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De la tomographie du corps humain à celle du proton


​Dans quelques années, une nouvelle génération d'expériences sondera la structure tridimensionnelle du proton avec une précision inaccessible aujourd'hui. Pour pouvoir exploiter la finesse de ces futures données, des chercheurs de l'Irfu développent des outils théoriques permettant de construire des modèles adaptés à l'interprétation de chaque expérience et obéissant à toutes les contraintes théoriques requises.

Publié le 18 septembre 2018
​Des expériences à Jefferson Lab (États-Unis), au Cern (Genève) et peut-être un jour auprès d'un collisionneur électrons-ions permettront de « cartographier » les propriétés du proton, parmi lesquelles la probabilité de présence des quarks et des gluons ou la distribution de charges électriques. Ces informations sont en grande partie englobées dans un objet abstrait appelé « distribution de partons généralisée » (GPD). Ces GPD ne peuvent être mesurées directement mais sont extraites de données expérimentales issues de diffusions entre électron et proton à Jefferson Lab et au Cern.

Comment extraire des GPD à partir d'observables alors que leur relation est complexe et soumise à des principes physiques fondamentaux ? Ce problème, ouvert depuis une quinzaine d'années, vient d'être résolu grâce à une transformation mathématique, bien connue en tomographie médicale par transmission. Celle-ci permet de reconstituer une image bidimensionnelle à partir de la détection d'un faisceau étroit de rayons X qui a traversé l'organe à imager et a été partiellement absorbé.

Mêlant physique nucléaire, analyse fonctionnelle et calcul scientifique, les physiciens disposent désormais d'un outil théorique capable de construire une GPD satisfaisant toutes les contraintes théoriques, indépendamment de la valeur des paramètres libres qui doivent être ajustés aux données expérimentales. Cet algorithme a pu être testé avec succès sur plusieurs cas connus et représentatifs.

Ces travaux ont été réalisés dans le cadre d'une collaboration internationale.

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