Domaine, spécialité : Physique corpusculaire des accélérateurs
Mots-Clés :
Physique des particules ; QGP ; physique des détecteurs ; LHC
Unité d’accueil : DPhN / LQGP
Résumé
Le plasma quark-gluon (QGP) est un état exotique de la matière créé dans des conditions extrêmes au LHC du CERN. Il s’agit de l’un des premiers états de la matière après le Big Bang. L’objectif du stage est de développer un algorithme de détection de « kinks » afin de réduire les muons de fond, dans le but d’améliorer le rapport signal sur bruit pour les dileptons prompts, qui sont utilisés pour étudier le QGP.
Sujet détaillé
Au Grand collisionneur de hadrons (LHC) à Genève, des collisions de noyaux de plomb sont utilisées pour créer un système thermodynamique décrit par la dynamique des fluides dans des conditions extrêmes. Ce système évolue à partir d’un état déconfiné de la matière, connu sous le nom de plasma de quarks et de gluons (QGP), dans lequel les quarks et les gluons se déplacent librement et interagissent par l’intermédiaire de la force forte, vers un état de partons en équilibre thermique et chimique. Il se dilate ensuite et se refroidit jusqu’à atteindre la température de transition vers un gaz de hadrons.
L’objectif du stage est de développer un algorithme de détection de « kinks » afin de réduire les muons de fond, dans le but d’améliorer le rapport signal sur bruit pour les dileptons prompts.
Le laboratoire QGP au sein du département de physique nucléaire de CEA Saclay est activement impliqué à tous les niveaux de l’exploration expérimentale du QGP à travers les expériences ALICE et LHCb au LHC. Actuellement, une partie du groupe étudie de nouvelles sondes et de nouveaux détecteurs pour les recherches sur le QGP avec l’expérience LHCb, tels que la production de dileptons.
Le stage proposé consiste à développer un algorithme capable d’identifier les muons issus des désintégrations faibles de pions et de kaons chargés, couramment appelées désintégrations en vol. Ces muons représentent actuellement une source non négligeable de bruit de fond dans les analyses impliquant des muons prompts, telles que celles menées pour l’étude du QGP via les mesures de dileptons.
Étant donné qu’il s’agit de traces de muons réelles détectées dans le système muonique, les muons issus de désintégrations en vol ne peuvent pas être éliminés par de simples améliorations de l’algorithme d’identification basé sur ce système. Cependant, la trajectoire de ces leptons de fond présente une topologie en « kink » au point de désintégration. Ainsi, la comparaison de leur position et de leur pente dans différents sous-détecteurs peut être utilisée pour améliorer significativement le rejet des muons provenant de désintégrations en vol.
L’étudiant·e sélectionné·e travaillera au sein d’un environnement Python/C++ développé par le groupe lQGP de CEA Saclay et la collaboration LHCb, afin de mettre en œuvre un algorithme dédié de détection de « kinks », visant à améliorer l’identification des muons de fond. Une fois l’algorithme validé, les variables extraites pourront être utilisées comme entrées d’un réseau de neurones, dans le but d’améliorer les performances des techniques d’identification des muons existantes.
Au cours du stage, l’étudiant·e se familiarisera avec la physique du QGP, découvrira la physique des détecteurs et développera des compétences en analyse de données et en techniques de reconstruction de trajectoires.
Ce projet offre l’opportunité de développer ou renforcer des compétences en programmation Python/C++, en fonction du profil et des intérêts de l’étudiant·e, tout en contribuant aux travaux en cours du groupe sur l’amélioration de l’identification des muons dans l’expérience LHCb.
Lieu du stage
Saclay
Conditions de stage
- Durée du stage : 6 mois
- Niveau d’étude requis : Bac+5
- Formation : Master 1
- Poursuite possible en thèse : Non
- Date limite de candidature : 25 avril 2026
Compétences requises
Langue : Anglais
Méthodes, techniques :
Cinématique relativiste ; programmation ; simulations Monte Carlo
Langages informatiques et logiciels :
Python/C++

