🆕 Important News: The subject has received fundings for the PhD from the French Space Agency CNES CNES link to follow shortly
For each photon the position, energy, and time of arrival is recorded by the X-ray satellite. Therefore X-ray data are multidimensional (X, Y, Energy, Time) by nature. Here we propose to develop novel techniques to fully exploit the multidimensional nature of the data by combining blind source separation technique with feature learning. The internship will take place at the astronomy department (http://irfu.cea.fr/dap/) can start mid-march for 3-5 months.
If you want to know more, read the full subject description here in english: PDF If you have questions or want to apply, contact me by email (fabio acero at cea fr) !
Sujets de stage de Master 2 (3 à 5 mois) et de thèse sur l'étude des vestiges de supernova en rayons X.
Ce projet se propose de transformer la façon dont nous pouvons analyser les données en rayons X en se basant sur l’expertise acquise par le groupe de mathématiques appliquées au sein de notre laboratoire et en particulier sur les méthodes d’apprentissage à l’aveugle (blind source separation) en exploitant le caractère multidimensionelle (RA, Dec, Energie) des données.
L'objectif scientifique est de pouvoir mesurer à petite échelle spatiale les paramètres physiques sous jacents (indice spectral de l'émission synchrotron, densitén, température et abondance du gaz chaud) pour caractériser l'efficacité d'accélération dans différentes conditions environementales.
Pour plus d'informations, lire la description du sujet de stage ici (PDF) et du sujet de thèse ici (PDF).
Pour postuler, envoyer CV par email (fabio acero at cea fr).
Cosmic microwave background reconstruction from WMAP and Planck PR2 data; Bobin et al., 2016
Novel method for component separation of extended sources in X-ray astronomy; Picquenot, Acero, Bobin, Maggi, Ballet & Pratt, 2019.