Topic description
La thèse propose de prédire les propriétés baryoniques des amas de galaxies en fonction de l'historique de la formation des halos de matière noire, au moyen de réseaux de neurones novateurs (Transformers). Le travail fera appel à des simulations numériques intensives. Ce projet se situe dans le cadre général de la détermination des paramètres cosmologiques par l'observation des amas de galaxies en rayons X. Il est en lien direct avec le programme international Heritage dans le champ profond XMM-Euclid FornaX.
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The thesis proposes to predict the baryonic properties of galaxy clusters based on the history of dark matter halo formation, using innovative neural networks (Transformers). The work will involve intensive numerical simulations. This project falls within the general framework of determining cosmological parameters through the observation of galaxy clusters in X-rays. It is directly linked to the international Heritage programme in the XMM-Euclid FornaX deep field.
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Pôle fr : Direction de la Recherche Fondamentale
Département : Institut de recherche sur les lois fondamentales de l’univers
Service : Département d’Electronique, des Détecteurs et d’Informatique pour la physique
Laboratoire : Laboratoire de cosmologie et statistiques
Date de début souhaitée : 01-10-
Ecole doctorale : Astronomie et Astrophysique d’Île de France (ED A&A)
Directeur de thèse : PIERRE Marguerite
Organisme : CEA
Laboratoire : DRF/IRFU/DAP/LCS
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Public/private mixed funding
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