Domaine, spécialité : Neutronique
Mots-Clés :
physique nucléaire, des particules, mécanique quantique, neutronique
Unité d’accueil : DPhN / LEARN
Résumé
Sujet détaillé
La simulation Monte Carlo du transport des particules est devenue aujourd’hui centrale dans de nombreux domaines tels que la physique fondamentale, la physique médicale ou les applications spatiales pour n’en citer que quelques-uns. Afin de pallier les temps de calculs inhérents à cette méthode, des techniques dites « de réduction de variance » sont développées, dont l’objectif est de « pousser » les particules vers le(s) détecteur(s) sans induire de biais sur les résultats du calcul. Récemment, une méthode de réduction de variance dite Adaptative Multilevel Splitting (AMS) [1,2], s’intéressant aux événements rares, a été conçue et implémentée dans différents codes de calculs, tels que le code Monte Carlo TRIPOLI4 développé au CEA ou le code Monte Carlo Geant4 développé au CERN par une collaboration internationale [3]. Cette méthode offre des perspectives très intéressantes car elle permet de préserver les corrélations entre les particules contribuant à la mesure, ce que ne permettent pas les méthodes standards de réduction de variance comme par exemple l’Importance Sampling.
Ce sujet de stage propose d’évaluer l’intérêt de cette approche dans le contexte de la physique fondamentale, où les simulations cherchent à détecter des événements rares, comme par exemple dans les expériences visant à mettre en évidence la diffusion cohérente des neutrinos auprès de réacteur (CEvNS). En effet, ces expériences mettent régulièrement en œuvre des méthodes de détection en coïncidence permettant d’augmenter le rapport signal sur bruit (à titre illustratif on peut imaginer la détection d’un neutron dans un détecteur A et d’un photon dans un détecteur B). Elles représentent un challenge en termes de calcul numérique car leur simulation nécessite l’échantillonnage d’un très grand nombre de particules (de sorte à ce qu’une fraction très faible d’entre elles contribuent à la mesure).
Le sujet de ce stage consiste donc à utiliser l’AMS implémenté dans le code Geant4 et à en optimiser les paramètres dans des configurations dites « multi-particules/multi-détecteurs », afin de pouvoir simuler des événements rares corrélés. Le/la stagiaire devra pour ce faire finaliser les développements déjà entrepris (cf. [4]) puis à en vérifier l’efficacité sur différents cas physiques simples représentatifs. Une fois ce travail terminé, deux pistes pourront être suivies suivant l’intérêt du candidat :
1) soit le/la candidat(e) s’intéressera au déploiement de cette méthode dans le code Geant4 lui-même pour qu’il soit accessible à tous les physiciens pour qu’il soit dans la version officielle, 2) soit le/la candidat(e) mettra en place un dispositif expérimental pour comparer les résultats obtenus avec l’AMS à des données expérimentales.
[1] F. Cérou and A. Guyader, Stochastic Analysis and Applications 25(2):417-443, 2007
[2] H. Louvin et al., EPJ Web of Conferences, Vol153, EDP Sciences, 2017
[3] https://geant4.web.cern.ch
[4] L. Thulliez, B. Mom et E. Dumonteil, Nuclear Inst. and Methods in Physics Research, A 1051 (2023) 168190
Lieu du stage
Saclay
Conditions de stage
- Durée du stage : 6 mois
- Niveau d’étude requis : Bac+4/5
- Formation : Ingenieur/Master
- Poursuite possible en thèse : Non
- Date limite de candidature : 24 octobre 2024
Compétences requises
Langue : Anglais
Méthodes, techniques :
Méthode de réduction de variance
Langages informatiques et logiciels :
Python, C++, ROOT (est un plus/is an asset), Geant4 (est un plus/is an asset)