.. .. Étude-préliminaire, 3.2.1 Étude à partir d'images de gerbes moyennées H

. .. Niveaux-de-parallélisme,

. .. , 194 6.5.1 Préparer l'algorithme de reconstruction, Algorithme utilisant des spectres de valeurs singulières moyennées

.. .. Résultats,

. .. , 202 6.6.2 Reconstruction de l'énergie de la particule incidente, p.206

, Reconstruction en énergie par arbres de décision

.. .. Conclusion, 215 'on connaît à l'avance les paramètres de la particule initiale. Le jeux d'images qui décrit le mieux celles que l'on doit analyser donne les caractéristiques physiques de la particule incidente

P. De-model++-pour and C. .. , , p.175

. .. La-décomposition-en-valeurs-singulières, 177 6.3.1 L'optimisation de la comparaison des images

. .. Niveaux-de-parallélisme,

. .. , 195 6.5.2 Création d'un espace des modèles, Algorithme utilisant des spectres de valeurs singulières moyennées194 6.5.1 Préparer l'algorithme de reconstruction

, Algorithme basé sur un dictionnaire de spectre de valeurs singulières

. .. Création-d'un-dictionnaire-de-valeurs-singulières, 202 6.6.2 Reconstruction de l'énergie de la particule incidente, p.210

.. .. Conclusion,

, L'optimisation des coupures peut se faire avec des algorithmes génétiques (que nous avons testés), des essaims particulaires ou ruches qui nécessites de multiples exécutions de l'analyse de données

, Ce chapitre expose l'optimisation d'une analyse de données basée sur la comparaison d'images. L'algorithme actuel, n'est pas adapté à la nouvelle échelle et à la nouvelle structure de données de CTA. Nous présentons deux mé-thodes de comparaison d'images basée sur la décomposition en valeurs singulières (SVD)

, Les évaluations des reconstructions en énergie nous ont permis de mieux comprendre la description d'une gerbe de particules en terme de spectre SVD. Nous avons utilisé ces spectres afin d'améliorer la discrimination de notre analyse

, Theodor Wulf. Phys. Zeit, 1910.

F. Victor and . Hess, Observation of penetrating radiation in seven balloon flights, 1912.

W. Kolhörrster, Ber. Deutsch. Phys. Ges, pp.1914-1933

H. Millikan, Nat. Accad. Sci. Pro, 1926.

J. Clay, Proceedings accademy of Amsterdam, 1930.

A. H. Compton, A geographic study of cosmic rays, 1933.

K. Bothe, Nature of high altitude radiation, Z. Phys, 1929.

D. V. Skobelzym, A new type of very fast beta rays, Z. Phys, 1929.

B. Rossi, Z. Phys, 1933.

P. A. Dirac, Quantised singularity in electromagnetic field, Proc. Roy. Soc, 1931.

C. D. Anderson, The apparent existence of easly deflectable positives, 1932.

C. D. Anderson and S. H. Neddermeyer, Note of the nature of cosmic-ray particles, Phys. Rev, 1937.

R. Maze, Compte rendu de l'accadémie des sciences, 1938.

. Asakimori, Proc 33rd inter Cosmic Ray Conf. (Galary), 1993.

J. Noël and C. , Proc 16th ICRC (Kyoto), 1979.

R. Batiston, Astro particle physic with ams on the international space station, J. Phys. G, 2003.

. Halzen, The highest energy cosmic ray, Astropart. Phys, 1995.

S. Yoshida, The cosmic ray energy spectrum above 3.10 18 eV measurement by akeno giant air shower array, Proc. 8th ICRC, 1964.

, The pierre auger observatory : a new stage to the ultra-high energetic cosmic rays, 2008.

M. Nagano, Search for the end of the energy spectrum of primary cosmic rays, New Journal of Physics, vol.11, issue.6, p.65012, 2009.

S. Gabici and F. A. Aharonian, Searching for galactic cosmic-ray pevatrons with multi-tev gamma rays and neutrinos, The Astrophysical Journal Letters, vol.665, issue.2, p.131, 2007.

E. Fermi, On the origin of the cosmic radiation, Phys. Rev, vol.75, p.243, 1949.

W. B. Atwood, The Large Area Telescope on the Fermi Gamma-ray Space Telescope Mission, Astrophys.J, vol.697, pp.1071-1102, 2009.
URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/in2p3-00378934

W. Hofmann, Internationnal cosmic ray conference hamburg, p.27, 2001.

B. T. Lilly and K. K. Paliwal, ROOT -An Object Oriented Data Analysis Framework, 1997.

, Computationnal centre of IN2P3

, Primary particle acceleration above 100 tev in the shell-type supernova remnant rx j1713.7-3946 with deep h.e.s.s. observations, Astron.Astrophys, vol.464, pp.235-243, 2006.

S. Burke-spolaor, J. Lazio, K. Nyland, L. Blecha, T. Bogdanovic et al., Supermassive Black Hole Binaries : Multi-Messenger Astrophysics and Long Baselines with the NextGeneration Very Large Array, American Astronomical Society Meeting Abstracts, vol.231, pp.250-276, 2018.

, Offical CTA data analysis, ctapipe

, Cherenkov telescope array project

P. Carribault, Achitecture et optimisation de codes, 2014.

J. Dean and S. Ghemawat, Mapreduce : simplified data processing on large clusters, OSDI'04 : PROCEEDINGS OF THE 6TH CONFERENCE ON SYMPO-SIUM ON OPERATING SYSTEMS DESIGN AND IMPLEMENTATION. USENIX Association, 2004.

, Apache Software Foundation. Hadoop

M. Zaharia, M. Chowdhury, M. J. Franklin, S. Shenker, and I. Stoica, Spark : Cluster computing with working sets, Proceedings of the 2Nd USENIX Conference on Hot Topics in Cloud Computing, HotCloud'10, pp.10-10, 2010.

, Top 500 and Green 500, 2016.

G. Lamanna, Astronomy ESFRI and Research Infrastructure Cluster

, Proposal for cta raw data model and format, 2014.

W. Pence, R. Seaman, and R. L. White, A tiled-table convention for compressing fits binary tables, 2010.

P. Aubert, , vol.8

, Simplified Wrapper and Interface Generator (SWIG)

, Seamless operability between C++11 and Python (pybind11)

J. Jacquemier, Flow-based framework (flow)

, Library for messages communication

, Data format and memory access patterns

K. Kosak, DL0 interface document

, Github : plateforme de développement gratuite

, Gitlab : plateforme de développement privée

A. Lempel and J. Ziv, Lempel-Ziv-Markov chain algorithm, 1996.

, Hierarchical data format, p.5

T. Berghofer, Towards a Model for Computing in European Astroparticle Physics, 2015.
URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01576536

P. J. Hall, An ska engineering overview. SKA Memorandum 91, 2007.

M. L. Ahnen, Data compression for the first g-apd cherenkov telescope, 2015.
DOI : 10.1016/j.ascom.2015.06.007

URL : http://arxiv.org/pdf/1506.06045

J. Ziv, A constrained-dictionary version of LZ78 asymptotically achieves the finitestate compressibility for any individual sequence, 2014.

J. Seward, Burrows-wheeler algorithm with huffman compression, 1996.

J. Gailly and M. Adler, Gnu zip, 1992.

. Zstandard, , 2015.

Y. M. Shtarkov, F. M. Willems, and T. J. Tjalkens, The context-tree weighting method : basic properties, IEEE Transactions on Information Theory, p.41, 2002.

A. Lempel and J. Ziv, Lempel-Ziv lossless data compression algorithms, 1977.

J. Platos and J. Dvorský, Word-based text compression. CoRR, abs/0804, vol.3680, 2008.

I. Clear and I. Witten, Data compression using adaptive coding and partial string matching, IEEE Transactions on Information Theory, p.32, 1984.

, Introducing the CTA concept, Astroparticle Physics, vol.43, pp.3-18, 2013.

T. Hassan, L. Arrabito, K. Bernlör, J. Bregeon, J. Hinton et al., Second large-scale Monte Carlo study for the Cherenkov Telescope Array, 2015.
URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02024228

, CTA data management technical design report version 2, 2016.

P. , A. T. Vuillaume, G. Maurin, J. Jacquemier, G. Lamanna et al., Polynomial data compression for high scale physical experiments, 2018.

. Maqao,

, Wavelet denoising for gamma ray astronomy, 2018.

, Ideal Spatial Adaptation by Wavelet Shrinkage, 1993.

A. M. Hillas, Cerenkov light images of eas produced by primary gamma, Proc. of 19nd I, pp.3-445, 1985.

C. Gnu, G. Compiler, and . G++,

S. Group, High performance parallex -hpx

. Eigen,

. Intel, Math kernel library

N. Komin, Detection of Gamma Rays from the Supernova Remnant RX J0852.0-4622 with H

, Least-Squares Intersection of Lines, 2013.

F. Pedregosa, G. Varoquaux, A. Gramfort, V. Michel, B. Thirion et al., Scikit-learn : Machine learning in Python, Journal of Machine Learning Research, vol.12, pp.2825-2830, 2011.
URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00650905

, Mars, the magic analysis and reconstruction software. 31st International Cosmic Ray Conference, 2009.

N. Mathieu-de and . Rolland, A high performance likelihood reconstruction of gamma-rays for imaging atmospheric cherenkov telescopes, Astroparticle physics, vol.32, pp.231-252, 2009.

L. Stéphane, B. Bohec, and . Degrange, Contribution of the c.a.t. collaboration to the workshop "toward a major cherenkov detector iv, 1995.

G. Navarra, Kascade-grande collaboration, Nucl. Instr. Meth. A, vol.518, p.207, 2004.

K. Levenberg, A method for the solution of certain problems in least squares, Quart. Appl. Math, vol.2, pp.164-168, 1944.

D. Marquardt, An algorithm for least-squares estimation of nonlinear parameters, SIAM J. Appl. Math, vol.11, pp.431-441, 1963.

W. Gander, Algorithms for the QR-decomposition, 1980.

, Remerciments Ce travail a été réalisé dans le cadre du projet Astronomy ESFRI and Research Infrastructure Cluster (ASTERICS) supporté par le programme Horizon 2020 de la commission Européenne sur la recherche et l'innovation sous le numéro de contrat 653477

, Je voudrai également remercier mes deux directeurs de thèse, Nahid Emad et Gilles Maurin, pour leur conseils avisés et tout ce que j'ai pu apprendre d'eux. Je remercie les membres de mon jury de thèse

. Je and J. Lapp, Jacquemier pour nos longues discussion de conception (même si les tabulations sont mieux que les espaces) -Thomas Vuillaume, Florian Gaté et Gilles Maurin (encore) pour nos conversations de Physique saupoudrées d'astuces mathématiques -Armand Fiasson et David Sanchez qui ont tester la première version HPC de notre analyse de données Python pour CTA -Frederic Girardo qui m'a décrit de nouvelles technologies de bases de données et de stockage -Mickael Jacquemont et Alexandre Benoit pour leur bons conseils et pour m'avoir permis de parfaire ma connaissance du deeplearning -Vincent Poireau qui m'a permis de participer aux écoles ASTERICS

, Ce projet a été conçu et concrétisé par David Chamont et Gilles Grasseau. Je voudrai aussi les remercier pour leur école sur les architectures hétérogènes et le calcul GPU et pour nos discussions d'optimisation avec également Hadrien Grasland et Vincent Lafage. Merci également à Arnaud Beck et son équipe de l'école polytechnique qui ont été les premiers utilisateurs extérieurs de ma librairie, Je voudrai remercier Volker Beckmann qui a supporté mon travail (et bien d'autres) avec la création du journal Computing and Software for Big Sciences et pour la création d'un projet transversal au sein du CNRS qui a pour but de relever les défis de calculs de toutes ces expériences

E. Pilon, J. Guillet, P. Salati, L. Frappat, L. Gallot et al., Cédric Delaunais et Fawzi Boudjema pour leurs conseils et astuces qui m'ont permis de renforcer mes astuces mathématiques

M. , N. Nérou, E. Fede, and M. Gauthier, Je voudrai remercier Fatih Bellachia pour l'intérêt qu'il a porté à mon algorithme de compression rapide et Sébastien Vilalte qui m'a proposé d

, Je voudrai également remercier Chantal Vallée et Brigitte Putanier qui m'ont aidé lorsque j'avais des requêtes administratives

, Je remercie plus généralement l'ensemble des doctorants du LAPP et du LAPTH ainsi que toutes les personnes qui y travaillent pour leur bonne humeur continuelle et chaleureuse qui m'a rendu ma

, Je tiens à remercier particulièrement Sébastien Vallat qui m'a appris à programmer en C++ et m'a transmit toute la rigueur nécessaire à cette discipline

. Enfin, je voudrai tout particulièrement remercier ma famille : ma mère, mon père, ma soeur, ma grand-mère. Merci beaucoup, sans vous, je ne serai pas aller aussi loin