DER/SPRC/LEPh - Résolution par minimisation sous contraintes du problème TAR (Target Accuracy Requirements) – Applications physiques

Objectif: construire un outil de minimisation sous contraintes pour déterminer les réductions minimales d’incertitudes sur des données nucléaires afin d’atteindre une incertitude cible (TAR) sur une grandeur d’intérêt réacteur (k-eff, taux de réaction, concentration isotopique, etc.).

• Contexte: propagation d’incertitudes via matrice de dispersion D et vecteur de sensibilités S (ε² = S^T D S). Si ε > ε_cible, déterminer quelles variances individuelles réduire et de combien.
• Méthodologie: définition d’une fonction de coût C = Σ w_i (ε_i)^2 avec bornes ε_i^min ≤ ε_i^opt ≤ ε_i^max; choix et mise en œuvre d’un algorithme libre de minimisation sous contraintes; étude de méthodes approchées et évaluation de leurs écarts vs solution exacte.
• Application: cas physiques sur des concepts réacteurs étudiés au service, notamment sur k-eff; discussion fonction de coût, poids, corrélations.
• Outils: Python, minimiseurs sous contrainte open-source.
• Profil: M2 en physique des réacteurs, compétences en programmation.