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H/f doctorant en mathématiques

Paris
CNRS
Publiée le 14 juin
Description de l'offre

Vos missions en quelques mots Sujet de thèse : Le projet de thèse s'inscrit dans le cadre du projet ERC ReGroStaFT et porte sur les interactions entre l'homogénéisation quantitative des équations aux dérivées partielles et la théorie statistique des champs. L'objectif est de développer des méthodes rigoureuses de coarse-graining, inspirées du groupe de renormalisation de Wilson, pour l'analyse de modèles issus de la physique statistique et de la théorie des champs. Les techniques modernes de l'homogénéisation quantitative — en particulier le cadre variationnel développé par Armstrong, Kuusi et Mourrat — fournissent un point de vue analytique précis sur les phénomènes multi-échelles habituellement abordés par des arguments perturbatifs. Les directions de recherche envisagées incluent : l'analyse à grande échelle de modèles de champs aléatoires sur réseau, gaussiens et non-gaussiens ; les estimées quantitatives pour des opérateurs elliptiques à coefficients aléatoires corrélés à longue portée ; l'application des méthodes de coarse-graining à des modèles sigma non-linéaires, comme le modèle chiral principal en dimension 2 ; et les théorèmes limites pour des marches aléatoires en milieu aléatoire au seuil critique de décroissance des conductances. Le sujet précis sera adapté aux goûts et aux compétences du ou de la candidate. Contexte : La thèse sera effectuée au Laboratoire Jacques-Louis Lions (LJLL, UMR 7598), situé sur le campus de Jussieu de Sorbonne Université, au cœur de Paris. Le LJLL est l'un des principaux centres mondiaux en analyse et mathématiques appliquées, avec une activité particulièrement intense en équations aux dérivées partielles, en probabilités et en physique mathématique. Le ou la doctorant·e y bénéficiera d'un environnement scientifique exceptionnel : nombreux séminaires, groupes de travail, écoles thématiques et collaborations internationales. Le contrat doctoral est financé pour trois ans par le projet ERC ReGroStaFT. Un budget dédié permettra au ou à la doctorant·e de participer à des conférences et écoles d'été, et d'inviter des collaborateurs. Profil recherché : solide formation en analyse (équations aux dérivées partielles, analyse fonctionnelle) et en théorie des probabilités, niveau Master 2 ou équivalent. Une connaissance préalable de l'homogénéisation, de la mécanique statistique ou de la théorie des champs serait un atout, sans être requise. Goût pour le travail à l'interface entre plusieurs domaines mathématiques. Profil recherché Contraintes et risques : Poste principalement sédentaire, avec un travail prolongé sur écran. Des déplacements en France et à l'étranger sont à prévoir pour participer à des conférences, écoles d'été et collaborations scientifiques. Aucun risque particulier n'est associé au poste. Niveau d'études minimum requis Niveau Niveau 7 Master/diplômes équivalents Spécialisation Formations générales Langues Français Seuil

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