Felicitas KEIL - Thèse en cours


Adresse Professionnelle
14 Avenue Édouard Belin 31400
Toulouse ALLEMAGNE
fkeil@physik.rwth-aachen.de
Identifiant ORCID 0000000281081679

Projet professionnel :
  • Enseignement et recherche, enseignement supérieur
  • Recherche en milieu académique
  • Pilotage de la recherche et de l’innovation, gestion de projets innovants, pilotage de structures innovantes
  • Métiers d’accompagnement et de support à la recherche, à l’innovation et à la valorisation, au développement des Spin Off et Start-up innovantes
  • Expertise, études et conseils dans des organisations, cabinets ou sociétés fournissant des prestations intellectuelles, des expertises scientifiques, prospectives ou stratégiques
  • Médiation scientifique, communication et journalisme scientifique, édition scientifique, relations internationales

Techniques maîtrisées :
- python, Mathematica, C - Linux - git, SLURM - CLASS, CosmoSIS, CLOE - pandas, tensorflow
Compétences :
Présentation scientifique (Présentations à plusieurs conférences internationales) Rédaction des articles (Un article en préparation pour le journal, participation à 6 articles avec Euclid)

Doctorat Astrophysique, Sciences de l'Espace, Planétologie

- Université de Toulouse

Ecole doctorale : SDU2E - Sciences de l'Univers, de l'Environnement et de l'Espace

Sujet : Mesure de la constante de Hubble grâce aux données Euclid

Mots-clés de la thèse : énergie noire,Cosmologie,constante de Hubble,

Direction de thèse : Alain BLANCHARD

Co-direction de thèse : Isaac TUTUSAUS

Unité de recherche : IRAP - Institut de Recherche en Astrophysique et Planetologie UMR 5277 - TOULOUSE
Intitulé de l'équipe : GAHEC - Galaxies, Astrophysique des Hautes Energies et Cosmologie

Master - Master of Science in Physics

obtenu en septembre 2023 - Université technique de Rhénanie-Westphalie d'Aix-la-Chapelle
Option : Astroparticle Physics and Cosmology

Production scientifique

- Felicitas Keil, Savvas Nesseris, Isaac Tutusaus, Alain Blanchard 2025. Probing the Distance Duality Relation with Machine Learning and Recent Data   JCAP, 19, https://arxiv.org/abs/2504.01750

Langues Vivantes : Anglais C2 - Courant - Espagnol B1 - Intermédiaire - Français B2 - Intermédiaire supérieur - Allemand C2 - Maternel
Dernière mise à jour le 14 août 2024