谢菲尔德大学物理天文学博士奖学金项目
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谢菲尔德大学物理天文学博士奖学金项目

2022-12-16...

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谢菲尔德大学物理天文学博士奖学金项目

1

Cosmic-Ray Muons in

Different Applications

不同应用中的宇宙射线介子

项目简述:

众所周知,宇宙射线μ介子在粒子天体物理学以外的应用中很有用。它们有助于绘制火山结构图和寻找各种地质结构中的空隙。其他可能的应用包括对地质储存库的研究,包括监测碳捕获,追踪非法核材料等。谢菲尔德大学的粒子物理学和粒子天体物理学(PPPA)小组与其他机构和工业伙伴合作,开展了与这些μ介子应用有关的广泛计划。这个博士项目是计算性的,为学生提供了一个将粒子和天体粒子物理学知识和探测器技术应用于与当代世界关键问题相关的其他领域的机会:气候变化、核安全等。

申请者要求:

候选人应具备良好的粒子物理学知识和编程技能。

最好有粒子天体物理学和核物理学方面的知识。

资金说明:

该项目对国内和国际候选人开放,但国际学生可能需要获得资金以支付学费和生活费。

2

Dark Matter Search with ADMX

and the Quantum Sensors for the

Hidden Sector Collaboration

使用 ADMX 和量子传感器进行暗物质

搜索以实现隐藏部门协作

项目简述:

这个博士项目涉及搜索隐藏部门的暗物质,包括QCD轴子和类轴子粒子(ALPs)。我们在谢菲尔德的小组领导 "隐蔽部门的量子传感器 "合作,并与美国的轴子暗物质实验(ADMX)合作。该领域的博士生将涉及探测器模拟、探测器和探测器部件的实验室特性、仪器设计和操作、低温(至10mK)和室温下的微波电子特性以及数据分析等内容。与QSHS合作的其他成员和ADMX的团队合作将是非常重要的。QSHS合作由剑桥、牛津、兰卡斯特、RHUL、NPL、UCL、利物浦以及谢菲尔德的科学家组成。ADMX合作组织目前在西雅图的华盛顿大学有他们的实验设备,在费米实验室、佛罗里达大学(Gainseville)、劳伦斯-利弗莫尔国家实验室和其他美国校园有其他活跃的小组。

资金说明:

英国学生有资格获得由STFC全额资助的助学金。非英国学生可以获得一些资助,以支付生活费用和部分费用。


3

Dark Matter Search with

the LZ Experiment

使用 LZ 实验进行暗物质搜索

项目简述:

LUX-ZEPLIN(LZ)是一个在美国南达科他州SURF的深矿中建造和运行一个高灵敏度暗物质实验的项目。LZ将对超出粒子物理学标准模型的许多领先的新物理学理论所预测的暗物质粒子敏感,例如超对称性。谢菲尔德大学的粒子物理学和粒子天体物理学(PPPA)小组自2013年以来一直参与LZ实验,主要负责开发建模和数据分析的软件,模拟和理解背景辐射,以及探测暗物质信号。目前,LZ的建设正在进行中,该探测器将于2021年开始运行。该博士项目将包括分析LZ实验的第一批数据,重点是寻找暗物质粒子散射的低能量核反冲。将需要在美国的探测器现场轮流值班,监测探测器的运行和数据质量。该学生还将有机会在美国花更长的时间(6-12个月)参与探测器的运行。

申请者要求:

候选人将具备良好的粒子物理学知识和优秀的编程技能。

最好有核物理学和粒子天体物理学的知识。

资金说明:

该项目对国内和国际候选人开放,但国际学生可能需要获得资金以支付学费和生活费。


4 Electroweak measurements

with the ATLAS Experiment

使用 ATLAS 实验进行电弱测量

项目简述:

主要课题是进一步研究电弱对称性破缺的性质,并利用希格斯和二元子的测量来寻找新的物理现象。精密测量也可以结合起来,产生对描述W、Z和希格斯玻色子之间相互作用的电弱拉格朗日的最佳约束,这与电弱对称性破缺的性质直接相关。这可以对一般的新物理学模型产生严格的约束。

申请者要求:

候选人最好具备大量的数据分析、统计、高级分析分类方法和可能的机器学习的能力。

资金说明:

英国学生有资格获得由STFC全额资助的助学金。非英国学生可以获得一些资助,以支付生活费用和部分费用。

5 Exploring the environments

of exploding stars

探索爆炸恒星的环境

项目简述:

超新星是某些类型的恒星的爆炸性死亡;特别是比我们的太阳大得多的恒星。从大质量恒星的形成到超新星的路线是一条错综复杂的道路,取决于宿主环境的性质和恒星在最终死亡之前的演变。尽管我们可以在其他星系中看到有大量大质量恒星集中诞生的地方,但我们看到大质量恒星死亡的地方可能是相当不同的。为什么会这样,这能告诉我们导致大质量恒星形成和演化的过程是什么?在这个项目中,我们将使用最新的观测和建模技术,以及机器学习方法,来探索发现超新星的环境,以了解大质量恒星诞生和最终大质量恒星死亡的途径。

资金说明:

这个项目有可能得到资助。


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