ECOLES DOCTORALES : RAYONNEMENTS ET ENVIRONNEMENT (Paris XI) DE LA PARTICULE AU SOLIDE (Paris VI)

Modélisation

et Instrumentation

en Physique UNIVERSITE PARIS VI UNIVERSITE PARIS VII UNIVERSITE PARIS XI INSTN CEA CNRS http://lpnhep.in2p3.fr/dea-mip

Année 2003 - 2004

RESPONSABLES

Murat BORATAV Université Paris VI Frédéric COHEN-TENOUDJI Université Paris VII Bernard BERTHIER Université Paris XI Franck JEDZREJEWSKI INSTN

COMITE DU DEA

M. BORATAV, P. NAYMAN LPNHE Paris VI et VII G. DE ROSNY, F. COHEN-TENOUDJI LED Paris VII B. BERTHIER, R. FRASCARIA IPN Orsay Paris XI Ph. MANGEOT CEA DSM DAPNIA A. OUAROU CEA DAPNIA M. CHAPELLIER CEA DSM DRECAM SPAM

Correspondante ParisVI

Isabelle Cossin LPNHE – Université Paris 6 4 place Jussieu (Case 200)

Tour 33/43 RdC – 75252 Paris Cedex 05

Tel : 01 44 27 68 95 – Fax : 01 44 27 46 38

Email : cossin@lpnhep.in2p3.fr

Correspondante Paris-Sud

Jocelyne Rue

IPN – Université Paris Sud Bâtiment 100

91406 0rsay Cedex

Tel : 01 69 15 71 64 - Fax : 01 69 15 64 70 Email : rue@ipno.in2p3.fr

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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES, SCIENTIFIQUES ET

PROFESSIONNELS DU DEA Le DEA "Modélisation et Instrumentation en Physique" a pour objectif de former des physiciens dont les compétences principales sont la modélisation et l'expérimentation dans un domaine très large. Les thèmes choisis sont les capteurs, les détecteurs et la physique de l'aval du cycle de l'énergie nucléaire. Sur ce plan, il est pluridisciplinaire car les phénomènes enseignés relèvent de la physique des milieux dilués et de l'état condensé, ainsi que de la physique nucléaire et des particules. Le DEA associe des intervenants issus de ces divers domaines de la physique et propose également un large éventail d'équipes d'accueil. Comparée aux formations existantes, sa spécificité est de donner la priorité à la formation expérimentale et de favoriser les orientations vers les entreprises industrielles de taille moyenne, spécialisées dans la haute technologie. Le DEA conduit naturellement à des carrières dans le monde industriel développant des détecteurs, des capteurs, des systèmes d'acquisition, des simulations sur ordinateur, de l'instrumentation et du traitement des données. Il prépare également à des carrières dans les secteurs développant des techniques de gestion des déchets nucléaires ou travaillant sur l'impact des rayonnements nucléaires sur l'environnement. Il entend conférer aux étudiants une autonomie suffisante pour qu'ils puissent aisément trouver leur place aussi bien dans une PMI que dans une équipe de recherche. Il ouvre également la voie aux carrières de la recherche publique et de l'Enseignement Supérieur. L’enseignement dispensé se répartit sur deux périodes, un tronc commun de septembre à décembre, et une option, Capteurs ou Physique Nucléaire, de janvier à février. Les étudiants effectuent un stage de quatre mois, de mars à juin, dans un laboratoire public ou une entreprise industrielle, et sont confrontés aux problèmes de conduite de projet et de communication en milieu international ou industriel. Après le DEA, les étudiants peuvent préparer une thèse de physique expérimentale dans un laboratoire public grâce à une allocation du Ministère de la Recherche ou un Contrat de Formation par la Recherche, ou dans une entreprise industrielle dans le cadre de divers contrats et bourses (CIFRE, BDI, Régions, Europe…).

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ENSEIGNEMENT

TRONC COMMUN 170 heures équivalent cours (incluant les travaux personnels et projets encadrés).

A. RAYONNEMENTS, DETECTEURS ET CAPTEURS

L'objectif de cet ensemble de cours est d'une part, de présenter la physique intervenant dans les détecteurs et, d'autre part, de décrire le fonctionnement de détecteurs typiques. En outre, un exposé sur les concepts généraux intervenant dans la mise en œuvre de capteurs est donné. L'enseignement comporte des cours, des travaux dirigés et des travaux pratiques (en particulier sur des bancs de test). Il est assuré par des intervenants issus des laboratoires participant à la formation doctorale.

A1. Interactions rayonnement matière

(15 heures de cours + 15 heures de TD) Interaction des particules chargées dans la matière. Interaction des électrons. Parcours. Diffusion multiple. Effet Cherenkov. Interactions des photons X et �. Interaction des neutrons.

A2. Optique et instrumentation associé

(12 heures) Notions de base en optique. Détecteurs optiques : propriétés des détecteurs, détecteurs thermiques, détecteurs photoémissifs, détecteurs à semi-conducteurs, imagerie. Sources optiques : sources collisionnelles, rayonnement synchrotron, lasers.

A3. Modélisation en C++

(9 heures + projet) Il s’agit d’écrire un programme de Monte-Carlo destiné à simuler le comportement d’un détecteur à gaz. Les étudiants mettent ainsi en pratique leur acquis en langage orienté objet. Le projet réalisé sous le contrôle d’un enseignant consiste à maîtriser les techniques de modélisation probabiliste puis celle d’analyse de données à l’aide d’une bibliothèque ROOT.

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B. TRAITEMENT DU SIGNAL, INFORMATIQUE EN TEMPS REEL,

ACQUISITION DES DONNEES

B1. Traitement du signal (15 + 15 heures) Classification des signaux. Séries de Fourier, transformation de Fourier, transformation de Hilbert. Le filtrage (les filtres linéaires). Théorème de l'échantillonnage (Shannon/Nyquist). Les signaux aléatoires (rappels de notions de base en statistique). Propriétés spectrales. Les systèmes numériques. Le bruit. Application du bruit impulsionnel en physique. Application aux transistors bipolaires et à effet de champs. Electronique associée aux calorimètres de physique des particules. Problèmes liés à la capacité du détecteur. Mesures temporelles. Résolution en énergie et en temps dans les photomultiplicateurs. Les lignes de transmissions. Introduction au standard NIM. Approche de la compatibilité électromagnétique. Méthodes de test des convertisseurs analogiques-numériques. Sur-échantillonnage des convertisseurs analogiques-numériques. Un projet de traitement du signal réalisé sous LABVIEW.PC permet de conforter de nombreux aspects du cours.

B2. Systèmes temps-réel et

multitâches (24 + 15 heures) Architecture logicielle des systèmes temps-réel

Problèmes clefs et objectifs (performances / échéances / validation). Approche par automates séquentiels. Programmation en boucle. Modèle "synchrone". Approche multitâche asynchrone. Programmation multitâches. Introduction à l’ordonnancement. Cohérence globale (sérialisation, atomicité). Allocation de ressources (sémaphores, dead-lock, famine).

Méthodes de conception et techniques de validation

Modèle hybride : CSP (Occam, Ada). Modélisation par files d’attente. Prévention des dead-lock et de la famine.

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Modélisation par Réseaux de Pétri : conception et validation. Établissement de propriété logique par équivalence observationnelle. Introduction à la tolérance aux fautes. Introduction au fonctionnement des composants matériels, microprocesseurS, interruptions, CAN, CNA, etc.

Acquisition de données

B3. Modélisation informatique (15 heures) Ce cours propose sur la base de l’exploration de plusieurs problèmes concrets (contrôle d’appareillage, réponse d’un détecteur, simulation de processus physique, etc.) d’étudier les étapes qui conduisent aux spécifications d’un problème et à sa modélisation informatique :

Compréhension d’un énoncé (analyse et production de spécification). Identification des types (structures ou classes). Elaboration d’un système par instanciation des objets et contrôles de sa dynamique. Visualisation et contrôle interactif d’une application.

Mise en pratique des concepts étudiés en utilisant : Une approche du modèle objet. Les langages C et C ++ (une connaissance préalable du C est supposée). Les environnements UNIX et X 11 / Motif (sans connaissance préalable).

C. STATISTIQUES ET PROBABILITE, MODELISATION, TRAITEMENT DE L'INFORMATION

Ce module sera précédé par une semaine de mise à niveau des étudiants ne maîtrisant pas le langage C utilisé par la suite. Cette semaine, située à la mi-septembre précède le début normal des cours de DEA.

C1. Statistiques et Probabilités (18 + 18 heures) Statistique

Estimation: paramètres d'une loi normale, par intervalles de "�" et de la variance ��, vraisemblance, convergence, biais, variance minimale (inégalité de Cramer-Rao), exhaustivité et efficacité. Maximum de vraisemblance: estimateurs, invariance, biais, exhaustivité, efficacité; comportement asymptotique, intervalles de confiance. Moindres carrés: moindres carrés et maximum de vraisemblance; moindres carrés linéaires, non-linéaires, méthode de Newton-Raphson, résidus, qualité de l'estimation et d'un ajustement, pull, construction du �2.

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Test d'hypothèse: test de Neyman-Pearson, test du �2, test d'indépendance, table de contingence. Distribution de Dirac.

Probabilités Probabilités: dénombrements, analyse combinatoire, formule de Stirling. Variables aléatoires: distributions, fonctions de répartition, densité, variables aléatoires (discrètes, continues, mixtes), changement de variable, moment d'une variable aléatoire. Vecteurs aléatoires: changement de variable, indépendance des variables aléatoires. Variables aléatoires classiques: discrètes (lois binomiale, multinomiale, de Poisson), histogrammes; loi de Pascal; variables continues, lois uniforme, normale (de Gauss), de Cauchy; lois "gamma". Fonctions caractéristiques, fonctions génératrices. Epreuves répétées, distributions d'échantillonnages: convergences stochastiques, convergence en probabilité, inégalité de Bienaymé-Tchebitcheff, convergence presque sure, convergence en loi, théorème de la limite centrale. Incertitudes: systématiques et statistiques, le sens de "sigma", propagation des incertitudes.

C2. Modélisation probabiliste

(15 heures) Le cours de modélisation probabiliste expose les éléments probabilistes nécessaires à la conception et à la réalisation d'algorithmes stochastiques. Sont rappelées et exposées les notions de variables aléatoires, de lois de probabilités de chaîne de Markov, de processus aléatoires ainsi que les résultats sur les équations différentielles stochastiques. Parmi les algorithmes stochastiques présentés, la technique d'intégration et de simulation par Monte-Carlo, très utilisée en Physique, est étudiée en détail et illustrée par des simulations sur station de travail.

Lois de probabilités, variables aléatoires, indépendance, mesures gaussiennes, lois des grands nombres, processus stochastiques, martingales, génération de nombres aléatoires. Marches aléatoires, chaînes de Markov, mouvement brownien, intégrales stochastiques, équations différentielles stochastiques, formule d’Itô. Méthode de Monte-Carlo : historique, présentation, échantillonnage aléatoire, intégration, complexité algorithmique et vitesse de convergence, biaisage et pondération, fonction d'importance, optimisation. Résolution d'équations aux dérivées partielles par Monte-Carlo, équations différentielles stochastiques, diffusions, équation de Fokker-Planck, formules de Feynman-Kac. Exemples de modélisation sur stations de travail. Développement d'un code de calcul utilisant les techniques de Monte-Carlo sous un logiciel de calcul symbolique (Maple V).

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D. CREATION D’ENTREPRISES INNOVANTES

Module de simulation de création d’entreprises innovantes. Travail d’équipe, tout au long du processus de création, sur des projets choisis et évalués par les étudiants. Thèmes étudiés : l’équipe de création et l’idée de départ, les étapes du processus de création, la faisabilité de l’idée et sa protection (brevets et marques), le financement du projet. Constitution du dossier de présentation du projet (business plan) et présentation orale et défense de ce projet devant un jury.

OPTIONS (48 heures, Janvier-Février) OPTION 1. Systèmes de mesure, capteurs et détecteurs

Cette option a pour objectif d'étendre les compétences des étudiants dans des domaines de Physique plus vastes que ceux couverts par le tronc commun, tout en utilisant les mêmes principes et concepts généraux sur la détection, l'acquisition et le traitement de l'information. Ce cursus est normalement orienté vers des activités de type industriel, bien que ce profil de physicien ait également sa place dans toutes les expériences d'envergure et auprès des grands instruments.

Capteurs industriels – Capteurs pour l’environnement (30 heures) Analyse du comportement de certains types de capteurs. Modélisation : éléments finis, traitement numérique des données, réseaux neuronaux. Méthodes sonores et ultrasonores :

piézoélectricité, capteurs de vibrations. Méthodes hyperfréquences.

Détecteurs pour la physique et applications

(18 heures) Electronique analogique pour capteurs : gain, bande passante bruits immunité aux parasites électromagnétiques Réseaux de communication pour capteurs industriels ; exemple du réseau FIP

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OPTION 2. Physique Nucléaire, applications à l’énergie, à l’industrie et à la médecine

Cette option forme des spécialistes dans le domaine du traitement physique des déchets nucléaires et plus particulièrement des radio-nucléides à vie longue. Une formation est donnée sur les principes, les méthodes et les moyens du traitement (accélérateurs, réacteurs). En introduction, un cours fournit aux étudiants les connaissances de base en Physique Nucléaire leur permettant d’aborder cette formation. L’option est divisée en deux demi-options. Les cours communs et le projet expérimental sont partie intégrante des deux demi-options.

Cours commun (18 heures) Physique Nucléaire de base. Modélisation et analyse multidimensionnelle.

Demi-option A. Aval du Cycle Electronucléaire

Réacteurs et cycles électronucléaires Transmutation des radio nucléides à vies longues Dynamique des systèmes hybrides Phénomènes de spallation et données de neutronique

Demi-option B. Accélérateurs et applications

Accélérateurs. Lasers et Sources Applications médicales

Projet expérimental Au cours de cette option, les étudiants préparent et réalisent une expérience auprès d’un accélérateur de particules ou d’un réacteur expérimental. Trois lieux sont proposés, le tandem d’Orsay, la microsonde nucléaire du Laboratoire Pierre Sue et le réacteur ORPHEE de Saclay.

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EDUCATION ACTIVE

RAPPORTS, PROJETS, STAGES, SEMINAIRES Les étudiants du DEA sont amenés à réaliser un certain nombre de projets personnels et à présenter leurs activités sous forme de séminaires. L’encadrement de telles activités se fait soit par les enseignants dans le cadre d’un module, soit par des chercheurs des équipes d’accueil.

Préparation de séminaires Les sujets seront choisis dans l’instrumentation ou la physique. Ces exposés sont le résultat d’une étude bibliographique. Ils sont accompagnés d’un texte succinct. Le rôle de formation à la communication est pris en compte.

Applications informatiques A la suite du cours, les étudiants doivent réaliser des projets faisant appel au calcul numérique (calcul de trajectoire, générateur d’événements, minimisation..), ou imposant une bonne structuration pour son implémentation (calcul formel, reconnaissance de forme, analyse syntaxique…).

Activités pratiques Travaux pratiques, études de détecteurs (scintillateurs et chambre à fils )

Le principe de ces travaux pratiques est le montage de l’expérience, la mise en œuvre de l’acquisition de données, l’exploitation des résultats. Les détecteurs seront excités par des sources radioactives ou des faisceaux lasers.

Travaux de laboratoires Intégrés dans les options.

Stages Un stage de quatre mois comportant obligatoirement un séjour sur une aire expérimentale ou dans une entreprise, durant lequel aura lieu une installation ou une mise en fonctionnement d'un détecteur, complète la formation des étudiants. Cette activité est validée par une présentation orale des résultats accompagnée d'un rapport écrit.

Préparation à l’insertion professionnelle Bien que cela ne puisse être une règle, il est préférable que le choix de l'option se fasse en fonction de l'orientation future des étudiants. Une partie des cours et TD donnés en décembre et janvier est destinée à la préparation des étudiants à leur stage de quatre mois qui se déroule de mars à juin. Généralement, ce stage est le point de départ d’un travail de thèse.

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11 http://lpnhep.in2p3.fr/dea-mip