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Agenda des séminaires, colloquium et groupes de travail

L’agenda des soutenances de thèses et habilitations à diriger des recherches est disponible ici.

Faire une recherche dans l’agenda depuis 1999.

Séminaires à venir

  • mardi 18-05-2021 à 14h00 (Web-séminaire) - Séminaire Equations aux dérivées partielles

    Christophe Prud'homme (Université de Strasbourg) : "Méthode hdg"

    Lien bbb : https://bbb.unistra.fr/b/lau-u4x-y3x

  • mardi 18-05-2021 à 14h00 (Web-séminaire) - Séminaire Algèbre et topologie

    Jacob Mostovoy (CINVESTAV et GTIIT) : "On a conjecture of Pirashvili: from Leibniz to DG Lie algebras"

    Résumé : I will describe how the notion of a Leibniz algebra encodes a part of the structure of a differential graded Lie algebra. In particular, I will describe two functors from Leibniz to DG Lie algebras which give rise to the Chevalley-Eilenberg and the Leibniz cohomology. As an application, I will show how this interpretation of Leibniz algebras implies a conjecture on the vanishing of the cohomology of a certain chain complex, put forward by T. Pirashvili. I will also discuss a nonlinear version of this story and show how to define a new "Leibniz-type" cohomology for groups and, more generally, pre-crossed modules; the rack cohomology is a particular case of this cohomology theory.

    (Si vous assistez au séminaire pour la première fois, merci de contacter Vladimir DOTSENKO pour le code d'accès.)

  • mercredi 19-05-2021 à 14h00 (Web-séminaire) - Groupe de travail Machine Learning

    Laurent Navoret / Joubine Aghili - Nicolas Juillet (Université de Strasbourg) : "Processus Gaussien / Mélange Gaussien"

    Lien BBB : https://bbb.unistra.fr/b/fra-cq9-vhr-pmi

  • jeudi 20-05-2021 à 10h45 (Web-séminaire) - Séminaire Calcul stochastique

    Erlend Grong (University of Bergen) : "Radial processes for sub-Riemannian Brownian motions and applications"

    The sub-Riemannian Brownian motion is a diffusion process on a manifold whose infinitesimal generator L is not-elliptic, but is hypoelliptic. The objective of the talk is to explain properties of such processes are related to curvature. In particular, we focus on determining when an operator has infinite lifetime and also derive some results for the heat kernel and eigenvalues of our mentioned operator L. The results presented are from joint work with F. Baudoin, K. Kuwada, R. Need and A. Thalmaier.

  • jeudi 20-05-2021 à 17h30 (Web-séminaire) - Séminaire Doctorants

    Frederic Valet (Université de Bergen.) : "Some asymptotics behaviors of solutions of dispersive equations"

    Among all Partial Differential Equations (PDE), many dispersive PDE
    are precise models of waves in different environments. In certain cases,
    appear special solutions called traveling waves (or solitons), which are
    characterized by their long time behavior : they move at a constant
    velocity in one direction, without any change of shape.
    In this talk, I will first introduce some linear dispersive equations
    to see how the frequencies of solutions of those equations can evolve.
    Adding a non-linearity to those equations, we can build a large set of
    physical equations, one of them is the ”Zakharov-Kuznetsov equation”
    (ZK). Because of this non-linearity, the previous properties obtained on
    linear equations do not hold anymore. I will investigate how the
    frequency of a solution of (ZK) can evolve along the time, and build
    some long-time behaviors of solutions of (ZK) : the
    multi-solitons.
    Even if the results exposed in this talk make the long-time behavior
    of solutions more accurate, it leaves a wide set of questions open, as
    the resolution in decomposition in solitons. We will discuss some of the
    open problems on those equations.

    https://bbb.unistra.fr/b/ghi-gbw-1l4-hiu

  • lundi 24-05-2021 à 13h00 (Web-séminaire) - Séminaire Statistique

    Marc Hallin (Université libre de Bruxelles ) : "Fully Distribution-Free Center-Outward Rank Tests for Multiple-Output Regression and MANOVA"

    Extending rank-based inference to a multivariate setting such as multiple-output regression or MANOVA with unspecified $d$-dimen\-sional error density has remained an open problem for more than half a century. None of the many solutions proposed so far is enjoying the combination of distribution-freeness and efficiency that makes rank-based inference a successful tool in the univariate setting. A concept of {\it center-outward} multivariate ranks and signs based on measure transportation ideas has been introduced recently. Center-outward ranks and signs are not only distribution-free but achieve in dimension $d>1$ the (essential) maximal ancillarity property of traditional univariate ranks, hence carry all the ``distribution-free information" available in the sample. We derive here the H\' ajek representation and asymptotic normality results required in the construction of center-outward rank tests for multiple-output regression and MANOVA. When based on appropriate spherical scores, these fully distribution-free tests achieve parametric efficiency in the corresponding models.

  • mercredi 26-05-2021 à 14h00 (Web-séminaire) - Groupe de travail Machine Learning

    Clémentine Courtès - Emmanuel Franck / Michel Duprez (Université de Strasbourg) : "Profondeur de réseaux et disparition de gradient / Réseaux de neurones informés physiquement (PINNS)"

    Lien BBB : https://bbb.unistra.fr/b/fra-cq9-vhr-pmi

  • jeudi 27-05-2021 à 09h00 (Web-séminaire) - Séminaire Sem in

    Clément Tauber (Strasbourg) : "à venir"

  • jeudi 27-05-2021 à 17h30 (Web-séminaire) - Séminaire Doctorants

    Gabriel Lepetit (Université de Grenoble-Institut Fourier) : "E et G-fonctions "

    Les E et G-fonctions de Siegel sont des classes de fonctions spéciales incluant de nombreuses fonctions classiques, dont les polylogarithmes et les fonctions hypergéométriques. Elles possèdent la propriété cruciale d'être solutions d'équations différentielles linéaires à coefficients polynomiaux. Dans cet exposé, nous commencerons par présenter les résultats d'irrationnalité et de transcendance connus sur les valeurs des E et G-fonctions, puis nous nous intéresserons à leurs propriétés différentielles. https://bbb.unistra.fr/b/ghi-gbw-1l4-hiu

  • jeudi 03-06-2021 à 10h45 (Web-séminaire) - Séminaire Calcul stochastique

    Amine Asselah (Université Paris-Est - Créteil) : "TBA"

    tba

  • vendredi 04-06-2021 à 14h00 (Salle de conférences IRMA) - Soutenance habilitation Analyse

    Thomas Dreyfus (Université Strasbourg) : "Quelques applications de la théorie de Galois différentielle"

  • lundi 07-06-2021 à 13h00 (Web-séminaire) - Séminaire Statistique

    Julie Delon (MAP5, Université de Paris) : "Une distance de Wasserstein entre mélanges de gaussiennes et quelques applications en traitement d'image"

    Les modèles de mélanges de gaussiennes (GMM) s’avèrent particulièrement utiles pour représenter des distributions de probabilité complexes de données réelles. Par exemple, en traitement d’images, de nombreux travaux utilisent des GMM pour représenter des distributions de patchs dans les images, et ces modèles sont utilisés comme a priori pour la restauration d’image ou la synthèse de texture. Le transport optimal et les distances de Wasserstein sont aujourd’hui massivement utilisés pour analyser des statistiques extraites des images ou comme métriques en apprentissage profond. Si le transport optimal peut être utilisé pour définir des géodésiques entre GMM, les interpolées ainsi définies ne conservent pas la propriété d’être des mélanges de gaussiennes. Afin de conserver cette propriété, nous définissons une nouvelle distance entre mélanges en restreignant l’ensemble des mesures de couplage à des GMM dans la formulation originale du transport optimal. De manière surprenante, on montre que cette distance entre mélanges peut se réécrire sous la forme d’un problème de transport discret, ce qui la rend simple à calculer même en grande dimension. On étudie ses propriétés, le problème multi-marginal associé et les barycentres pour cette formulation. On illustre son utilisation en traitement d’images.

  • mardi 08-06-2021 à 11h00 (Salle de conférences IRMA) - Séminaire Analyse

    Yoshinori Hashimoto (Tokyo Institute of Technology) : "Expected centre of mass of the random Kodaira embedding"

    Suppose that X is a smooth projective variety embedded in a projective space of dimension N-1 by the Kodaira embedding. We can displace the image of the Kodaira embedding by the linear action of GL(N), and to each displaced embedding we can associate a hermitian matrix called the centre of mass, which captures subtle yet interesting geometric properties of X. We prove that, with respect to an appropriate class of probability measures on GL(N), the expectation of the centre of mass is a constant multiple of the identity matrix for any embedded smooth projective variety.

  • lundi 14-06-2021 à 14h00 (Salle de séminaires IRMA) - Séminaire GT3

    Emmanuel Militon (Nice) : "Ensemble de rotation et graphe des courbes fin"

  • mardi 15-06-2021 à 11h00 (Web-séminaire) - Séminaire Analyse

    Ood Shabtai (Tel Aviv University) : "Pairs of spectral projections of spin operators"

    Abstract: We study the semiclassical behavior of an arbitrary bivariate polynomial, evaluated on certain spectral projections of spin operators, and contrast it with the behavior of the polynomial when evaluated on random pairs of projections.

  • mercredi 16-06-2021 à 14h00 (Web-séminaire) - Groupe de travail Machine Learning

    Emmanuel Franck / Han-Ping Li (Université de Strasbourg) : "Kernel PCA / Positionnement multi-dimensionel"

    Lien BBB : https://bbb.unistra.fr/b/fra-cq9-vhr-pmi

  • jeudi 17-06-2021 à 10h45 (Web-séminaire) - Séminaire Calcul stochastique

    Nicolas Petrelis (Nantes) : "TBA"

  • jeudi 24-06-2021 à 14h00 (Salle de conférences IRMA) - Soutenance de thèse Géométrie et applications

    Francisco Nicolás Cardona (Université de Strasbourg) : "Sous-groupes normaux de type fini des groupes Kählériens"