Développement d’un outil Python pour l'analyse d'un invariant physiq

Développement d’un outil Python pour l'analyse d'un invariant physique et d’oscillations associées

Nous recherchons un développeur Python expérimenté en traitement de données scientifiques et analyse de signaux pour une mission liée à un projet de recherche en physique théorique.

Objectif :

L’objectif est de développer un outil permettant d’identifier un invariant physique et d’analyser les oscillations associées, en exploitant des méthodes avancées de modélisation et de traitement du signal. L’outil devra être en mesure de détecter une fréquence caractéristique et de valider la présence d’une structure sous-jacente.

Compétences requises :

Python scientifique (NumPy, SciPy, Pandas, SymPy)

Traitement du signal et analyse spectrale (FFT, filtrage numérique, ondelettes)

Optimisation et modélisation mathématique

Algorithmes Monte-Carlo

Analyse des séries temporelles (autocorrélation, ARIMA, séries de Fourier)

Analyse fractale et séquences de Fibonacci

Reconnaissance de motifs et détection de régularités

Machine learning et IA (optionnel mais un plus)

Clustering et classification des données

Modélisation probabiliste

Détails de la mission :

Importation et traitement des données (format CSV, JSON, HDF5, ou autre)

Détection d’un invariant sous-jacent et analyse de la régularité des données

Extraction d’une oscillation caractéristique ou d’une fréquence dominante

Utilisation de simulations Monte-Carlo et d’analyses multi-échelles si pertinent

Visualisation des résultats et tests de robustesse

Cette phase constitue une première étape avant un développement plus approfondi. Si les résultats sont concluants, une seconde phase sera prévue pour approfondir l’interprétation et rattacher l’invariant identifié à d’autres phénomènes physiques.

Modalités :

Mission remote

Rémunération à définir selon l’expertise

Collaboration potentiellement évolutive

Nous cherchons des experts en analyse mathématique avancée, modélisation physique, traitement du signal et algorithmique. Toute suggestion sur l’approche méthodologique sera également bienvenue.

Si vous êtes intéressé(e), contactez-nous pour discuter des détails et voir comment nous pouvons collaborer.