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PhD Position F/M Construction de préconditionneurs efficaces pour des problèmes d'imagerie ultrasonore, Essonne

Contexte et atouts du poste

Ce projet de thèse se situe à l’interface de plusieurs domaines des mathématiques appliquées : étude des équations aux dérivées partielles à coefficients stochastiques, problèmes inverses, analyse et simulation numérique. L’équipe d’encadrement regroupe les compétences dans chacune des différentes composantes et s’appuie notamment sur l’expertise de Laure Giovan-gigli en imagerie médicale et propagation d’ondes en milieux multi-échelles et aléatoires ; combinée à celle de Frédéric Nataf et d’Emile Parolin en calcul haute performance, méthodes d’éléments finis et de décomposition de domaine. Les problématiques que nous souhaitons résoudre dans ce projet sont apparues lors d’une précédente thèse en imagerie ultrasonore en partenariat avec l’équipe d’Alexandre Aubry de l’Institut Langevin, et particulièrement grâce à l’étroite collaboration entre Laure Giovangigli et Pierre Millien. Enfin, la thèse pourra profiter des ressources en calcul haute performance de l’équipe Inria Alpines à laquelle Emile Parolin et Frédéric Nataf appartiennent.

Principales activités

L’objectif de ce projet est de construire, analyser et mettre à disposition des outils de simulation numérique pour la validation et l’amélioration de nouveaux algorithmes d’imagerie ultrasonore quantitative. L’ambition est de produire des simulations numériques à échelle réelle des applications, s’affranchissant des limitations des capacités de calcul actuelles.

Compétences

Le candidat ou la candidate devra être titulaire d’un Master 2 de mathématiques appliquées. Des compétences en analyse des EDP et simulations numériques sont souhaitées.

#J-18808-Ljbffr