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Séminaire Equations aux dérivées partielles

organisé par l'équipe Modélisation et contrôle

  • Wassim Tenachi

    Automatically Discovering Analytical Physical Laws Using Deep Reinforcement Learning

    8 octobre 2025 - 14:00Salle de séminaires IRMA

    Symbolic Regression (SR) aims to automatically discover analytical expressions that describe data. Such methods yield interpretable, compact, and computationally efficient models, often with remarkable extrapolation capabilities. With the rise of deep learning, SR has seen a resurgence of interest—but its potential remains underexplored in physics, where additional constraints and priors can play a crucial role.

    In this talk, I will present Φ-SO (Physical Symbolic Optimization), a framework that leverages deep reinforcement learning to recover analytical physical laws directly from data. I will outline several key advances in the field achieved within this framework:

    (1) the incorporation of dimensional analysis and other functional form priors to guide the search,
    (2) the discovery of a single analytical form that fits multiple datasets each governed by different parameters (Class SR),
    (3) the recursive detection of additive and multiplicative separabilities to uncover structure within data,
    (4) the extension of SR to the discovery of differential equations rather than their solutions, and
    (5) planned extensions to our system

    Finally, I will discuss concrete applications of Φ-SO to astrophysical problems, in particular studies related to galactic dynamics and dark matter.

  • Nilo Schwencke

    TBA

    4 novembre 2025 - 14:00A confirmer

  • León Avila León

    TBA

    18 novembre 2025 - 14:00A confirmer

  • Boris Gnamah

    Problème inverse de sources dans deux EDPs paraboliques couplées de type advection-dispersion-réaction

    2 décembre 2025 - 14:00Salle de conférences IRMA

    On cherche à résoudre un problème inverse non linéaire de source dans un système de deux équations aux dérivées partielles paraboliques 2D couplées d'advection-dispersion-réaction. Dans ce système, nous abordons l'identification de plusieurs sources inconnues, mélangées et distribuées, définissant le membre de droite de sa première équation en utilisant certaines observations locales liées à l'état de la solution de sa deuxième équation couplée. Nous développons des fonctions adjointes appropriées permettant d'établir des écarts de réciprocité remplis par les éléments inconnus définissant les sources recherchées. Ces fonctions adjointes sont définies par des potentiels scalaires dérivés de champs colinéaires aux directions orthogonales indiquées par les vecteurs propres du tenseur de dispersion symétrique. À partir de certaines interfaces de mesure mises en place dans le domaine surveillé, nous établissons un résultat qui permet de faire la détection et l'identification de la source.

  • Camilla Fiorini

    TBA

    9 décembre 2025 - 14:00Salle de conférences IRMA

  • Florian De Vuyst

    TBA

    20 janvier 2026 - 14:00Salle de conférences IRMA