Séminaire Doctorants
organisé par l'équipe DOCT
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Samuel Lerbet
Des clôtures algébriques finies
11 janvier 2024 - 16:30Salle de conférences IRMA
Le corps C des nombres complexes est un corps contenant le corps R des nombres réels, obtenu à partir d'icelui en ajoutant une racine carrée de –1, et qui possède les propriétés suivantes : tout nombre complexe est solution d'une équation polynomiale à coefficients réels ; et C est algébriquement clos d'après un théorème topologico-analytique bien connu. En théorie des extensions de corps, on résume cette situation en disant que l'extension C/R est une clôture algébrique. Cette extension est en outre finie, c'est-à-dire que C est un R-espace vectoriel de dimension finie. Ce comportement est atypique : les clôtures algébriques sont génériquement infinies. Le théorème d'Artin–Schreier donne les contours de cette généricité : une clôture algébrique finie est triviale ou de la forme C/R où R est un corps réel clos, un type de corps ressemblant beaucoup au corps des nombres réels en un sens précis, et où C est obtenu à partir de R en ajoutant une racine carrée de –1. Dans cet exposé, nous nous donnons pour prétexte l'étude de ce joli énoncé pour introduire la théorie des corps ordonnés et la notion de corps réel clos. -
Adam Chalumeau
Ouverts propres quasi-homogènes de l'univers d'Einstein
18 janvier 2024 - 16:30Salle de conférences IRMA
Quels sont les domaines bornés $\Omega$ de $\mathbf{R}^n$ ayant un gros groupe d'automorphisme ? Par "groupe d'automorphisme", on entend groupe préservant une structure géométrique (telle qu'une distance, un volume, des angles, des droites, une structure complexe). Par "gros", on entend que l'action est quasi-homogène, c'est à dire qu'il existe un compact de $\Omega$ qui rencontre toutes les orbites. La réponse dépend grandement de la structure géométrique dont est muni $\Omega$. Dans certaines situations, on sait qu'il existe beaucoup d'exemples de domaines quasi-homogènes (notamment grâce à Koecher, Vinberg, Koszul, Benoist et Kapovich pour le géométrie projective). Cependant pour une grande famille de situations géométriques, Limbeek et Zimmer conjecturent qu'il y a très peu d'exemples. Je présenterai un tel résultat de rigidité lorsque la structure géométrique est la structure causale plate de $\mathbf{R}^n$ : tout domaine borné quasi-homogène sous l'action de son groupe conforme lorentzien est un diamant. Ceci est un travail en collaboration avec Blandine Galiay. -
Vincent Ferrari-Dominguez
La quantification de Weyl : un pont entre la mécanique classique et la mécanique quantique
25 janvier 2024 - 16:30Salle de séminaires IRMA
La quantification de Weyl est une transformation linéaire qui associe à une fonction définie sur l'espace des phases de la mécanique classique un opérateur sur l'espace Hilbert correspondant de la mécanique quantique. Elle est un outil central de la physique semiclassique car elle permet de 'quantifier' un système classique, de lui associer un équivalent quantique. L'objectif premier de cet exposé est d'expliquer la formule de cette transformation et certaines de ces propriétés. On commencera par présenter la formulation hamiltonienne (et même symplectique) de la mécanique classique puis la formulation de la mécanique quantique basée sur les fonctions d'ondes et l'équation de Schrödinger. On construira ensuite la quantification de Weyl et on présentera certaines de ces propriétés en analyse semiclassique. -
Claire Schnoebelen
Two examples of non-linear data reduction methods
1 février 2024 - 16:30Salle de conférences IRMA
Manifold learning, or non-linear data reduction, aims to project a data set given in a high-dimensional manifold on a low-dimensional submanifold. By doing this, we drastically reduce the number of coordinates we need to describe the data, which makes faster and easier its analysis and its treatment. In this talk, we will present two methods : Isomap and Eigenmap. The first one aims to preserve distances between the points in the data set while the last takes advantage of the information provided by the Laplace-Beltrami operator of the underlying manifold. We will also present an application of these methods in the framework of order reduction for PDEs with the example of Burgers equation. -
Alexandre Astruc
Combinatoire des tableaux, représentations des groupes symétriques
8 février 2024 - 16:30Salle de conférences IRMA
A classical problem in algebra (and mathematics in general) is to determine the smallest blocks from which a whole class of objects can be constructed. In this talk, we will explore the representation theory of symmetric groups. We will show that irreducible representations of S_n are indexed by partitions or Young tableaux, thus making the representation theory of S_n combinatorial in nature. If time allows for it, we will explore links with classical problems in enumerative geometry, namely, Hilbert's XVth problem, or Schubert Calculus. -
Amaury Belieres
Quelles méthodes numériques utiliser en optimisation de forme pour s'affranchir des problèmes de remaillage ?
15 février 2024 - 16:30Salle de conférences IRMA
En général, en optimisation de forme, on étudie des systèmes physiques gouvernés par une EDP.
Ensuite, on associe une quantité à la solution de l'EDP (une énergie par exemple) et on cherche un domaine dans lequel résoudre notre EDP qui nous permettrait de minimiser le critère associé à l'EDP (c'est ce domaine là que l'on appellera "forme optimale"). En général il y'a des contraintes sur la forme, par exemple on lui demande d'être d'un certain volume ou d'un certain périmètre.
Plusieurs questions sont alors soulevées à nouveau : Existe-t'il un tel domaine optimal ? Quelle régularité a t'il ? Et surtout : quelle méthode numérique implémenter pour obtenir une approximation numérique de la forme optimale ?
Dans ce séminaire les méthodes dites de "dérivée de forme" ont déjà été présentées plusieurs fois.
Le but de cet exposé est de présenter un autre type de méthode (optimisation par méthode des matériaux fictifs et par homogénéisation) qui permet de s'affranchir des problèmes de remaillage des méthodes classiques de dérivée de forme.
Le séminaire se finira par une présentation de GeSONN, un framework python qui résout des problème d'optimisation de forme par réseaux de neurones. -
Louise Martineau
Estimation de sous-variété, d’espace tangent, et de courbure
22 février 2024 - 16:30Salle de conférences IRMA
De nombreuses données peuvent être modélisées de la manière suivante : on suppose que l’on a un nuage de points aléatoires échantillonnés sur une sous-variété M de dimension d de R^D. On peut alors s’intéresser à retrouver des caractéristiques géométriques de cette sous-variété, afin d’obtenir des informations sur la forme intrinsèque de nos données. Dans cet exposé on se concentrera sur des méthodes d’estimation de la sous-variété M, des espaces tangents, et de la courbure, et on étudiera les vitesses de convergence associées. -
Roxana Sublet
SVM
29 février 2024 - 16:30Salle de conférences IRMA
Support Vector Machines (SVM) are a powerful class of machine learning algorithms used for classification. They work by finding the optimal hyperplane that separates different classes in the data space while maximizing the margin. This presentation aims to provide a clear and intuitive understanding of how SVM works, by constructing primal and dual problem in the case of linear separable data. Then we will discuss about a generalisation for more complex problem. We are going to see some applications of this method on concrete cases. -
Guillaume Steimer
Réduction de modèle symplectique
14 mars 2024 - 16:30Salle de conférences IRMA
Beaucoup de modèles mathématiques de processus concrets posent des problèmes en simulation numérique du fait de leur grande dimension et de leur complexité. De la météo à l'aéronautique, en passant par la fusion nucléaire, ces modèles numériques sont très coûteux (en temps, en ressources de calcul) à résoudre. Ceci est particulièrement problématique lorsque l'on a besoin de les résoudre de nombreuses fois (algorithmes d'optimisation…) ou en temps réel (processus de contrôle…). Ainsi, on peut développer des modèles réduits dont la résolution est très rapide et au prix d'une certaine précision vis-à-vis du modèle complet. Aussi, lorsque ces modèles sont Hamiltoniens, il est important de préserver cette structure dans le modèle réduit. Je vous propose de découvrir les bases de la réduction de modèles dite symplectique : projection de Galerkin symplectique, approximations linéaires… Nous nous concentrerons sur l'utilisation des réseaux de neurones pour construire des modèles réduits et appliquerons notre méthode sur des modèles plus modestes que ceux susmentionnés. -
Jean-Pierre Noot
Détection de rupture
21 mars 2024 - 16:30Salle de conférences IRMA
En statistique, la détection de ruptures (change-point detection) a pour but d'estimer les instants où un signal présente des changements dans la distribution. Plus généralement, la détection de ruptures comprend également la détection des comportements anormaux: la détection des anomalies. Présentation des méthodes classiques de détection de ruptures en particulier CUMSUM (cumulative sum). Enfin, exemples de détection de ruptures appliquée aux données LIEBHERR. -
Killian Vuillemot
A new unfitted finite element method: $\phi$-FEM
4 avril 2024 - 16:30Salle de conférences IRMA
$\phi$-FEM is a new finite element method, proposed to solve partial differential equations on complex domains, using simple non conform meshes. The method relies on the use of a level-set function $\phi$, which defines the domain and its boundary. In this presentation, I will introduce the method in the simple case of the resolution of the Poisson equation with Dirichlet boundary conditions. Then I will present the extension of the method to the case of time-dependent PDE's, and more precisely the case of the Heat equation with Dirichlet boundary conditions. Then, I will present a way to combine $\phi$-FEM and neural networks. This method, called $\phi$-FEM-FNO, has been introduced to achieve the resolution of multiple physics problems with good accuracy in real time. I will illustrate the interest of this approach with numerical results on two test cases solving the Poisson-Dirichlet equation on different types of shapes. -
Paul Laubie
Donnez-moi un foncteur pour compter des arbres
11 avril 2024 - 16:30Salle de conférences IRMA
Pourquoi considérer des catégories alors que tout marche si bien avec des ensembles? Nous verrons comment la théorie des catégories permet la construction d'un langage bien adapté à la combinatoire : la théorie des espèces. Nous appliquerons enfin cette théorie à une question moins triviale qu'il n'y paraît : Combien il y a-t-il d'arbres dont les sommets sont {1,...,n}? -
Thomas Agugliaro
Des statistiques en arithmétique
18 avril 2024 - 16:30Salle de conférences IRMA
Certains phénomènes en arithmétique sont trop chaotiques pour être décrits exactement. C'est dans ce contexte qu'il est intéressant de s'intéresser au comportement en moyenne, pour pouvoir avoir des résultats généraux. On s'intéressera d'abord à quelques heuristiques pour justifier des conjectures célèbres de théorie des nombres, en modélisant les entiers par des variables aléatoires. Ensuite, on verra que le comportement du nombre de solutions d'équations diophantiennes de la forme y²=x^3 + x + 1 dans des corps finis de plus en plus gros suit une loi déterministe continue simple à décrire. -
Ulysse Remfort
Une introduction au groupe de Thompson F
25 avril 2024 - 16:30Salle de conférences IRMA
Le groupe de Thompson F est un sous-groupe du groupe des homéomorphismes linéaires par morceaux de l'intervalle [0,1] qui possède des propriétés remarquables qui en font un groupe très étudié en théorie géométrique des groupes. Après avoir donné la définition classique (analytique) du groupe de Thompson F, je donnerai une interprétation plus combinatoire de ce groupe à l'aide d'arbres binaires et utiliserai cette approche pour montrer que F est de type fini. -
Florent Dupont
Deux manières dont la géométrie apparaît en mécanique quantique et l’effet Hall quantique entier.
16 mai 2024 - 16:30Salle de conférences IRMA
L’effet Hall quantique désigne un phénomène de quantification d’une observable - la conductance électrique – qui a lieu dans certains systèmes d’électrons confinés dans un espace en deux dimensions et soumis à un fort champ magnétique. Nous verrons que ce phénomène a une origine géométrique. Nous présenterons d’abord deux raisons distinctes pour lesquelles la géométrie apparaît en mécanique quantique : la première est liée à la présence d’un champ magnétique, la deuxième concerne les systèmes ayant un hamiltonien dépendant du temps. Dans les deux cas, la structure de fibré vectoriel et la notion de connexion apparaissent. Dans cet exposé, nous introduirons ces objets et décrirons comment il est possible d’y associer des invariants, puis nous appliquerons ces constructions au cas de l’effet Hall quantique en interprétant la conductance comme un certain invariant. -
Jules Bangard
Détection d'interactions médicamenteuses à risque
23 mai 2024 - 16:30Salle de conférences IRMA
Les phases d'essais cliniques, cruciales pour l'autorisation de mise sur le marché des médicaments, sont souvent limitées en taille et en diversité de profils médicaux (enfants, personnes immunodéprimées, etc.). Malgré leur importance, ces essais peuvent ne pas révéler certains effets secondaires qui se manifestent seulement après une utilisation prolongée. Cette lacune souligne la nécessité de la pharmacovigilance, qui surveille les risques d'effets indésirables post-commercialisation. Cet exposé présentera un algorithme de Monte-Carlo par chaîne de Markov (MCMC) ainsi qu'un algorithme génétique pour la détection d'interactions médicamenteuses à risque à partir de données de pharmacovigilance. -
Roméo Troubat
Pavages du plan
6 juin 2024 - 16:30Salle de séminaires IRMA
Soit S une salle de bain avec un carrelage infini et soit C un carreleur possedant une infinité de carreaux, tous de même forme F. Le carreleur C peut-il carreler la salle de bain S avec les carreaux de forme F ? C'est à cette question que nous essaierons de répondre dans cet exposé de mathématiques appliquées aux salles de bain. -
Yiran Cheng
Geometry of cubic curves
13 juin 2024 - 16:30Salle de séminaires IRMA
Cubic plane curves are probably the simplest objects in algebraic geometry, yet they possess a sufficiently rich structure to merit thorough study. In this talk, I will try to provide a gentle introduction to several classical questions concerning cubic curves, including their moduli spaces and some enumerative problems. -
Céline Van Landeghem
Towards an elastic swimmer framework including contact
20 juin 2024 - 16:30Salle de conférences IRMA
Elastic micro-swimmers can be essential in many medical processes, such as drug delivery within the human body. The modeling and simulation of these processes remain challenging due to the complexity of fluid-structure interactions and contact conditions. In recent years, various approaches to model the contact between elastic structures have been developed. These approaches include penalty methods, methods based on Lagrange multipliers, and different variants of the Nitsche method. In this presentation, we will use the Nitsche method to model the contact between an elastic structure and a rigid obstacle in a Newtonian fluid. First, we will consider static and dynamic numerical experiments to compare the different approaches in the absence of fluid. Then, we will describe the fluid-structure interaction with contact and show an application of a driven elastic swimmer colliding with a virtual wall in a fluid. -
Killian Lutz
Débruitage d’images: variation totale et dualité.
27 juin 2024 - 14:00Salle de conférences IRMA
Toute image numérique est inévitablement bruitée en raison du processus acquisition ou de transmission. Pour des applications où la précision est cruciale -par exemple pour établir un diagnostique médical basé sur l’imagerie par rayons X- ce bruit complique le traitement et l’analyse des images. Cet exposé porte sur un modèle de débruitage d’images et un algorithme associé reposant sur des notions de dualité (Chambolle, 2004). L’idée du modèle est d’extraire l’information pertinente en minimisant une fonctionnelle construite de façon à filtrer le bruit tout en préservant au mieux la netteté des contours de l’image sous-jacente. Après une introduction à la modélisation des images, la discussion s’articulera autour de trois concepts fondamentaux : la variation totale d’une image ainsi que la conjuguée convexe et les sous-gradients d’une fonctionnelle. L’objectif est de motiver ces notions et expliquer comment elles peuvent parfois offrir un point de vue fructueux sur un problème d’optimisation. -
Victor Le Guilloux
A curve counting problem on hyperbolic surfaces
10 octobre 2024 - 16:30Salle de séminaires IRMA
The moduli space is the set of hyperbolic surfaces of a given topological type, up to isometries. It is naturally equipped with a finite measure which makes it a probability space. The geometric quantities that can be measured on hyperbolic surfaces then become random variables, so we can try to compute their expectation. This idea leads to the development of the theory of random hyperbolic surfaces: we compute the average geometric behavior of hyperbolic surfaces through the introduction of probabilistic tools. This presentation will introduce some of the main tools and results of this theory through the study of a typical example of random surfaces problem: the average counting of curves. -
Christopher Nicol
Classification of complex algebraic surfaces
17 octobre 2024 - 16:30Salle de conférences IRMA
Before the development of modern algebraic geometry with tools such as sheaves and schemes, geometers tried to classify two-dimensional varieties defined by polynomial equations over the field of complex numbers. This zoology use mainly minimal models and blow-up, this tools are the basis of birational geometry which can be generalized to larger dimension. The presentation will focus mainly on the geometrical meaning of these concepts applied to algebraic complex surfaces. -
Salim Alloun
What is a number
7 novembre 2024 - 16:30Salle de conférences IRMA
I will present dessins d'enfants from a number theory point of view. I will dwelve a little bit into the history of mathematics regarding foundational arguments for the existence of certain numbers and what it says about our understanding of them in particular their Galois theory. -
Jules Bangard
Introduction à la Prédiction Conforme
14 novembre 2024 - 16:30Salle de conférences IRMA
La prédiction conforme regroupe un ensemble de méthodes statistiques. Elle permet de produire des ensembles de prédictions garantis de contenir la bonne réponse avec une certaine probabilité (spécifiée par l'utilisateur) à partir de n'importe quel modèle de machine learning pré-entrainé. En particulier, la prédiction conforme offre des garanties de couverture robustes, même sur des échantillons finis et sans hypothèses fortes sur la distribution des données (ou sur le modèle). Développée pour quantifier l’incertitude dans les prévisions, cette technique s’adapte au niveau de difficulté variable des données en produisant des intervalles de prédiction ajustés aux données d'entraînement. Utilisée dans divers domaines, elle permet de construire des prédictions plus sûres, particulièrement utiles dans des environnements sensibles tels que la santé.