مشاركة
المؤسسة: CNRS, France
فرنسا
وجد : 2019-06-04 منتهي الصلاحية
تفاصيل :

Description principale de l'offre d'emploi :
Le post-doctorant participera à l'analyse des désintégrations Bs → J/ψ η(η') ainsi qu'aux développements liés à la calorimétrie pour l'opération de LHCb à plus haute luminosité.

Afin de disposer du plus grand échantillon de méson Bs possible, plusieurs désintégrations des particules pseudo-scalaires sont étudiées: η → γγ, π+π-π0, π+π- γ and η' → ργ, π+π-η. Ces sous-échantillons seront finalement combinés pour, après étiquetage de saveur, permettre une mesure d'asymétrie en fonction du temps. A partir des échantillons de données enregistrés pendant le Run I et II du LHC (2011-2012 et 2015-2018 respectivement), le candidat participera d'abord à la mesure des rapports d'embranchement du Bs dans ces canaux et du temps de vie. Il affinera les sélections et proposera les modèles d'ajustement permettant de compter le nombre de Bs dans chacun des modes.

Les erreurs systématiques liées à l'utilisation d'objets calorimétriques seront quantifiées au moyen d'échantillons de photons dédiés. L'accès à ces échantillons et leur exploitation seront améliorés afin que la collaboration puisse à son tour en bénéficier via une interface unique. Un calcul plus fin des corrections d'empilement et de vieillissement aux radiations est envisagé afin de parfaire la calibration en énergie des calorimètres, en particulier pour les données enregistrées durant le Run II. Ce travail sera également indispensable à l'opération future à plus haute luminosité.

En vue du Run III du LHC (2021-2023), le candidat étudiera par des simulations rapides la sensibilité à φs avec des échantillons de données plus importants. Il/elle pourra également participer à la mise à niveau de la calibration en ligne du calorimètre électromagnétique et des lignes de déclenchement qui alimentent les échantillons de photons.

A la fois pour l'analyse de physique et les performances instrumentales, le candidat est invité à explorer les pistes ouvertes par les techniques actuelles d'apprentissage profond (Deep Learning).
https://emploi.cnrs.fr/Offres/CDD/UMR5814-CLABOM-021/Default.aspx





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