Exposé

Nonlinear Randomized Urn Models: a Stochastic Approximation Viewpoint

Jeudi, 17 mai 2018 - 11:00 - 12:00

This work extends the link between stochastic approximation (SA) theory and randomized urn models, and their applications to clinical trials. We no longer assume that the drawing rule is uniform among the balls of the urn (which contains d colors), but can be reinforced by a function f which models risk aversion. Firstly, by considering that f is concave or convex and by reformulating the dynamics of the urn composition as an SA algorithm with emainder, we derive the a.s.

GTTerPro20180416

Randomisation dans les automates cellulaires abéliens

Lundi, 16 avril 2018 - 11:00 - 12:00

Étant donné un espace de décalage $G^\mathbb{Z}$, où $G$ est un groupe abélien fini, un automate cellulaire abélien (ACA) est un endomorphisme de $G^\mathbb{Z}$ défini «par blocs». Nous étudions l’action de ces ACA sur les mesures de probabilités sur $G^\mathbb{Z}$.

Atelier des doctorants du Jeudi 22/02/2018

Attracteurs exponentiels pour des réseaux couplés de systèmes de réaction-diffusion
Jeudi, 22 février 2018 - 14:00 - 15:00
Dans cet exposé, nous nous intéressons à une classe de problèmes
d’évolution donnés par des réseaux de systèmes de réaction-diffusion, définis
dans un domaine borné, avec condition au bord de Neumann. Nous envisageons
le cas d’une superposition de couplages linéaires et quadratiques, et présentons
le cadre fonctionnel de la recherche des solutions. Après avoir donné des conditions
d’existence de régions positivement invariantes pour le problème réseau,

Colloquium20181503

Nonlinear stochastic Fokker-Planck equations

Jeudi, 15 mars 2018 - 10:00 - 11:00

Existence and uniqueness of strong solutions to nonlinear Fokker-Planck equations driven by linear multiplicative noise is studied.
This is a joint work with Michael Rockner.

Colloquium20180802

Improved adaptive Multilevel Monte Carlo and applications to finance

Jeudi, 8 février 2018 - 11:30

This paper focuses on the study of an original combination of the Euler Multilevel Monte Carlo introduced by Giles  and the popular importance sampling technique. To compute the optimal choice of the parameter involved in the importance sampling method, we rely on Robbins-Monro type stochastic algorithms. On the one hand, we extend our previous work to the Multilevel Monte Carlo setting. On the other hand, we improve  by providing a new adaptive algorithm avoiding the discretization of any additional process.

Atelier des doctorants 09/01/2018

Écoulement non-newtonien d'un fluide près d'une surface.

Mardi, 9 janvier 2018 - 14:00 - 15:00
Je vais traiter dans cet exposé la dérivation de l’équation de Prandtl, à
partir des équations de Navier-Stokes, qui décrit l’écoulement d’un fluide près
d’une surface. Mais avant d’aborder la théorie de Prandtl, je vais présenter les
équations de Navier-Stokes (NS) dans le cas d’un fluide incompressible ainsi que
l’adimensionnement de ces équations. Par suite, je vais étudier la question de la
convergence des solutions de NS vers la solution d’Euler et ce dans les deux cas

GdTProbaTE20180115

Quantitative multiple recurrence for two and three transformations

Lundi, 15 janvier 2018 - 11:00 - 12:00

In this talk I will provide some counter-examples for quantitative multiple recurrence problems for systems with more than one transformation.  For instance, I will show that there exists an ergodic system $(X,\mathcal{X},\mu,T_1,T_2)$ with two commuting transformations such that for every $\ell < 4$ there exists $A\in\mathcal{X}$ such that  \[ \mu(A\cap T_1^n A\cap T_2^n A) <\mu(A)^{\ell} \]  for every $n \in \mathbb{N}$.  The construction of such a system is based on the study of “big” subsets of $\mathbb{N}^2$ and $\mathbb{N}^

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