Exposé

GdTPTESD20201109

Concentration de la mesure et propriété de Pinsker faible : étude de l'article de Tim Austin (séance 2)

Lundi, 9 novembre 2020 - 11:00 - 12:00

Suite de la séance du 2 novembre.

On introduira deux nouveaux objets, dont on commencera à donner quelques propriétés élémentaires : les distances de transport et la KL-divergence. Munis de ces outils, on pourra définir rigoureusement la $T(\kappa, r)$-inégalité, qui donne une expression quantitative de la notion de «concentration de la mesure».

On pourra alors voir le rôle des mesures produits en montrant que, en grande dimension, elles vérifient une forte $T$-inégalité.

Improving structured post hoc inference via a hidden Markov model.

Jeudi, 3 décembre 2020 - 10:15 - 11:15

In a recent paradigm of selective inference, the user is free to select any subset of variables after ”having seen” the data, possibly repeatedly and the aim is to provide valid confidence bounds, called post hoc bounds, on the proportion of falsely selected variables. In this paper, we show that a hidden Markov modeling is particularly suitable for this type of inference. By using this specific structure, we propose new post hoc bounds that improve the state of the art. The latter domination is illustrated both via numerical experiments and real data examples.

Optimal investment and consumption for financial markets with jumps

Jeudi, 5 novembre 2020 - 10:15 - 11:15

We consider a portfolio optimization problem  for financial markets described by exponential Levy processes with jumps. For this problem we obtain and study the Hamilton-Jacobi-Bellman equation which is an integral and partial differential equation of the second order. For this problem we show the corresponding verification theorem and construct the optimal  consumption/investment strategies. For the power utility function we find the optimal strategies in the explicit form.

Improved adaptive estimation method for semimartingale regressions based on discrete data

Jeudi, 26 novembre 2020 - 10:15 - 11:15

We study a high dimension semimartingale regression model observed in the discrete time moments in a nonparametric setting. Improved (shrinkage) estimation methods are developed and the non-asymptotic comparison between shrinkage and least squares estimates is studied. Then, a model selection method based on these estimates is developed. Non-asymptotic sharp oracle inequalities for the constructed model selection procedure are obtained.

Apprentissage de données fonctionnelles par modèles multi-tâches : Application à la prédiction de performances sportives

Jeudi, 22 octobre 2020 - 10:15 - 11:15
Gaussian process regression is a common tool of supervised learning that provides a convenient probabilistic framework, leading to predictions with proper uncertainty quantification. The learning procedure in such model generally focuses on hyper-parameters estimation of the covariance structure, rather than the prior mean of the process. Therefore, the quality of prediction might severely decrease, with an inappropriate prior mean, as we move away from observation points.

Aggregated test of independence based on HSIC measures

Jeudi, 1 octobre 2020 - 10:15 - 11:15

Dependence measures based on reproducing kernel Hilbert spaces, also known as Hilbert-Schmidt Independence Criterion and denoted HSIC, are widely used to statistically decide whether or not two random vectors are dependent. Recently, non-parametric HSIC-based statistical tests of independence have been performed. However, these tests lead to the question of the choice of the kernels associated to the HSIC. In particular, there is as yet no method to objectively select specific kernels with theoretical guarantees in terms of first and second kind errors.

GDT "EDP et Calcul Scientifique" du mardi 30 juin 2020

Méthode de frontières immergées pour la mécanique des fluides

Mardi, 30 juin 2020 - 11:00 - 12:00

Depuis les premiers travaux de C. Peskin en 1971 [1], les méthodes de frontières immergées sont devenues un domaine de recherche populaire et actif car proposent un moyen très attrayant pour gérer l’imposition de conditions de bords quand des géométries complexes et/ou des interfaces mobiles sont misent en jeu [2]. En effet, comme elles ne nécessitent pas la discrétisation explicite de la géométrie sur le maillage, elles permettent de limiter les temps passer dans la génération de maillage et procédures de remaillage dans le cadre de grandes déformations.

GdTProbaTESD20200427

Ergodicité de dynamiques de séquences d'ADN

Lundi, 27 avril 2020 - 11:00 - 12:00

Dans ce travail en collaboration avec Mikael Falconnet et Nina Gantert, nous définissons des systèmes à une infinité de particules sur des configurations sur $\mathbb{Z}$ (à valeurs dans un alphabet fini) comme la superposition de 2 dynamiques: un processus de substitutions à portée finie sur l'alphabet fini, et un processus de  permutations circulaires à portée non nécessairement finie (appelé “cut-and-paste”).

GdT20200406

Processus empirique basé sur des U-statistiques à deux échantillons

Lundi, 6 avril 2020 - 11:00 - 12:00

Après avoir introduit les U-statistiques à deux échantillons, nous présenterons
une version empirique de ces dernières. Ceci permet de détecter un potentiel changement de loi
dans un échantillon. Nous allons donner des conditions suffisantes pour la convergence
des U-statistiques à deux échantillons dans un espace fonctionnel approprié ainsi qu'une description du processus limite.
Il s'agit d'un travail réalisé en collaboration avec Herold Dehling (Ruhr-Universität Bochum) et Olimjon Sharipov (National University of Uzbekistan).

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