The Centre de Physique des Particules de Marseille (CPPM) invites applications for a two-year postdoctoral research position in cosmology. The position is dedicated to research related to the Dark Energy Spectroscopy Instrument (DESI) survey. The CPPM cosmology team is involved in future experiments such as DESI, Euclid, Vera Rubin/LSST, and the LISA experiment.
DESI is a ground-based experiment at the Kitt Peak National Observatory Mayall 4m telescope. Starting observations in 2021, DESI will conduct a five-year survey designed to cover 14,000 deg2 and to map the large-scale structure of the Universe by measuring 30 million redshifts. DESI will perform stringent cosmological tests and will allow definitive tests of gravitational physics by constructing a unique redshift-space (3D) map of the large-scale structure of the Universe.
The research areas include the study of large-scale structure of the Universe, with particular emphasis on galaxy clustering or cosmic voids. Candidates with experience in cross-correlation analysis or cosmological probes combination using Cosmic Microwave Background or gravitational lensing are strongly encouraged to apply. The applicant should have a Ph. D. in astronomy/astrophysics/high energy physics, with expertise in (but not limited to): galaxy clustering; theoretical cosmology; gravitational lensing; and observational analysis of large datasets.
Interested candidates are asked to submit a CV, a research statement and a list of publications into a single pdf file to Dr. Stephanie Escoffier, escoffier@cppm.in2p3.fr. Applicants should also arrange for three letters of recommendation to be sent directly to Dr. Stephanie Escoffier. For full consideration, the application and recommendation letters must be received before February 8th, 2021. The position is expected to begin in Oct. 2021.
For further information please contact Dr. Stephanie Escoffier escoffier@cppm.in2p3.fr.
Included Benefits:
French national medical insurance, maternity/paternity leave, lunch subsidies, family supplement for children, participation to public transport fees, pension contributions.
Note that school is free in France for all children above 3.
In addition, CNRS offers free French lessons.
La mission spatiale Euclid (https://www.euclid-ec.org) a été lancée le 1er juillet, marquant le début dune nouvelle ère dans la recherche cosmologique. A ce titre, nous annonçons l'ouverture d'un poste de chercheur post-doctoral en apprentissage automatique pour la modélisation de la réponse de l'instrument NISP.
L'instrument NISP est un spectromètre sans fente composé du plus grand plan focal infrarouge envoyé dans l'espace à ce jour. Avec son large champ de vue, le NISP permet d'obtenir le spectrogramme de l'ensemble des sources présentent dans le champ de vue de l'instrument sur une surface angulaire équivalente à la taille apparente de la Lune. Le large champ de vue de l'instrument combiné avec la multitude de sources constituent un challenge pour les simulateurs classiques pour modéliser de façon réaliste, et en un temps limité, les images nécessaires aux analyses cosmologiques.
Les avancées dans les méthodes génératives par Machine Learning offrant de nouvelles perspectives d'application, le projet d'ANR DISPERS (2022-2026), https://dispers.pages.in2p3.fr/website) a pour ambition de développer des outils de simulation en spectroscopie sans fente basée sur de l'apprentissage profond, pour la mission spatiale Euclid et les futures grandes enquêtes cosmologiques, pour offrir de nouvelles opportunités d'application pour la planification des relevés cosmologiques, l'analyse des sources d'erreurs instrumentales, ainsi qu'à l'application des méthodes employées pour la décontamination des spectres.
La personne retenue jouera un rôle central dans le développement d'un outil de simulation numérique novateur visant à transformer la manière dont les grands relevés de galaxies sont analysés. L'objectif principal du simulateur est de modéliser de manière réaliste la réponse de linstrument NISP en tirant parti d'algorithmes d'apprentissages automatiques récents, de techniques statistiques avancées et de formalismes d'optimisations numériques. Le simulateur vise à créer des simulations précises qui capturent les subtilités des phénomènes instrumentaux comme astronomiques, contribuant à améliorer notre compréhension des données Euclid et de futurs relevés.
Activités:
Le/La post-doc contribuera en particulier à différents aspects du projet :
· Développer et mettre en uvre des algorithmes dapprentissage automatique pour la modélisation de la réponse des instruments, en collaboration avec les membres de l'équipe,
· Appliquer des techniques statistiques et dapprentissage automatique avancées pour analyser les données de la mission.
· Contribuer à la conception et à lexécution dexpériences, de simulations et danalyses de données.
· Participer à la validation et à létalonnage des outils de simulation à laide de données de la mission Euclid.
· Contribuer aux publications de recherche, aux présentations de conférences et aux ateliers scientifiques pour diffuser les résultats de la recherche.
· Collaborer avec les doctorants, les chercheurs et ingénieurs du projet pour favoriser un environnement de recherche collaboratif et innovant.
Compétences:
· Doctorat en astrophysique, informatique ou un domaine connexe, avec une expertise en apprentissage automatique ou en astrophysique computationnelle.
· Expérience professionnelle supérieure à deux ans.
· Solide expérience en apprentissage automatique, modélisation statistique et analyse de données, avec des applications en astrophysique ou dans des domaines connexes.
· Maîtrise du langage de programmation Python et des librairies TensorFlow, PyTorch, JAX ou similaires, pour limplémentation dalgorithmes dapprentissage automatique et de calcul sur GPU.
· Expérience en modélisation dinstruments, en simulations dimages ou dans des domaines connexes serait un atout majeur.
· Expérience pratique des réseaux PINNS et/ou des méthodes de transfert learning serait également un atout majeur.
· Compétences relationnelles permettant de travailler collaborativement au quotidien, tout comme une forte autonomie dans le travail.
· Excellentes compétences analytiques et résolution de problèmes
· Excellentes compétences en communication, y compris la capacité à présenter clairement et de manière concise les résultats de la recherche.
Votre CV (2 pages maximum), votre lettre de motivation (1 page), votre projet de recherche (3 à 5 pages) et votre liste de publications doivent être téléchargées sur le portail CNRS.
https://emploi.cnrs.fr/Offres/CDD/UMR7346-ANNPOR-119/Default.aspx?lang=FR
Trois lettres de recommandation devront être envoyées directement à William GILLARD gillard@cppm.in2p3.fr.
William Gillard - 04.91.82.72.67 - gillard@cppm.in2p3.fr
Supervisor:
Julian Bautista - bautista@cppm.in2p3.fr
Topic:
Le contexte : Plus de vingt ans après la découverte de la nature accélérée de l'expansion de l'Univers, il n'existe toujours pas d'explication définitive de son origine physique. Plusieurs types d'énergie noire ou même des alternatives/extensions à la relativité générale ont été proposés dans la littérature pour tenter d'expliquer l'accélération de l'expansion. En mesurant avec précision les taux d'expansion de l'Univers et de la croissance des structures à grande échelle, en fonction du temps cosmique, nous pouvons en apprendre davantage sur ce mystère cosmologique. En particulier à faible redshift, lorsque l'expansion est accélérée et que l'énergie noire domine l'expansion, nous souhaitons obtenir les meilleures contraintes sur le taux de croissance des structures. Ces mesures peuvent être réalisées en combinant les positions des galaxies et leurs vitesses. Les propriétés statistiques du champ de densité et de vitesse sont étroitement liées au modèle cosmologique sous-jacent.
Expériences : La mesure des taux d'expansion et de croissance de l'Univers est le principal objectif scientifique des expériences actuelles et futures telles que l'instrument spectroscopique de l'énergie noire (DESI), le Zwicky Transient Facility (ZTF), Euclid et le Vera Rubin Observatory Legacy Survey of Space and Time (Rubin-LSST).
DESI mesure actuellement la position de 40 millions de galaxies (avec leur décalage vers le rouge) et l'échantillon de galaxies à faible décalage vers le rouge sera le plus complet à ce jour.
L'étude ZTF permettra de découvrir plus de 6 000 supernovae de type Ia, dont nous pourrons déduire la vitesse des galaxies. Le projet Rubin-LSST portera ce nombre à plusieurs centaines de milliers.
Objectif de la thèse : Le candidat sélectionné travaillera à l'analyse conjointe des ensembles de données DESI et ZTF, qui contiennent des millions de galaxies et des milliers de supernovae de type Ia. Le candidat se familiarisera avec la physique et les statistiques des regroupements de galaxies, codera son propre pipeline d'analyse, le testera sur des simulations de pointe et, si possible, l'appliquera sur des données réelles. Cette thèse est proposée comme suite du stage de M2 de même nom.
Profil requis : Le candidat doit avoir un grand intérêt pour la cosmologie, les statistiques, l'analyse de données et la programmation (nous utilisons principalement python). La maîtrise de l'anglais et la capacité à travailler en équipe sont également requises.
William Gillard - 04.91.82.72.67 - gillard@cppm.in2p3.fr
Supervisor:
Dominique Fouchez - fouchez@cppm.in2p3.fr
Topic:
Vingt ans après la découverte de l'accélération de l'expansion de l'univers par des mesures avec les supernovas, la sonde supernovas reste l'un des moyens les plus précis pour mesurer les paramètres de cette période récente de l'histoire de notre univers dominée par ce qu'on appelle l'énergie noire.
L'observatoire Rubin avec le relevé Large Survey of Space and Time (Rubin/LSST) sera mis en service en 2024 et fonctionnera à plein régime mi-2025. Il s'agit d'un télescope de 8,4 mètres doté d'une caméra de 3,2 milliards de pixels, la plus puissante jamais construite.
Ce télescope prendra une photo de la moitié du ciel toutes les trois nuits pendant dix ans. Ce sondage permettra de mesurer des milliards de galaxies avec une grande précision et de suivre la variation dans le temps de tous les objets transitoires. Avec de nombreuses autres études astrophysiques, ce sera une machine très puissante pour déterminer les paramètres cosmologiques à l'aide de nombreuses sondes différentes et, en particulier, elle imposera de fortes contraintes sur la nature de l'énergie noire. Le projet LSST vise à découvrir jusqu'à un demi-million de supernovae. Cette amélioration de deux à trois ordres de grandeur statistique par rapport à l'ensemble des données actuelles permettra de tester précisément les paramètres de l'énergie noire, de tester la relativité générale et imposera également de nouvelles contraintes sur l'isotropie de l'univers.
Au cours de la thèse, nous proposons de préparer puis de participer à l'analyse des premières données de supernova du LSST. La préparation se fera en utilisant les données HSC/Subsaru existantes.
L'étudiant.e participera à la mise en service de Rubin/LSST. Elle/Il aura en charge de poursuivre les développements des méthodes de deep learning pour l'identification des supernovae et de les mettre en application sur les premières observations.
Ell/Il participera ensuite aux premieres analyses utilisant les supernovae qu'elle/il aura contribué à identifier.
Le groupe LSST du CPPM est déjà impliqué dans la photométrie de précision pour LSST, avec une implication directe dans la validation des algorithmes au sein de DESC/LSST [1][2][3], et a proposé une nouvelle méthode d'apprentissage profond pour améliorer l'identification photométrique des supernovas [4] et les redshifts photométriques [5].
William Gillard - 04.91.82.72.67 - gillard@cppm.in2p3.fr
Supervisor:
Benjamin Racine - racine@cppm.in2p3.fr
Topic:
A la fin des années 90, la mesure de la distance des Supernovae et du décalage vers le rouge de leur galaxies hôtes a révélé que lexpansion de lUnivers était en accélération. Plus de 20 ans après cette découverte, la nature de lénergie noire qui serait à lorigine de ce phénomène reste inconnue.
Le modèle de concordance \(\Lambda\)CDM décrit un Univers homogène et isotropes aux grandes échelles, soumis aux lois de la relativité générale (RG). Dans ce modèle, la majorité du contenu énergétique de l'Univers provient de la matière noire froide et de lénergie noire, introduite comme une constante cosmologique. Celle-ci se comporte comme un fluide parfait avec une pression p négative, déquation détat p = - rho, où rho est la densité dénergie.
Certains modèles alternatifs (cf [1] pour une revue) introduisent par exemple des champs scalaires (quintessence) dont lévolution est responsable de l'expansion accélérée. Ces champs scalaires peuvent varier dans le temps et lespace. Ils peuvent donc avoir une équation détat dépendant du temps ainsi que générer des anisotropies de lexpansion.
Dautres modèles proposent de modifier la loi de la gravitation aux grandes échelles imitant le rôle de lénergie noire.
Aujourdhui encore, les supernovae restent lune des sondes les plus précises pour mesurer lexpansion de lUnivers et son homogénéité. Par ailleurs, une partie du décalage vers le rouge des galaxies provient dun effet Doppler dû à leurs vitesses particulières. On peut alors grâce aux supernovae reconstruire le champ de vitesse à grande échelle, et mesurer le taux de croissances des structures cosmiques. Cela nous permettra de tester la loi de la gravitation.
Une anisotropie de lexpansion aux grandes échelles, une modification de la RG, ou une évolution de léquation détat de lénergie noire, seraient toutes des observations révolutionnaires qui remettraient en cause notre modèle actuel.
Jusquaujourdhui les relevés de supernovae compilaient des données de multiples télescopes compliquant leur analyse statistique. Les relevés du Zwicky Tansient Facility (ZTF: https://www.ztf.caltech.edu/) et de lobservatoire Vera Rubin/LSST (https://www.lsst.org/) vont changer la donne. Ils couvrent la totalité du ciel et mesurent avec précision la distance de dizaines (centaines) de milliers de supernovae proches (lointaines).
Le CPPM travaille sur les données de ZTF depuis 2021 et participe à la construction et la mise en place de LSST depuis des années, en se préparant à larrivée des données en 2025.
Dans le groupe, nous travaillons à la calibration photométrique du relevé ZTF, indispensable pour la précision de mesure dont nous avons besoin (cf ubercalibration [2,3]). Un doctorant venant de soutenir sa thèse a développé un pipeline pour simuler ZTF et mesurer le taux de croissance des structures ([4]) et un doctorant actuel adapte cet exercice à LSST. Par ailleurs un postdoctorant vient de rejoindre le groupe pour travailler sur ZTF, et une chaire dexcellence (DARKUNI, cf. stage/thèse de Julian Bautista) étend ce travail en combinant ces données avec les données spectroscopiques de DESI.
Lobjectif de la thèse est de développer et perfectionner ce pipeline danalyse pour mesurer le taux de croissance des structures avec les données réelles de ZTF et de préparer lanalyse des données LSST.
Dautres aspects pourront sajouter à la thèse, comme létude de lhomogénéité de lexpansion, la calibration photométrique des données etc.
Il sagit donc dune thèse de cosmologie observationnelle, pour un-e candidat-e intéressé-e par la cosmologie et lanalyse de données.
Durant la dernière décennie, l'infrarouge est devenu de plus en plus prépondérant aussi bien dans les missions spatiales que terrestres, lesquelles incluent systématiquement un instrument ou un canal en infrarouge (IR) en photo- ou spectrométrie, permettant ainsi l'observation d'objets avec des décalages vers le rouge plus importants. Un composant clé de ces instruments est le détecteur en infrarouge proche (NIR), dont les performances ont récemment atteint des niveaux proches de celles des détecteurs visibles. Actuellement, le CPPM est impliqué dans deux missions importantes comprenant des détecteurs NIR : SVOM/Colibri avec son canal IR unique au sol et le détecteur ALFA de la caméra CAGIRE, ainsi que Euclid avec son spectrophotomètre IR NISP et son réseau focal de 16 détecteurs H2RG, le plus grand réseau focal IR volant jamais construit. Un objectif fondamental de toute mission utilisant des détecteurs hybrides de pixels NIR est d'obtenir une estimation précise et non biaisée du flux, définie comme la pente du signal d'une acquisition non destructive, pixel par pixel. Pour ces deux missions, bien qu'elles aient des objectifs scientifiques et des stratégies d'observation radicalement différents (reconnaissance des sursauts gamma de haute énergie pour l'une, cartographie de galaxies de très faible flux pour l'autre), les problématiques liées aux détecteurs se chevauchent. L'évaluation du flux est à la fois critique et délicate car elle est directement influencée par les propriétés intrinsèques des détecteurs et des paramètres associés tels que le gain de conversion, l'IPC (capacité inter-pixels), la non-linéarité ou la persistance.
Dans une récente thèse de doctorat au CPPM, sur la mission Euclid, l'importance de prendre en compte les variations spatiales a été démontrée et les paramètres de performance ont été dérivés au niveau du pixel plutôt qu'au niveau du réseau, risquant sinon d'induire des biais dans la détermination des paramètres physiques fondamentaux. De plus, la nécessité de décorréler les effets induits par l'IPC et la non-linéarité dans la réponse du détecteur a conduit à adapter des méthodes existantes pour déterminer un gain de conversion par super-pixel (16*16 pixels) et à proposer des méthodes originales pour décorréler l'IPC et la non-linéarité, corrigeant ainsi les biais qu'ils introduisent dans la détermination du gain de conversion et, par conséquent, du flux.
Clairement, les corrélations observées des différents paramètres de performance requièrent une approche globale et une modélisation pour les déterminer au niveau du pixel, prenant en compte à la fois les variations et corrélations spatiales et temporelles. Ce n'est que dans ces conditions qu'il sera possible d'extraire les cartes de performance non biaisées requises pour l'étalonnage du flux.
L'objectif de ce nouveau travail est de pousser davantage la décorrélation dans une approche globale, potentiellement en développant de nouvelles méthodes et en utilisant les nouvelles stratégies offertes par l'apprentissage automatique. Plusieurs aspects de ce sujet impliquent une approche novatrice avec des avantages indéniables pour les missions présentes et futures et le traitement des données provenant des détecteurs NIR : l'analyse au niveau du pixel et la prise en compte des corrélations sont toutes deux essentielles pour une mission comme Euclid et intensives en calcul, nécessitant une optimisation des algorithmes de calcul et de la programmation ; de plus, une approche par apprentissage automatique pourrait améliorer à la fois les temps de calcul et la précision des résultats (par exemple, obtenir un gain de conversion par pixel plutôt que par super-pixel) ; les analyses seront basées sur une quantité substantielle de données provenant de deux types de détecteurs hybrides calibrés au CPPM, le détecteur ALFA de Lynred et le détecteur H2RG de Teledyne, tous deux basés sur des technologies similaires de couche sensible en MCT mais montrant des comportements clairement différents déjà observés lors des tests initiaux. La comparaison des deux détecteurs affinera les analyses et les modèles et permettra de mieux prendre en compte les comportements subtils.
Les candidats devront avoir une solide formation en instrumentation, statistiques, analyse de données et programmation en python. La thèse sera co-financée par le CNES et le CNRS.
William Gillard - 04.91.82.72.67 - gillard@cppm.in2p3.fr
Supervisor:
S. Escoffier / P. Vielzeuf - 04 91 82 76 64 - escoffier@cppm.in2p3.fr
Topic:
Although the universe is well described by the concordance model LCDM, the nature of its components, dark matter and dark energy, remains a major puzzle of modern cosmology. While historically most attention has been paid to the overdense regions, the underdense regions account for about 80 per cent of the total volume of the observable Universe and strongly influence the growth of large-scale structure. As voids are nearly devoid of matter, they have proved to be very promising objects for exploring the imprint of possible modifications of General Relativity (GR) such as f(R) gravity or extended gravity theories.
The RENOIR cosmology team at CPPM focuses on the understanding of the history and composition of our Universe, particularly on its dark components. The team is particularly involved in large spectroscopic surveys Dark Energy Spectroscopic Instrument at Mayall, US and the European space mission Euclid, that will provide the observation of 40 million of galaxies, the largest 3D map of the Universe ever made.
A promising way to probe modified gravity models is to constrain the growth of structure of the Universe using information from Redshift Space Distortions around cosmic voids. The aim of the PhD thesis is on the extraction of cosmological constraints using Alcock-Paczynski deformation information and RSD information around voids, with DESI data which started its observations in 2021 for 5 years.
Please send your application to Dr. S. Escoffier and P. Vielzeuf (escoffier@cppm.in2P3.fr and vielzeuf@cppm.in2p3.fr), including:
- A motivation letter (maximum two pages).
- A curriculum vitae
- A brief description of research interest and past achievements
- Two reference letters (Head of the Master's program, supervisor of the Master internship) to be sent directly to eric.kajfasz@univ-amu.fr
- A transcript of all university records (Bachelor and Master)
William Gillard - 04.91.82.72.67 - gillard@cppm.in2p3.fr
Supervisor:
S. Escoffier / W. Gillard - 04 91 82 76 64 - escoffier@cppm.in2p3.fr / gillard@cppm.in2p3.fr
Topic:
The various observations of the Universe have been indicating for twenty years now that the expansion of the Universe is accelerating. The standard model of cosmology, known as the CDM model, describes the Universe as composed of 27% dark matter and 68% dark energy. Understanding the nature of these two energy components remains one of the greatest challenges in contemporary physics.
The future Euclid space mission is dedicated to the study of dark energy and dark matter in the Universe and to test gravity on cosmological scales. Euclid was selected by the European Space Agency (ESA) in 2011 and has been launched 1st July, 2023 to probe the Universe over a 6 year-period. These data will revolutionize our ability to map the Universe and better understand the nature of dark energy or put Einstein's General Relativity (GR) in default.
Two instruments are embarked on board Euclid, the Near Infrared Spectrometer and Photometer (NISP) and the visible imager (VIS). The spectroscopic survey with the NISP instrument will target 40 millions of galaxies in the redshift range 0.9 < z < 1.8, while the photometric survey will get the image and photometric redshift of two billions of galaxies covering the redshift range 0 < z < 2.5.
The subject of the thesis is to measure the galaxy clustering from the Euclid photometric and spectroscopic catalogs, and studied combined analysis, including 3x2pt analysis.
Please send your application to Dr. S. Escoffier and W. Gillard (escoffier@cppm.in2P3.fr and gillard@cppm.in2p3.fr), including:
- A motivation letter (maximum two pages).
- A curriculum vitae
- A brief description of research interest and past achievements
- Two reference letters (Head of the Master's program, supervisor of the Master internship) to be sent directly to eric.kajfasz@univ-amu.fr
- A transcript of all university records (Bachelor and Master)
William Gillard - 04.91.82.72.67 - gillard@cppm.in2p3.fr
Supervisor:
Dominique Fouchez - fouchez@cppm.in2p3.fr
Topic:
Vingt ans après la découverte de l'accélération de l'expansion de l'univers par des mesures avec les supernovas, la sonde supernovas reste l'un des moyens les plus précis pour mesurer les paramètres de cette période récente de l'histoire de notre univers dominée par ce qu'on appelle l'énergie noire.
L'observatoire Rubin avec le relevé Large Survey of Space and Time (Rubin/LSST) sera mis en service en 2024 et fonctionnera à plein régime mi-2025. Il s'agit d'un télescope de 8,4 mètres doté d'une caméra de 3,2 milliards de pixels, la plus puissante jamais construite.
Ce télescope prendra une photo de la moitié du ciel toutes les trois nuits pendant dix ans. Ce sondage permettra de mesurer des milliards de galaxies avec une grande précision et de suivre la variation dans le temps de tous les objets transitoires. Avec de nombreuses autres études astrophysiques, ce sera une machine très puissante pour déterminer les paramètres cosmologiques à l'aide de nombreuses sondes différentes et, en particulier, elle imposera de fortes contraintes sur la nature de l'énergie noire. Le projet LSST vise à découvrir jusqu'à un demi-million de supernovae. Cette amélioration de deux à trois ordres de grandeur statistique par rapport à l'ensemble des données actuelles permettra de tester précisément les paramètres de l'énergie noire, de tester la relativité générale et imposera également de nouvelles contraintes sur l'isotropie de l'univers.
La mission Euclid (http://www.euclid-ec.org) est un projet majeur de lESA qui a lancé en juillet 2023 un télescope spatial dédié à la compréhension de lUnivers et réalisera une cartographie de tout le ciel. Dune précision jamais atteinte auparavant, ces mesures des grandes structures de lUnivers lointain permettront de tester le modèle cosmologique et en particulier de questionner la nature de lénergie noire. La cartographie sera obtenue grâce au spectrophotomètre NISP et les 16 détecteurs infrarouges de son plan focal dont le CPPM a réalisé la calibration au sol, étape fondamentale pour valider les performances de linstrument.
Activité principale<\b>
Les détecteurs infrarouges du NISP ont été développés expressément pour la mission Euclid. À la pointe de la technologie, chacun est constitué dune matrice de 2048 x 2048 pixels. Leur calibration fine a été réalisée au CPPM et a donné lieu à lenregistrement de 500 To de données à analyser. Ces données montrent clairement la présence de persistance qui vient polluer les données pendant plusieurs heures dacquisition. Afin dacquérir une meilleure compréhension du phénomène, lingénieur/lingénieure-stagiaire cherchera à caractériser la persistance et à comprendre linfluence des paramètres environnementaux sur celle-ci.
Pour ce faire, lingénieur/lingénieure-stagiaire devra appliquer des méthodes danalyse classiques ou plus sophistiquées suivant les étapes :
Implémenter les méthodes choisies en python
Extraire des grandeurs comme les constantes de temps et amplitudes à partir des données de calibration existantes
Analyser les corrélations entre la persistance et les données environnementales
Faire la même étude sur un détecteur de technologie différente et comparer les résultats
Connaissances requises<\b>
Base solide en programmation en langage python
Bonnes connaissances en traitement du signal
Bonnes connaissances en physique du semi-conducteur
Le stage de 6 mois sera conventionné et rémunéré. Il pourra être poursuivi en thèse avec un financement CNES (demande en cours).
Contact :<\b> CV + lettre de motivation à
Aurélia Secroun, Ingénieure Chercheure
Tel : 04 91 82 72 15 mail : secroun@cppm.in2p3.fr
