Statistique - Probabilités - Optimisation et Contrôle
une méthode numérique explicite en temps pour le contact dynamique
Speakers: Franz ChoulyLes schémas d'intégration en temps explicites connaissent un regain d'intérêt en dynamique des structures en raison de certaines propriétés attractives (parallélisation massive par exemple). Leur adaptation pour des problèmes de
Random periodic processes and periodic measures
Speakers: Feng ChunrongIn my talk, firstly I will introduce the concepts of random periodic processes and periodic measures. Secondly, I will discuss the analytical and numerical approach of random periodic solutions and
Du numérique pour étudier le cerveau
Speakers: Stephanie SalmonL'int erêt des simulations num ériques pour le vivant n'est plus à d émontrer. Elles donnent acc ès à desinformations impossibles à obtenir in vivo ou de mani ère non
Prox-réguliers dans les espaces de Hilbert
Speakers: Florent Nacry (Univ. de Lorraine)Nous ferons un certain nombre de rappels sur les ensembles prox-réguliers et leurs applications.Nous présenterons ensuite plusieurs résultats nouveaux sur la fonction distance à de tels ensembles.https://indico.math.cnrs.fr/event/4287/
Modelling epidemics dynamics with time dependent infectivity parameters. The examples of dengue in Rio de Janeiro & Sao Paulo.
Speakers: Stefanella Boatto (Universidade Federal do Rio de Janeiro)https://indico.math.cnrs.fr/event/4361/
Terence Bayen
https://indico.math.cnrs.fr/event/4286/
Fellah Benjamin « ReadapTIC – transformer la prise en charge en rééducation »
Porté par le CHU Dijon Bourgogne, en partenariat avec l’université de Bourgogne, la métropole de Dijon et la région Bourgogne Franche-Comté, ReadapTIC ambitionne de révolutionner l’approche de la réadaptation en dessinant un
Frédéric Marazzato « Crack computing with discrete element methods »
https://indico.math.cnrs.fr/event/4363/
Vlad Barbu « Chaînes markoviennes et semi-markoviennes dérivantes : modélisation, estimation et applications en fiabilité et analyse de survie »
Une hypothèse trop souvent considérée quand on construit des modèles mathématiques pour lesapplications réelles est celle de l'homogénéité par rapport au temps. D’une part, dans beaucoupd'applications, cette hypothèse d'homogénéité est complètement inappropriée.
Raphaël Bulle « Controlling error in multi-level approximations of stochastic PDEs. »
https://indico.math.cnrs.fr/event/4494/
Fabien Panloup « Approximation de mesures quasi-stationnaires et applications »
"La stabilisation en temps long d'un processus de Markov est généralement décrite à l'aide de la probabilité invariante. Dans certains problèmes, ce régime limite peut être trivial car le processus est absorbé.
Cindy Frascolla et Quentin Klopfenstein
318 318Linear Support Vector Regression (Quentin Klopfenstein)Comparaison de trajectoires qualitatives avec des chaînes semi-Markoviennes : une application en analyse sensorielle (Cindy Frascolla)https://indico.math.cnrs.fr/event/4592/
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