Exploitation des données LEP pour la fragmentation : Une analyse orientée TMD des paires pi+pi- dans les collisions e+e- // Mining LEP data for fragmentation: A TMD-oriented analysis of pi+pi- pairs in e+e- collisions

La mesure des hadrons produits dans les collisions révèle le mécanisme de fragmentation, où les quarks et les gluons forment des hadrons détectables. Les Fonctions de Fragmentation (FF) décrivent la probabilité de ce processus, mais elles ne sont pas calculables théoriquement. Elles doivent donc être extraites expérimentalement en ajustant des modèles aux données.
Les FF dépendantes du moment transverse (TMDFF) décrivent plus précisément l'impulsion transverse des hadrons produits. Pour les mesurer, une réaction idéale est la production de paires de pions de charges opposées (pi+pi-) dans les collisions électron-positron (e+e-). Étonnamment, aucune mesure de ce type n'a encore été réalisée, ni par les anciennes expériences comme LEP, ni par les actuelles comme Belle.
Ce projet propose d'exploiter l'initiative OpenData du CERN pour analyser les données archivées de l'expérience LEP (DELPHI ou ALEPH). L'objectif est d'y mesurer le taux de production des paires pi+pi- en fonction de leur moment transverse.
La première étape consiste à maîtriser l'accès à ces données historiques et leurs logiciels parfois obsolètes. Ensuite, il faudra extraire les distributions physiques clés, comme les distributions angulaires. La troisième étape est de simuler ces mêmes collisions avec un générateur comme Pythia pour comparer et interpréter les données. L'analyse identifiera ensuite les observables les plus sensibles aux TMDFF via des simulations.
Le résultat sera intégré à une analyse globale de données, devenant la première à inclure des données e+e-, pour une extraction bien plus précise des TMDFF. Cela permettra de repousser les frontières de notre connaissance des mécanismes non-perturbatifs de la fragmentation des partons.

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This project aims to advance our understanding of quark and gluon fragmentation by performing the first-ever extraction of Transverse-Momentum-Dependent Fragmentation Functions (TMDFFs) for charged pions using archived data from LEP experiments like DELPHI or ALEPH.
Fragmentation Functions, which describe how partons form detectable hadrons, are non-perturbative and must be determined from experimental data. TMDFFs provide more detailed information about the transverse momentum of these hadrons. An ideal process to study them is the production of back-to-back pi+pi- pairs in electron-positron annihilations, a measurement surprisingly absent from both past and current experiments.
The project will leverage CERN OpenData initiative to access this historical data. The work is structured in three key steps: first, overcoming the technical challenge of accessing the data using potentially obsolete software; second, extracting relevant physical distributions, such as the transverse momentum of the pion pairs; and third, using Monte Carlo simulations (e.g., Pythia8) to interpret the results.
A crucial part of the analysis will be to identify the observables most sensitive to TMDFFs through simulations. The final data analysis will employ modern techniques to ensure a robust estimate of all uncertainties. Once completed, this pioneering measurement will be incorporated into a global analysis of TMD data, significantly improving the accuracy of TMDFFs and pushing the boundaries of our knowledge of non-perturbative QCD.

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Pôle fr : Direction de la Recherche Fondamentale
Département : Institut de recherche sur les lois fondamentales de l’univers
Service : Service de Physique Nucléaire
Laboratoire : Laboratoire structure du nucléon (LSN)
Date de début souhaitée : 01-10-2026
Ecole doctorale : PHENIICS (PHENIICS)
Directeur de thèse : BOSSU Francesco
Organisme : CEA
Laboratoire : DRF/IRFU/SPhN

Public/private mixed funding

Pôle fr : Direction de la Recherche Fondamentale
Département : Institut de recherche sur les lois fondamentales de l’univers
Service : Service de Physique Nucléaire

Master 2 en Physique ou équivalent