Pause
Lecture
Moteur de recherche d'offres d'emploi CEA

Propagation d'incertitudes dans un code de transport Monte-Carlo


Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.

Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.

Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.

Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :

• La conscience des responsabilités
• La coopération
• La curiosité
  

Référence

SL-DRF-24-0367  

Direction

DRF

Description du sujet de thèse

Domaine

Physique corpusculaire et cosmos

Sujets de thèse

Propagation d'incertitudes dans un code de transport Monte-Carlo

Contrat

Thèse

Description de l'offre

La modélisation des réactions nucléaires fait l'objet d'améliorations constantes depuis plusieurs décennies. C'est notamment le cas de notre code de cascade nucléaire INCL. Un projet ANR a été financé pour les quatre prochaines années (2024-2027) afin de travailler sur la question de l'estimation des incertitudes et des erreurs. Comme ce code est implanté dans le code de transport de particules Geant4, la prochaine étape est de propager ces incertitudes de INCL à Geant4. Une étude récente sur la propagation des incertitudes, appelée Transport Monte Carlo (TMC), a été réalisée. Cependant, cette étude ne traite que de la propagation des incertitudes liées aux paramètres du modèle, sans tenir compte des biais du modèle (liés aux hypothèses) et de leurs incertitudes, qui sont tous deux en dehors du modèle physique. Par conséquent, la propagation des biais et de leurs incertitudes, qui proviennent des modèles de collision Monte Carlo, est un territoire inexploré. L'objectif du projet de thèse proposé est donc de développer des méthodes pour ce type de propagation et d'étudier le fonctionnement et les caractéristiques de ces méthodes dans des scénarios schématiques. L'implémentation complète des méthodes développées dans un code de transport, tel que GEANT4, ne fait pas partie du champ d'application principal de la thèse, mais cela pourrait être possible si le temps le permet.

Université / école doctorale

PHENIICS (PHENIICS)
Paris-Saclay

Localisation du sujet de thèse

Site

Saclay

Critères candidat

Formation recommandée

Master 2

Demandeur

Disponibilité du poste

01/10/2024

Personne à contacter par le candidat

DAVID Jean-Christophe jean-christophe.david@cea.fr
CEA
DRF/IRFU/DPhN/LEARN
DPhN Bât 703 Orme des Merisiers
CEA/Saclay
91191 Gif sur Yvette Cedex
0169087277

Tuteur / Responsable de thèse

DAVID Jean-Christophe jean-christophe.david@cea.fr
CEA
DRF/IRFU/DPhN/LEARN
DPhN Bât 703 Orme des Merisiers
CEA/Saclay
91191 Gif sur Yvette Cedex
0169087277

En savoir plus


https://irfu.cea.fr/dphn/Phocea/Vie_des_labos/Ast/ast_visu.php?id_ast=2105