L'étude du transport des états excités permet de tester l'interaction ion-solide et en particulier de sonder la réponse du milieu. Deux sortes de processus interviennent lors de collision ion-solide : la succession de collisions binaires entre les atomes du solide et l'ion projectile, et son interaction avec le champ de polarisation (« champ de sillage ») qu'il induit dans le gaz d'électrons du milieu. Nous avons établi l'équation pilote qui régit l'évolution de la matrice densité des états électroniques internes d'un ion hydrogénoïde lourd et rapide dans un solide en tenant compte de ces deux processus physiques. Nous présentons une analyse quantitative de l'influence des paramètres intervenant dans la description du transport. En particulier le champ de sillage est responsable d'un mélange cohérent entre niveaux quasi dégénérés dont les manifestations expérimentales sont riches d'informations tant du point de vue du peuplement des états excités que de la réponse du milieu. Expérimentalement, des techniques de spectroscopie X à haute résolution sont utilisées pour observer l'évolution des populations des niveaux np (2 £ n £ 5) ainsi que de certains niveaux de structure fine du projectile en fonction de l'épaisseur de cible traversée. L'étude expérimentale complète des systèmes collisionnels Kr35+ sur C et Al (E = 60 MeV/A) où les états excités sont initialement peuplés par simple excitation est présentée. Le modèle théorique d'équation pilote reproduit très bien ces résultats expérimentaux, ainsi que ceux provenant d'études précédentes où les états excités étaient initialement peuplés par capture électronique mécanique (MEC). La comparaison expérience-théorie nous permet d'une part d'avoir accès à des paramètres clefs de l'évolution des états excités du projectile comme la valeur du champ de sillage induit (= 1e9 V.cm-1) et sa variation spatiale à l'échelle des orbites atomiques, et d'autre part de tester les conditions initiales avant transport en termes de sections efficaces et de cohérences collisionnelles (excitation et MEC).

La méthode PIC MCC (Particle-In-Cell Monte-Carlo Collision) est un outils très performant et efficace en ce qui concerne l'étude des plasmas (dans notre cas, pour des plasmas froids) car il permet de décrire l'évolution dans le temps et dans l'espace, des particules chargées sous l'effet des champs auto-consistants et des collisions. Dans un cas purement électrostatique, la méthode consiste à suivre les trajectoires d'un nombre représentatif de particules chargées, des électrons et des ions, dans l'espace des phases, et de décrire l'interaction collective de ces particules par la résolution de l'équation de Poisson. Dans le cas de plasmas froid, les trajectoires dans l'espace des phase sont déterminées par le champ électrique auto-consistant et par les collisions avec les atomes neutres ou les molécules et, pour des densités relativement importantes, par les collisions entre les particules chargées. Le coût des simulations pour ce type de méthode est très élevé en termes de ressources (CPU et mémoire). Ceci est dû aux fortes contraintes (dans les simulations PIC explicites) sur le pas de temps (plus petit qu'une fraction de la période plasma et inverse à la fréquence de giration électronique), sur le pas d'espace (de l'ordre de la longueur de Debye), et sur le nombre de particules par longueur de Debye dans la simulation (généralement de l'ordre de plusieurs dizaines). L'algorithme PIC MCC peut être parallélisé sur des fermes de calculs de CPU (le traitement de la trajectoires des particules est facilement parallélisable, mais la parallélisation de Poisson l'est beaucoup moins). L'émergence du GPGPU (General Purpose on Graphics Processing Unit) dans la recherche en informatique a ouvert la voie aux simulations massivement parallèle à faible coût et ceci par l'utilisation d'un très grand nombre de processeurs disponible sur les cartes graphiques permettant d'effectuer des opérations élémentaires (e.g. calcul de la trajectoires des particules) en parallèle. Un certain nombre d'outils numérique pour le calcul sur GPU ont été développés lors de ces 10 dernières années. De plus, le constructeur de cartes graphiques NVIDIA a développé un environnement de programmation appelé CUDA (Compute Unified Device Architecture) qui permet une parallélisation efficace des codes sur GPU. La simulation PIC avec l'utilisation des cartes graphiques ou de la combinaison des GPU et des CPU a été reporté par plusieurs auteurs, cependant les modèles PIC avec les collisions Monte-Carlo sur GPU sont encore en pleine étude. A l'heure actuelle, de ce que nous pouvons savoir, ce travail est le premier a montrer des résultats d'un code PIC MCC 2D et 3D entièrement parallélisé sur GPU et dans le cas de l'étude de plasma froid magnétisé. Dans les simulation PIC, il est relativement facile de suivre les particules lorsqu'il n'y a ni pertes ni création (e.g. limites périodiques ou pas d'ionisation) de particules au cours du temps. Cependant il devient nécessaire de réordonner les particules à chaque pas en temps dans le cas contraire (ionisation, recombinaison, absorption, etc). Cette Thèse met en lumière les stratégies qui peuvent être utilisées dans les modèles PIC MCC sur GPU permettant d'outre passer les difficultés rencontrées lors du réarrangement des particules après chaque pas de temps lors de la création et/ou des pertes. L'intérêt principal de ce travail est de proposer un algorithme implémenté sur GPU du modèle PIC MCC, de mesurer l'efficacité de celui-ci (parallélisation) et de le comparer avec les calculs effectués sur GPU et enfin d'illustrer les résultats de ce modèle par la simulation de plasma froid magnétisé. L'objectif est de présenter en détail le code utilisé en de montrer les contraintes et les avantages liées à la programmation de code PIC MCC sur GPU. La discussion est largement ciblé sur le cas en 2D, cependant un algorithme 3D a également été développé et testé comme il est montré à la fin de cette thèse.