par le satellite Fermi jusqu’à une dizaine de GeV, et dont les caractéristiques seront extrapolées au domaine d’énergie de CTA (au-delà de 20 GeV). Puis, il analysera les deux sursauts observées à très haute énergie par les telescopes Tcherenkov HESS et MAGIC (Nature, Nov. 2019).

L’étudiant(e) sera intégré(e) à l’équipe LEPCHE du Département d’Astrophysique du CEA Paris-Saclay. Cette équipe est très impliquée à la fois dans les observations de GRB, ainsi que dans la préparation de futur grand télescope Tcherenkov CTA. Les chercheurs de l’équipe sont en particulier chargés de préparer les futures observations de GRB avec CTA.
In the past 20 years, the advent of Cherenkov telescopes has allowed for the rapid growth of very high energy gamma-ray astronomy, and had provided impacts in many fields of astrophysics including cosmology. Gamma-ray cosmology is based on the absorption of very high energy photons (>100 GeV) from extragalactic sources by infrared photons emitted by stars in galaxies. Such absorption is linked to the history of star formation and to the cosmological model implied in the formation of large-scale structures in the Universe.
The absorption of gamma rays by infrared photons also produces pairs of electrons and positrons that interact with photons from the cosmological microwave background (CMB) and produce more gamma rays. These secondary high energy photons can also be absorbed, generating a cascade of pairs and photons. These electromagnetic cascades develop in the intergalactic medium and provide specific observational signatures that are searched in gamma-ray data. On the one hand, the secondary photons are responsible for an excess emission at lower emission. On the second hand, the intergalactic magnetic field (IGMF) deflects the charged particles, producing an extended halo around point sources and a time delay in the arrival of secondary gamma rays. This large-scale magnetic field is expected to originate from the very first epoch of the cosmic history. The search for these signatures in gamma-ray observations hence allows to probe this relic field at very low intensities, where traditional methods fail.

The work will focus on cascades induced by gamma-ray bursts (GRBs) and on the constrains they can provide on the IGMF. In particular, it will be done in preparation of the future CTA observatory. This array of Cherenkov telescopes will have 19 telescopes in its north site (La Palma, Canary islands) and 99 in its south site (Chili). The first 23m telescope is already operational, promising several GRB detections in the next years.
The IGMF has already be studied using active galactic nuclei (AGN), which has provided lower limits on its intensity (B>10^(-16)G). The very short duration of GRBs will allow for a very different approach, based on time delays, hence for independent and complementary constrains.
The work will consist in performing numerical simulations of gamma-ray induced cascades, using a Monte Carlo simulation code and studying their observational signatures. Namely the simulated cascades will be coupled to the CTA data analysis chain developed in the group in order to predict constrains on the IGMF. To that purpose, the student will analyze several typical GRBs. He/she will first focus on a few interesting events among the many detected at lower energy by Fermi (<10 GeV) and extrapolated to the CTA energy range. He/she will then analyze two GRBs recently observed at very high energy by existing Cherenkov telescopes (HESS and MAGIC collaborations, Nature, Nov. 2019).

The student will work in the LEPCHE team of the Astrophysics Department at CEA Paris-Saclay. The team is strongly involved in GRB observations and in the preparation of CTA in general. More specifically, its researchers are charged with the preparation for GRB observations with CTA.
Mots clés/Keywords
rayons gamma, astroparticules, cosmologie
gamma-rays, astroparticles, cosmology
Compétences/Skills
Modélisation avec des simulations numériques Monte Carlo Analyse de données
Modelling with Monte Carlo numerical simulations, Data analysis
Logiciels
fortran, python
PDF
Modélisation de haute précision de séries temporelles d'exoplanètes à l'ère de JWST et ARIEL
High-precision modeling of exoplanet timeseries in the era of JWST and ARIEL

Spécialité

Astrophysique

Niveau d'étude

Bac+5

Formation

Ingenieur/Master

Unité d'accueil

DAp

Candidature avant le

30/04/2020

Durée

6 mois

Poursuite possible en thèse

oui

Contact

MORELLO Giuseppe
+33 1 69 08

Résumé/Summary
Le stagiaire générera des données synthétiques pour étudier l'impact d'un effet de contamination sur les spectres de transmission / émission des atmosphères exoplanétaires. L'analyse peut être réalisée avec les logiciels existants, mais le stagiaire est libre de développer ses propres logiciels.
The trainee will generate synthetic data to study the impact of a contaminating effect on the transmission/emission spectra of exoplanetary atmospheres. The analysis can be performed with existing programs, but the trainee is free to develop its own routines.
Sujet détaillé/Full description
Les prochaines missions JWST et ARIEL permettront l'observation spectroscopique des atmosphères d'exoplanètes transitant avec une précision supérieure ou égale à 10 parties par million.
Le stagiaire étudiera l’impact d’un effet contaminant à son choix sur les spectres de transmission / émission des atmosphères exoplanètaires en fonction des paramètres du système étoile-planète.
Les effets possibles à étudier incluent l'activité magnétique stellaire, l'émission planétaire, les déformations de marée, les effets de rotation de la planète ou de l'étoile, la présence de lunes et / ou d'anneaux, ainsi que l'impact de la cadence et du temps d'intégration du détecteur.
Le stagiaire générera des données synthétiques et les analysera à l’aide de logiciels préexistants. Le stagiaire pourrait aussi développer des méthodes pour identifier et corriger ces effets dans les données.
Les résultats de cette étude conduiront à la création d'un nouveau sous-paquet à ajouter au paquet ExoTETHyS, un logiciel de référence pour l'analyse des données JWST et ARIEL.
The upcoming JWST and ARIEL space missions will enable spectroscopic observation of the atmospheres of transiting exoplanets with a precision down to 10 parts per million.
The trainee will study the impact of a contaminating effect at their choice on the transmission/emission spectra of the exoplanetary atmospheres as a function of the star-planet system parameters.
Possible effects to be investigated include stellar magnetic activity, planetary emission, tidal deformations, rotational effects of the planet or star, the presence of moons and/or rings, and the impact of sampling and integration time of the detector.
The trainee will generate synthetic data and analyze them using pre-existing software. The trainee could also develop methods to identify and correct these effects in the data.
The results of this study will lead to the creation of a new subpackage to add to the ExoTETHyS package, a reference software for JWST and ARIEL data analysis.
Mots clés/Keywords
atmosphères exoplanètaires
exoplanetary atmospheres
Compétences/Skills
MCMC, statistique bayésienne
MCMC, Bayesian statistics
Logiciels
Python
PDF
Modes mixtes dans les étoiles de type delta Scuti et beta Cephei en rotation rapide
Mixed modes in rapidly rotating delta Scuti and beta Cephei stars

Spécialité

Astrophysique

Niveau d'étude

Bac+4/5

Formation

Master 2

Unité d'accueil

DAp / LDE3

Candidature avant le

23/04/2020

Durée

4 mois

Poursuite possible en thèse

oui

Contact

Prat Vincent
+33 1 69 08 50 25

Résumé/Summary
Ce stage a pour but le calcul numérique de modes mixtes dans des étoiles en rotation rapide de type delta Scuti et beta Cephei.
En particulier, l'effet de la rotation et de l'âge de ces étoiles sur l'existence et les propriétés de ces modes sera étudié.
Sujet détaillé/Full description
L'héliosismologie et l'astérosismologie ont permis ces dernières années d'obtenir des contraintes inédites sur la structure interne du Soleil et des étoiles. Les deux principaux types d'oscillations dans les étoiles sont les modes acoustiques (ou modes p), dont la force de rappel est la pression, et les modes de gravité (ou modes g), dont la force de rappel est la force d'Archimède. Ces deux types d'ondes sondent généralement des régions différentes des étoiles et les ondes sonores ont souvent des fréquences bien plus élevées que les ondes de gravité. Cependant, dans certaines étoiles, il existe un régime de fréquence où les deux types de modes peuvent coexister. Si de plus leurs domaines de propagation sont suffisamment proches l'un de l'autre, les modes p et les modes g peuvent se coupler et donner naissance à des modes mixtes.

Dans le cas des sous-géantes et des géantes rouges, de tels modes mixtes sont observés et permettent notamment de sonder le profil de rotation de ces étoiles. D'après les modèles d'évolution stellaire 1D, d'autres étoiles, telles que les étoiles delta Scuti et beta Cephei, sont susceptibles de former des modes mixtes en vieillissant. Cela provient du fait que la fréquence des modes p diminue avec le temps, jusqu'à rejoindre la gamme de fréquence des modes g. Or, certaines de ces étoiles sont en rotation rapide, ce qui a pour effet d'élever la gamme de fréquence des modes g, permettant ainsi la formation de modes mixtes, y compris dans des étoiles jeunes.

Cet aspect, qui n'a jamais été étudié en détail, constitue le sujet de ce stage. Le but est d'étudier dans quel régime de rotation les modes mixtes peuvent être présents dans ce type d'étoiles et de déterminer leurs propriétés, afin de faciliter leur recherche et leur détection éventuelle dans les données des missions spatiales TESS et PLATO. Pour ce faire, l'étudiant utilisera le code d'oscillation 2D TOP permettant de calculer les modes d'oscillations en prenant en compte la rotation de manière complète.
Dans un premier temps, les modes seront calculés en utilisant des modèles polytropiques d'étoiles en rotation, simplifiés par rapport à la réalité, dans le but d'étudier l'effet de la rotation sur les modes mixtes. Dans un second temps, des modèles plus réalistes provenant du code d'évolution stellaire 1D MESA puis du code de structure 2D ESTER seront utilisés afin de déterminer comment les propriétés des modes mixtes changent avec l'âge de l'étoile.
Mots clés/Keywords
Astérosismologie, évolution stellaire
Compétences/Skills
Simulation numérique, modélisation
Logiciels
TOP (oscillations stellaires) MESA (évolution stellaire 1D) ESTER (structure stellaire 2D) Python
PDF
Non linear matter power spectrum and machine learning
Non linear matter power spectrum and machine learning

Spécialité

Astrophysique

Niveau d'étude

Bac+5

Formation

Master 2

Unité d'accueil

Candidature avant le

10/04/2020

Durée

6 mois

Poursuite possible en thèse

oui

Contact

Pettorino Valeria
+33 1 69 08 42 75

Résumé/Summary
This internship is meant to use and compare different machine learning methods in order
to check which one better performs in estimating the matter power spectrum in the non-linear regime.
This internship is meant to use and compare different machine learning methods in order
to check which one better performs in estimating the matter power spectrum in the non-linear regime.
Sujet détaillé/Full description
Work builds on preliminary results
and codes developed within the CosmoStat group.
The internship will take place within the research group CosmoStat, within the Astrophysics
Department (DAp) under the supervision of Valeria Pettorino, Santiago Casas, and Jean-Luc
Starck.
The internship will take place within the research group CosmoStat, within the Astrophysics
Department (DAp) under the supervision of Valeria Pettorino, Santiago Casas, and Jean-Luc
Starck.
Mots clés/Keywords
Machine Learning
PDF
Ondes de gravité et de Rossby dans les étoiles en rotation rapide fortement déformées

Spécialité

Astrophysique

Niveau d'étude

Bac+4/5

Formation

Ingenieur/Master

Unité d'accueil

Candidature avant le

30/06/2020

Durée

4 mois

Poursuite possible en thèse

oui

Contact

MATHIS Stephane
+33 1 69 08 49 30

Résumé/Summary
L'objectif du stage est de développer des diagnostiques sismiques de nouvelle génération pour les ondes de gravité de basses fréquences se propageant dans les étoiles en rotation rapide fortement déformées.
Sujet détaillé/Full description
Les étoiles sont le siège d’ondes de différentes familles qui nous renseignent sur leur structure et leur dynamique internes grâce à l’astérosismologie et qui modifient leur évolution du fait du transport de moment cinétique et du mélange qu’elles induisent (e.g. Aerts, Mathis & Rogers 2019, ARAA, 57, 35). Dans ce cadre, les ondes dites gravito-inertielles, qui se propagent dans les régions radiatives stellaires stables, sous l’action combinée de la poussée d’Archimède et de l’accélération de Coriolis, sont d’un intérêt majeur. Tout d’abord, elles sont détectées par l’astérosismologie dans les étoiles de masses intermédiaires et massives (e.g. Van Reeth et al. 2016, A & A, 593, 120; Christophe et al. 2018, A & A, 618, 47; Saio et al. 2018, MNRAS, 474, 2774) dont elles permettent de caractériser la rotation interne. Ensuite, elles sont l’un des candidats pour expliquer la faible différence de rotation observée entre leur surface et leur cœur (Rogers 2015, ApJL, 815, L30).

Pour les étoiles en rotation rapide potentiellement fortement déformées par l’accélération centrifuge, leur modélisation repose sur l’utilisation de codes numériques bi-dimensionnels (Ballot et al. 2010, A & A, 518, 30; Ouazzani et al. 2017, MNRAS, 465, 2294) ou sur l’utilisation de méthodes asymptotiques (e.g. Prat et al. 2016, A & A, 587, 110) ne permettant pas encore d’effectuer de manière flexible et intensive des modélisations sismiques détaillées (Pedersen et al. 2018, A & A, 614, 128). Dans ce cadre, l’Approximation dite Traditionnelle de la Rotation (ci-après ATR, e.g. Lee & Saio 1997, ApJ, 491, 839) a permis la mise au point de diagnostics et de modélisations sismiques qui semblent robustes au regard des observations et des calculs bidimensionnels. Cependant, cette approximation fait l’hypothèse d’une structure stellaire sphérique qui n’est pas adaptée au traitement des ondes se propageant depuis le cœur jusqu’à la surface des étoiles en rotation rapide. Un premier pas a été effectué par Mathis & Prat (2019, A & A, 631) qui ont généralisé l’ATR en prenant en compte une faible déformation. Il est cependant nécessaire d’aller au delà et de traiter le cas d’une structure bidimensionnelle fortement déformée. En suivant la méthodologie développée dans Mathis & Prat (2019), le/la candidat/e développera le traitement de l’ATR pour une étoile fortement déformée et en déduira les diagnostics sismiques associés.
Mots clés/Keywords
Hydrodynamique - Physique théorique
Compétences/Skills
Méthodes mathématiques et numériques pour la physique
PDF
RELIER LES ELECTRONS ET NOYAUX COSMIQUES DANS LE CIRRUS ERIDU
RELATING COSMIC-RAY ELECTRONS AND NUCLEI IN THE ERIDU CIRRUS

Spécialité

Astrophysique

Niveau d'étude

Bac+5

Formation

Master 2

Unité d'accueil

Candidature avant le

10/08/2020

Durée

4 mois

Poursuite possible en thèse

oui

Contact

GRENIER Isabelle
+33 1 69 08 44 00

Résumé/Summary
Le projet concerne la propagation des rayons cosmiques ayant des énergies du GeV au TeV dans un nuage proche qui se trouve le long d'un tube de lignes de champ magnétique pointant vers le halo Galactique. L'objectif est de comparer le flux des noyaux cosmiques observés en rayons gamma et celui des électrons cosmiques émettant en radio.
The project concerns the propagation of cosmic rays with GeV to TeV energies in a nearby cloud which lies along a tube of magnetic-field lines pointing towards the Galactic halo. The aim is to relate the flux of cosmic-ray nuclei observed in gamma rays and with that of cosmic-ray electrons emitting in the radio.
Sujet détaillé/Full description
Les galaxies sont des écosystèmes complexes composés d'étoiles et d'un milieu interstellaire rempli de gaz magnétisé, de poussières et de particules à haute énergie appelées rayons cosmiques. Ces constituants évoluent conjointement en fonction de leurs interactions mutuelles. Un problème vieux d'un siècle consiste à expliquer comment les rayons cosmiques sont accélérés à une vitesse proche de celle de la lumière et comment ils diffusent à travers leur galaxie hôte et comment ils influencent son évolution. Is régulent en effet les entrées et sorties de gaz, fournissant une pression à grande échelle pour propulser des vents et des fontaines hors des disques galactiques. Ils chauffent, ionisent et initient également l'évolution chimique des nuages denses formant des étoiles (Grenier et al. 2015). Pourtant, la propagation des rayons cosmiques et leur interaction complexe avec leur environnement est mal décrite, tant sur le plan de l'observation que sur le plan théorique.
Le projet concerne les rayons cosmiques dont les énergies vont de quelques GeV à des dizaines de GeV car ils contribuent le plus à la pression interstellaire et ils constituent la majeure partie de la population de rayons cosmiques observables dans la Voie lactée. Nous pouvons observer à distance les particules de haute énergie pendant qu'elles diffusent à travers les nuages interstellaires. Les noyaux des rayons cosmiques sont vus par le rayonnement gamma qu'ils produisent lors d'interactions hadroniques avec le gaz, tandis que les électrons cosmiques sont observés grâce au rayonnement synchrotron qu'ils produisent en spiralant autour des champs magnétiques.
L'étude récente de la région d'Orion-Eridanus (une superbulle proche) a mis en évidence un petit nuage en forme de cirrus, appelé Eridu, qui est situé en dehors de la superbulle et loin (~200 pc) du plan Galactique. Les données de polarisation de la poussière indiquent qu'il se trouve le long d'un tube spécifique de lignes de champ magnétique pointant vers le halo. il fait peut-être partie d'une fontaine galactique. Le fait de trouver 30 % de rayons cosmiques en moins dans ce nuage par rapport au flux uniforme qui l'entoure sur des centaines de parsecs remet en question nos connaissances actuelles sur la diffusion des rayons cosmiques dans le milieu interstellaire local (Joubaud et al. 2020).
Le bord de la superbulle et le cirrus Eridu correspondent à des directions de faible intensité synchrotron en radio (par exemple à 408 MHz, Haslam et al. 1982). Le rapport des intensités synchrotron entre les deux directions suggère que les électrons cosmiques sont également appauvris dans le cirrus. Nous proposons donc d'effectuer une étude quantitative détaillée du flux d'électrons traversant le cirrus et ses environs. Les électrons de haute énergie sont plus sujets à des pertes par rayonnement que les noyaux, mais ils sont aussi indirectement produits en tant que particules secondaires dans les interactions des noyaux cosmiques avec le gaz. La comparaison entre les informations radio et gamma permettra donc de faire la lumière sur l'histoire des rayons cosmiques dans ce nuage dans ce nuage.
Galaxies are complex ecosystems composed of stars and an interstellar medium filled with magnetised gas, dust, and high-energy particles called cosmic rays. These constituents jointly evolve according to their mutual interactions. A century-long standing problem is to explain how cosmic rays are accelerated to nearly the speed of light and how they diffuse through their host galaxy and influence its evolution. They do so by regulating the gas inflows and outflows, providing large-scale pressure support to launch Galactic winds and fountains off galactic discs. They also heat, ionise, and initiate the chemical evolution of dense star-forming clouds (Grenier et al. 2015). Yet, the propagation of cosmic rays and their complex interplay with their environment is poorly quantified, both observationally and theoretically.
The project concerns cosmic rays with energies ranging from a few GeV to tens of GeV as they contribute most to the interstellar pressure and they constitute the bulk of the observable cosmic-ray population in the Milky Way. We can remotely observe the high-energy particles while they diffuse through interstellar clouds. Cosmic-ray nuclei are traced by the gamma radiation they produce in hadronic interactions with the gas, and cosmic-ray electrons are traced by the synchrotron radiation they produce spiralling around magnetic fields.
The recent study of the Orion-Eridanus region (a nearby superbubble) has highlighted a small cirrus-like cloud, named Eridu, which is located outside the superbubble and far (~200 pc) from the Galactic plane. The dust polarisation data indicates that it lies along a specific tube of magnetic-field lines pointing towards the halo, possibly as a part of a Galactic fountain. Finding 30% fewer cosmic rays in this cloud compared to the uniform flux surrounding it over hundreds of parsecs challenges our current views on cosmic-ray diffusion in the local interstellar medium (Joubaud et al. 2020).
The rim of the superbubble and the Eridu cirrus correspond to directions of low synchrotron intensities in the radio (e.g. 408 MHz, Haslam et al. 1982). The ratio of synchrotron intensities between the two directions suggests that cosmic-ray electrons are also depleted in the cirrus. We therefore propose to do a detailed quantitative study of the electron flux pervading the cirrus and its surroundings. High-energy electrons are more prone to radiation losses than nuclei, but they are also indirectly produced as secondary particles in the cosmic-ray nuclei interactions with the gas, so the comparison between the radio and gamma-ray information will shed light on the cosmic-ray history in this cloud.
Mots clés/Keywords
rayons cosmiques
cosmic rays
Compétences/Skills
Radiation processes of high-energy particles. Data analyses in gamma rays and in the radio
Logiciels
python
PDF
Spectroscopie de haute précision d'atmosphères exoplanétaires avec SEA BASS
High-precision spectroscopy of exoplanet atmospheres with SEA BASS

Spécialité

Astrophysique

Niveau d'étude

Bac+5

Formation

Ingenieur/Master

Unité d'accueil

DAp

Candidature avant le

30/04/2020

Durée

6 mois

Poursuite possible en thèse

oui

Contact

MORELLO Giuseppe
+33 1 69 08

Résumé/Summary
Le stagiaire analysera les transits exoplanétaires observés avec différents instruments et différentes longueurs d’onde de manière cohérente.
The trainee will analyze exoplanetary transits observed with different instruments and wavelengths in a consistent way.
Sujet détaillé/Full description
Les exoplanètes en transit sont révélés par des baisses périodiques du flux stellaire observé. Leur morphologie exacte dépend principalement du rapport des rayons planète-étoile, des paramètres orbitaux et de l’effet “limb-darkening” stellaire. Souvent, un ensemble de coefficients limb-darkening est dérivé de modèles stellaires, mais leur validation empirique est toujours limitée par le faible rapport signal / bruit, les effets systématiques instrumentaux et les fortes corrélations entre les paramètres physiques.
Les observations à plusieurs longueurs d'onde peuvent être utilisées pour réduire la corrélation entre les paramètres physiques, si les effets instrumentaux sont bien minimisés.
Le stagiaire analysera les observations de transit UV / visible et infrarouge en utilisant la méthode SEA BASS (Morello, G. 2018, AJ, 156, 175) avec des algorithmes state-of-the-art pour corriger les effets instrumentaux. D’éventuels développements ultérieurs de la méthode SEA BASS et / ou des algorithmes instrumentaux pourront être considérés.
Ce projet constitue une contribution importante à la spectroscopie de haute précision des atmosphères exoplanétaires avec la prochaine génération de missions spatiales telles que le JWST et ARIEL.
Exoplanetary transits are revealed by periodic drops in the observed stellar flux. Their exact morphology depends mainly on the planet-to-star radii ratio, orbital parameters and stellar limb-darkening effect. Often, a set of limb-darkening coefficients is derived from stellar models, but their empirical validation is limited by the low signal-to-noise ratio, instrumental systematic effects, and strong correlations between physical parameters.
Multiwavelength observations can be used to reduce the correlations between physical parameters, if the instrumental effects are minimized.
The trainee will analyze UV/visible and infrared transit observations using the SEA BASS method (Morello, G. 2018, AJ, 156, 175) with state-of-the-art algorithms to correct for the instrumental effects. Future developments of the SEA BASS method and/or instrumental algorithms may be considered.
This project is an important contribution to the high-precision spectroscopy of exoplanetary atmospheres with the next generation of space missions such as JWST and ARIEL.
Mots clés/Keywords
Atmosphères exoplanètaires
Exoplanetary atmospheres
Compétences/Skills
MCMC, statistiques bayésiennes
MCMC, Bayesian statistics
Logiciels
Python

 

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