Statistique - Probabilités - Optimisation et Contrôle
Manon Ansart (LEAD, uB), « Design of data driven decision support systems for the early detection of subjects at risk to develop Alzheimer’s disease »
Alzheimer's disease is a progressive disease, with subtle signs appearing several years before the first clinical symptoms. Identifying subjects who show these signs, and who are likely to develop the disease in
Thomas Chambrion (IMB), « Méthodes de moyennisation en contrôle quantique bilinéaire »
Le but de cet exposé est de présenter les difficultés mathématiques du contrôle des systèmes quantiques bilinéaires, en particulier celles liées à la dimension infinie de l'espace ambiant, et comment des méthodes
Laurence Dujourdy (Institut Agro Dijon) « La police scientifique fait des statistiques ! »
Après une rapide présentation de mon parcours et du contexte dans lesquels les analyses des traces et indices sont effectués, une application portant sur l’apport du renseignement chimique dans l’enquête sur le
Yannick Privat (Université de Strasbourg), « Contrôle optimal de ressources pour la survie d’espèces »
Dans ce travail, nous nous intéressons à l'analyse de la configuration optimale des ressources (typiquement la nourriture) nécessaires à la survie d'une espèce. Pour cela, nous utilisons l'équation diffusive logistique $$begin{aligned}partial_ttheta&=mu Delta theta(x)+(m(x)-theta(x))theta(x)
Perrine Lacroix (École normale supérieure de Lyon) « Généralisation de la méthode de l’heuristique de pente pour la sélection de variables en régression linéaire Gaussienne de grande dimension »
Les données d’expression de gènes sont typiquement caractérisées par un grand nombre de variables descriptives pour un nombre limité d’observations. Identifier les variables pertinentes est une étape cruciale dans l’exploitation des données
Mathurin Massias (INRIA Lyon) annulé
"Coordinate descent for SLOPE"The lasso is the most famous sparse regression and feature selection method. One reason for its popularity is the speed at which the underlying optimization problem can be solved.
Conference Optimization and Control in Burgundy (OCB)
https://indico.math.cnrs.fr/event/9411https://indico.math.cnrs.fr/event/9520/
Florent Nacry (Université de Perpignan) « Distance la plus éloignée et forte convexité »
Dans cet exposé, nous ferons un tour d’horizon des propriétés de la fonction « distance la plus éloigné » d’un point à une partie d’un espace de Banach. Nous étudierons dans un
Nicolas Juillet (Université de Haute-Alsace) « Markovinification du processus quantile »
Il a été démontré par Lisini que les courbes t -> mu_t absolument continues d’ordre 2 à valeur dans l’espace de Wasserstein d'un espace métrique X peuvent être représentées par une certaine
7ème journée « probabilités et statistique Besançon-Dijon » à Besançon
https://indico.math.cnrs.fr/event/9851/https://indico.math.cnrs.fr/event/9854/
Stochastic Geometry Days 2023
Les Stochastic Geometry Days 2023 se dérouleront du 12 au 16 juin 2023 à l’Université de Bourgogne. Il s’agira de la onzième édition des rencontres annuelles du RT GeoSto. Les 12 et
Emilio Vilches (Université O’Higgins, Chili) « Inner Approximations of Probability Functions via the Moreau Envelope »
Optimization problems with uncertainty in the constraints occur in many applications. Particularly, probability functions present a natural form to deal with this situation. Nevertheless, in some cases, the resulting probability functions are
Felipe Lara Obreque, Universidad de Tarapaca, Arica, Chile, « Further Properties for strongly quasiconvex functions with Applications »
The class of strongly quasiconvex functions was introduced in the famous paper of B.T. Polyak in 1966. It is the natural extension of the class of strongly convex functions, its applications emcompasses
Nonsmooth And Variational Analysis (NAVAL) Conference
https://indico.math.cnrs.fr/event/9349/https://indico.math.cnrs.fr/event/9756/
Walid Horrigue (INRAE, Institut Agro Dijon) « Prévision non paramétrique dans les modèles de censure via l’estimation du quantile conditionnel en dimension infinie »
Nous avons étudié les propriétés asymptotiques de paramètres fonctionnels conditionnels en statistiques non paramétriques, le quantile conditionnel, quand la variable explicative prend ses valeurs dans un espace de dimension infinie. Dans ce
Marcello Sanguineti (University of Genova) « Machine learning and game-theoretical models for optimization: An overview and some focus problems »
Keywords: machine learning, neural networks, optimization, suboptimal solutions, mathematical games.Abstract. Since the very beginning, there has been a fruitful exchange between machine learning and optimization. While machine learning exploits optimization models and
Yaozhong Hu, University of Alberta at Edmonton, « Asymptotics of the density of parabolic Anderson random fields »
Salle René Baire (IMB) Salle René Baire (IMB)https://indico.math.cnrs.fr/event/10332/
Huong Vu Thi, Institute of Mathematics, Vietnam Academy of Science and Technology, « The Split Feasibility Problem and Beyond »
Given nonempty, closed and convex sets C ⊂ H, Q ⊂ K in Hilbert spacesH, K and a bounded linear operator A : H → K, the split feasibility problem (SFP) is
reporté : Giovanni Conforti (CMAP, Ecole Polytechinque)
Salle René Baire (IMB) Salle René Baire (IMB)"A coupling approach to the turnpike problem in stochastic control"The turnpike principle is a general phenomenon in dynamic control postulating that optimal curves and control tend to spend most of their time
Anas Bouali (Laboratoire de Mathématiques d’Avignon), « Loss control regions in optimal control problems »
Salle René Baire (IMB) Salle René Baire (IMB)In this presentation, we address optimal control problems involving loss control regions. In this context, the state space is partitioned into disjoint sets referred to as regions, which are classified into two
Igor Melnykov (University of Minnesota Duluth) « Finite mixture models in semi-supervised clustering with hard constraints »
Salle René Baire (IMB) Salle René Baire (IMB)Finite mixtures of probability distributions provide a powerful and flexible mechanism for modeling real-life data that cannot be easily approximated by elementary distributions. Among other applications, mixture models found their use in
Jérémy Rouot (Laboratoire de Mathématiques de Bretagne Atlantique) « Fonctions valeurs pour des jeux différentiels à deux joueurs sous contraintes d’états »
Salle René Baire (IMB) Salle René Baire (IMB)Cet exposé se concentre sur l'analyse des jeux différentiels à sommes nulles impliquant deux joueurs soumis à des dynamiques continues indépendantes et des contraintes d'états distinctes. Les interactions entre ces joueurs sont
Ahmed Zaoui (Laboratoire de Mathématiques de Besançon) « Variance function estimation in regression model and its applications »
Salle René Baire (IMB) Salle René Baire (IMB)This presentation focuses on the estimation of the variance function in regression and its applications in regression with reject option and prediction intervals.First, we are interested in estimating the variance function through
Trâm Ngô (Laboratoire Manceau de Mathématiques) « Efficient estimation for stochastic differential equations driven by a stable Lévy process »
Salle René Baire (IMB) Salle René Baire (IMB)The joint parametric estimation of the drift coefficient, the scale coefficient and the jump activity in stochastic differential equations driven by a symmetric stable Lévy process is considered, based on high-frequency observations.Firstly,
Pierre Lavigne (Université Côte d’Azur) « Stochastic maximum principle for a control problem with quadratic BSDE »
Salle René Baire (IMB) Salle René Baire (IMB)The objective of this talk is to present a stochastic maximum principle for a control problem with a criterion implicitly defined by a quadratic BSDE. Quadratic growth BSDEs are well studied objects and
Gloria Buriticá (Université de Genève) « Méthodes par blocs pour l’inférence de l’indice extrémal des séries chronologiques à queue lourde »
Salle René Baire (IMB) Salle René Baire (IMB)Résumé : L'inférence des quantiles extrêmes est importante pour l'évaluation des risques, par exemple dans les applications hydrologiques, où les valeurs rapportées sont utilisées pour élaborer des plans de prévention contre les
Guillaume Dalle (EPFL) « Deep learning meets combinatorial optimization – a tale of missing gradients »
Salle René Baire (IMB) Salle René Baire (IMB)Imagine you want to solve a maze. Easy peasy, Dijkstra's shortest path algorithm gets the job done.Now imagine the maze is not given to you as a nice clean graph: instead, you
Paul Catala (Helmholtz Munich) « An Approximate Joint Diagonalization Algorithm for Off-the-Grid Sparse Recovery »
Salle René Baire (IMB) Salle René Baire (IMB)Many problems in imaging and data science require to reconstruct, from partial observations, highly concentrated signals, such as pointwise sources or contour lines. This work introduces a novel algorithm for recovering measures
Laetitia Colombani (CMAP, École Polytechnique) « Some asymptotic properties of inhibitive Hawkes process »
Salle René Baire (IMB) Salle René Baire (IMB)Hawkes process was introduced by Hawkes in 1971 and are widely used in many applications (earthquakes, neurons, social network, finance, etc.). This jump process has an intensity which depends on the past.
Romain Petit (Université de Gênes) « Régularisation par la variation totale (du gradient) pour la reconstruction d’images constantes par morceaux »
Salle René Baire (IMB) Salle René Baire (IMB)Le sujet de cette présentation est un problème inverse, qui consiste à reconstruire une image à partir de mesures linéaires bruitées. Je traiterai plus spécifiquement d'une méthode de reconstruction variationnelle, qui utilise
Wei Lu (INSA Rouen) « Estimation en ligne de l’inverse du Hessien pour l’optimisation stochastique avec application aux algorithmes stochastiques universels de Newton »
Salle René Baire (IMB) Salle René Baire (IMB)This work addresses second-order stochastic optimization for estimating the minimizer of a convex function written as an expectation. A direct recursive estimation technique for the inverse Hessian matrix using a Robbins-Monro procedure
Valentin Debarnot (University of Basel) « Defloutage aveugle en microscopie: de la théorie à la pratique »
Salle René Baire (IMB) Salle René Baire (IMB)Les systèmes optiques sont constamment améliorés, afin d'augmenter la résolution, de réduire le temps d'acquisition ou simplement de permettre l'observation d'échantillons qui ne peuvent être imagés avec les systèmes actuels. Les gains
Kang Liu (University of Erlangen–Nuremberg) « Non-convex aggregative optimization problems and their mean-field relaxation »
Salle René Baire (IMB) Salle René Baire (IMB)We address a large-scale and non-convex optimization problem, involving an aggregative term. This term can be interpreted as the sum of the contributions of N agents to some common good, with N
Solym Manou-Abi (Université de Mayotte et IMAG, Montpellier) « Statistical inference and stable-driven stochastic models »
Dans cet exposé, je vais aborder l'inférence statistique en discutant de méthodes d'estimations comme la méthode des fonctions caractéristiques, l'algorithme EM, l’approche Bayésienne, statistiques des extrêmes dans le contexte des lois stables. Ensuite, je présenterai une
Ashot Aleksian (Ecole d’économie et de sciences sociales quantitatives de Toulouse – TSE) « Temps de sortie pour le processus de type McKean-Vlasov : au-delà du cas convexe »
Nous commencerons par examiner le problème du temps de sortie, en décrivant sa formulation et les résultats établis dans le contexte de la diffusion d'Itô, connue sous le nom de théorie de
Bernard Bonnard (IMB) « Control and Estimation for the Design of a Smart Electrostimulator using Ding et al. Model »
In this talk, we present the different issues to design of a smart electrostimu- lator for muscle rehabilitation or reinforcement, in order to control the muscular force or to regulate to a
Tristan Carrel (Université de Poitiers) « Introduction à l’analyse topologique »
Salle René Baire (IMB) Salle René Baire (IMB)Je commencerai par présenter le contexte industrielle qui nous à amener à développer une méthode de lissage de spectre infrarouge. Puis nous introduirons les bases théoriques nécessaires à l'analyse topologique de données.
Keenan Penner (Université du Littoral Côte d’Opale) « IDLA multi-source et abre IDLA »
Le modèle d'agrégation limitée par diffusion interne (IDLA) est un modèle de croissance aléatoire sur Z^d. Ce dernier consiste en une famille d'agrégats aléatoires qui sont définis de façon récursive comme suit:
Soutenance d’habilitation de Patrick Tardivel
René Baire René BaireL'estimateur SLOPE, acronyme signifiant « Sorted L One Penalized Estimation », est défini comme une solution d'un problème d'optimisation convexe où le terme de pénalité est la norme L1 ordonnée. Cette norme,
Othmane Jerhaoui (INSA Rennes) – Viscosity solutions of first order Hamilton-Jacobi equations in some metric spaces
We propose a novel notion of viscosity solutions to study first order Hamilton-Jacobi equa- tions in a certain class of metric spaces called geodesic spaces of one curvature bound in the sense
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