Description

La compréhension de la Chromodynamique Quantique (QCD) est un challenge majeur de la physique nucléaire. Comment la masse du nucléon émerge d'une assemblée de particules essentiellement sans masse? Comment le spin du nucléon se construit d'une assemblée de quarks et de gluons? Ces questions de base restent encore sans réponse. Une approche à ces problèmes est la détermination expérimentale de la distribution des constituants du nucléon (les partons) dans les espaces de configuration et d'impulsions. Les Distributions Généralisées de Partons (GPDs) encodent les corrélations entre les partons au sein du nucléon et contiennent en conséquence des informations sur la structure et la dynamique du nucléon qui peuvent être confrontées à des calculs QCD sur réseaux.

Ce projet consiste en l'étude expérimentale de la distribution Eq mesurée dans la réaction de Diffusion Compton Virtuelle Profonde (DVCS) sur un neutron. Il implique l'analyse et l'interprétation de données expérimentales récemment acquises. L'utilisation de techniques d'intelligence artificielle est en la matière un aspect novateur du projet qui concerne également le développement d'une nouvelle génération d'expériences, soit la mesure de la réaction de Diffusion Compton Profonde Doublement Virtuelle (DDVCS) dans la perspective des projets SoLID(mu) et (mu)CLAS12 récemment approuvés.

Compétences requises

Connaissances informatiques confirmées Solides connaissances en physique Des compétences en intelligence artificielle seront appréciées

Bibliographie

A. Hobart et al. Phys. Rev. Lett. 133 (2024) 211903
J.S. Alvarado, Doctorat de l'Univetrsité Paris-Saclay, 2025
S. Zhao, Doctorat de l'Univetrsité Paris-Saclay, 2020
J.S. Alvarado, M. Hoballah, E. Voutier, Phys. Rev. C 111 (2025) 065205

Mots clés

Distributions de partons, Diffusion Compton virtuelle profonde, Diffusion Compton profonde doublement virtuelle, Intelligence artificielle