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Theses

Les techniques Monte Carlo par chaînes de Markov appliquées à la détermination des distributions de partons

Résumé : Nous avons développé une nouvelle approche basée sur les méthodes Monte Carlo par chaînes de Markov pour déterminer les distributions de Partons et quantifier leurs incertitudes expérimentales. L’intérêt principal d’une telle étude repose sur la possibilité de remplacer la minimisation standard avec MINUIT de la fonction χ 2 par des procédures fondées sur les méthodes Statistiques et sur l’inférence Bayésienne en particulier,offrant ainsi une meilleure compréhension de la détermination des distributions de partons. Après avoir examiné ces techniques Monte Carlo par chaînes de Markov, nous introduisons l’algorithme que nous avons choisi de mettre en œuvre, à savoir le Monte Carlo hybride (ou Hamiltonien). Cet algorithme, développé initialement pour la chromodynamique quantique sur réseau, s’avère très intéressant lorsqu’il est appliqué à la détermination des distributions de partons par des analyses globales. Nous avons montré qu’il permet de contourner les difficultés techniques dues à la grande dimensionnalité du problème, en particulier celle relative au taux d’acceptation. L’étude de faisabilité réalisée et présentée dans cette thèse indique que la méthode Monte Carlo par chaînes de Markov peut être appliquée avec succès à l’extraction des distributions de partons et à leurs in-certitudes expérimentales.
Document type :
Theses
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https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01743752
Contributor : Abes Star :  Contact
Submitted on : Monday, March 26, 2018 - 4:37:40 PM
Last modification on : Thursday, August 6, 2020 - 3:09:31 AM
Document(s) archivé(s) le : Thursday, September 13, 2018 - 7:35:41 AM

File

GBEDO_2017_diffusion.pdf
Version validated by the jury (STAR)

Identifiers

  • HAL Id : tel-01743752, version 1

Collections

STAR | CNRS | UGA | IN2P3 | LPSC

Citation

Yémalin Gabin Gbedo. Les techniques Monte Carlo par chaînes de Markov appliquées à la détermination des distributions de partons. Physique Nucléaire Théorique [nucl-th]. Université Grenoble Alpes, 2017. Français. ⟨NNT : 2017GREAY059⟩. ⟨tel-01743752⟩

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