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Mathématiques des systèmes complexes
Ce séminaire est co-organisé par les équipes Marin Mersenne et Samos (CES-MATISSE), en liaison avec l’Institut de la Complexité. Il se se tient habituellement à l’Université Paris 1
90, rue de Tolbiac
75013 Paris
Métro : Olympiades, Place d’Italie ou Tolbiac
Vendredi 6 novembre 2009 à 11h00
Modèles de Multiflot et Optimisation des réseaux.
Sonia Vanier (Laboratoire Marin Mersenne, Université Paris 1)
Résumé : Les flots et les multiflots permettent de modéliser de nombreux problèmes notamment les problèmes d’optimisation de réseaux de différents types : transport, énergie, logistique, hydraulique, télécommunications, etc... Les modèles obtenus sont souvent des programmes linéaires en nombres entiers de grandes dimensions. Leur résolution nécessite alors le développement de méthodes mathématiques et algorithmiques sophistiquées. Dans cet exposé, les problèmes de multiflots ainsi que les (...)
Vendredi 2 octobre 2009 à 11h00
Exemples des travaux en développement au Laboratoire de Géographie Physique.
Delphine Grancher (CNRS, Laboratoire de Géographie Physique de Meudon, Université Paris 1)
Résumé : Cette présentation comprendra une rapide présentation institutionnelle du laboratoire puis proposera un survol des problématiques scientifiques , des données et des méthodes statistiques utilisées dans le laboratoire.
Vendredi 29 mai 2009 à 11h00
Dimensionality reduction : from PCA to recent nonlinear techniques.
John Lee (Université Catholique de Louvain, Belgique)
Résumé : Dimensionality reduction is an old yet unsolved problem, with many applications in data visualization, knowledge discovery, and machine learning in general. Our aim in this talk will be to review several developments in the field of dimensionality reduction, with a particular focus on nonlinear methods.
As an introduction, we will point out some weird properties of high dimensional spaces, which will motivate the use of dimensionality reduction.
Next, we will go back in (...)
Vendredi 15 mai 2009 à 11h00
Systèmes d’équations sur les réels : les prémices d’une révolution discrète.
Gilles Trombettoni (INRIA Sophia-Antipolis, Université de Nice)
Résumé : Cet exposé a pour thème le traitement des systèmes non polynomiaux d’équations et d’inégalités sur les nombres réels. Les ingénieurs font massivement appel à des techniques d’analyse numérique pour traiter les systèmes de contraintes dans de nombreux problèmes en mathématiques appliquées, en traitement du signal ou en robotique. Pour essayer de garantir les réponses (trouver les solutions de manière fiable ou trouver un optimum global), s’est développée depuis les années 1960 une branche (...)
Vendredi 13 mars 2009 à 11h00
Sécurisation et dimensionnement dans les réseaux de télécommunications multicouches.
Sylvie Borne (Université Paris Nord Institut Galilée)
Résumé : Les réseaux de télécommunications peuvent être vus comme la superposition de plusieurs couches. Deux couches consécutives ont une relation client-serveur. L’une demande un service et l’autre l’exécute. Si l’on considère par exemple, une technologie IP/MPLS sur optique, le trafic qui semble être routé sur la technologie MPLS (couche cliente) est en fait routé sur la couche de transport optique. Cette nouvelle infrastructure multicouche nécessite une sécurisation et un (...)
Vendredi 20 février 2009 à 11h00
Un test pour l’indépendance asymptotique d’extrêmes spatiaux par la fonction madogramme
Liliane Bel (AgroParisTech et Université Paris-Sud)
Résumé : La motivation de ce travail est l’étude des relations de dépendance entre évènements extrêmes spatiaux observés sur des phénomènes d’origine climatique ou environnementale. L’identification d’une telle structure de dépendance, en particulier la simultanéité de valeurs exceptionnelles, est fondamentale pour la compréhension de ces phénomènes. Nous nous intéressons à la caractérisation de la dépendance de couples de maxima issus de données spatialisées. A partir des outils de la théorie des (...)
Vendredi 30 janvier 2009 à 11h00
Un exemple d’assimilation de données multi-échelles en robotique.
Aurélien Hazan (SAMOS)
Résumé : deux séries temporelles provenant d’un robot mobile présentent respectivement des fluctuations ``rapides’’ et ``lentes’’. On discute dans cet exposé l’intérêt de filtres de Kalman permettant d’abord de prendre en compte les deux niveaux simultanément pour modéliser le comportement d’ensemble, avant d’estimer les corrélations entre ces niveaux. Ce type de méthode sera comparées à des techniques d’interpolation multirésolution déjà décrites dans la littérature. Dans un second temps, (...)
Vendredi 28 novembre 2008 à 11h00
La classification d’observations à labels imprécis / incertains.
Etienne Côme (INRETS - LT)
Résumé : Cette intervention présente une solution aux problèmes de classification faisant intervenir des données d’apprentissage labellisées de manière imprécise et incertaine. Tous les exemples utilisés pour l’apprentissage, sont décrits classiquement par un vecteur de descripteurs xi , mais, dans notre cas, également par une étiquette imprécise et/ou incertaine mi, spécifiant de manière « douce » l’appartenance de l’individu aux différentes classes d’intérêt. Nous proposons d’utiliser comme (...)
Vendredi 14 novembre 2008 à 11h00
Régularisation en régression inverse par tranches.
Stéphane Girard (INRIA Rhône-Alpes & LJK)
Résumé : La régression inverse par tranches (Sliced Inverse Regression - SIR) est une méthode de réduction de dimension efficace pour les problèmes de régression en grande dimension. Cependant, la méthode originale nécessite l’inversion de la matrice de covariance des prédicteurs. Cette inversion n’est pas possible dans les situations de forte colinéarité entre les prédicteurs ou de faibles tailles d’échantillons. Des méthodes de régularisation doivent alors être utilisées. Notre approche (...)
Vendredi 17 octobre 2008 à 11h00
Chaînes de Markov régulées pour l’analyse de séquences biologiques.
Nicolas Vergne (INRA, Jouy-en-Josas)
Résumé : Nous présentons le développement, en vue de l’analyse statistique des séquences d’ADN, de nouveaux modèles permettant de prendre en compte l’hétérogénéité de ces séquences : les chaînes de Markov régulées (DMM pour drifting Markov model). Afin d’éviter l’homogénéité supposé par les modèles de Markov et de Markov cachés, nous permettons à la matrice de transition de varier du début à la fin de la séquence. A chaque position, nous avons une matrice de transition différente. Ces modèles peuvent être vus (...)
