Exposé

D4-quasi-réversibilité des modèles balistiques

$D_4$-quasi-réversibilité des modèles balistiques

Lundi, 31 mars 2025 - 11:00 - 12:00

Résumé : Dans cet exposé, nous définissons et étudions une classe paramétrée de systèmes dynamiques qui décrivent le mouvement de particules qui se déplacent sur une ligne et interagissent entre elles via des créations et des destructions. Ces systèmes dynamiques sont appelés des modèles balistiques.

Que peut-on dire de la régularité de la fonction de von Koch ?

Lundi, 3 février 2025 - 11:00 - 12:00

Résumé : Le mathématicien suédois Helge von Koch est connu pour avoir construit l'une des premières et des plus célèbres courbes fractales autosimilaires, qui a donné naissance à l'emblématique « courbe du flocon de neige ». La fonction de von Koch, qu'il décrit à la fin de son article historique de 1904, est en revanche fort méconnue.

Sur la dynamique de l’interface entre deux fluides incompressibles dans un milieu poreux

Mardi, 21 janvier 2025 - 10:15 - 11:15

On considère deux fluides incompressibles qui évoluent dans un milieu poreux. On suppose que ces deux fluides ont la même viscosité mais des densités différentes. Les deux fluides sont soumis à la force gravitationnelle et notamment à une tension de surface. Dans ce cas, l’équation d’évolution régissant la dynamique de l’interface séparant ces deux fluides est une EDP non linéaire et non locale. Je vais expliquer comment démontrer que la dynamique de cette interface peut présenter des oscillations qui sont arbitrairement grandes. 

Dynamics of dendric subshifts

Lundi, 20 janvier 2025 - 11:00 - 12:00

Abstract: Dendric subshifts are a recently introduced generalization of interval exchange transformations and Arnoux-Rauzy subshifts that keep some of their main properties, and thus represent an exciting class of objects from dynamical, geometric, and combinatorial perspectives. In this talk, I will present new results concerning dynamical factors and S-adic structure of dendric subshifts.

Ergodicity, long-time behavior, and moment estimates for stochastic PDEs with additive forcing

Mardi, 17 décembre 2024 - 10:00 - 11:00

In this talk, we shall discuss long-time behavior of parabolic stochastic partial differential equations (SPDEs) with singular nonlinear divergence-type drift subject to an additive stochastic perturbation by Gaussian noise. Examples include the stochastic singular $p$-Laplace equation, the multi-valued stochastic total variation flow and the stochastic curve shortening flow.

Asymptotiques cachées pour les solutions faibles du système de Boussinesq fortement stratifié

Mardi, 21 janvier 2025 - 11:30 - 12:30

Il est connu que lorsque le nombre de Froude tend vers zéro, les solutions du système de Boussinesq fortement stratifié tendent vers celles d'un système de type Navier-Stokes à deux composantes (mais dépendant des trois variables d'espace). De manière surprenante ce système limite ne dépend pas de la diffusivité thermique \nu'>0.
Dans cet exposé, nous expliquons comment modifier les données initiales pour obtenir un système limite dépendant aussi de \nu'.

Utilisation des copules en séparation de sources dépendantes

Jeudi, 9 janvier 2025 - 10:15 - 11:15
Le critère de l’information mutuelle (IM) d’un vecteur aléatoire peut s’écrire comme la divergence de Kullback-Leibler entre la copule  du vecteur et la copule d’indépendance. En se basant sur cette écriture, nous proposons un nouveau estimateur non paramétrique de l’IM utilisant la copule. Nous utilisons cet estimateur pour séparer des mélanges de sources indépendantes. Nous montrons ensuite que l’estimateur proposé pourra être généralisé pour séparer des mélanges de sources dépendantes.

Non parametric estimation for data streams

Jeudi, 20 mars 2025 - 10:15 - 11:15

We address new challenges related to non parametric estimation when the data are of complex nature (massive, sequentially observed and infinite dimensional).  We focus on online estimation of the regression and  variance operators, when the response $Y$ is a real random variable and the covariate $X$ takes values in an infinite-dimensional space. Estimators are  introduced when a sample  is supposed to be sequentially collected from a functional regression model.

A data-driven calibration for a non-asymptotic kernel two-sample test

Jeudi, 30 janvier 2025 - 10:15 - 11:15

We observe two populations of multivariate data described by p variables, where p is significantly larger than the population sizes. A two-sample test has to be performed to decide between the null hypothesis (the distributions of both populations are equal) and the alternative hypothesis (distributions are different). To take into account the complex structure of variables and overcome the curse of dimensionality problem, data are embedded in a well-chosen Reproducing Kernel Hilbert Space (RKHS). In our work, we study a test statistic inspired by Harchaoui et al.

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