Les grandes directions de recherche du SAMOS sont présentées ci-après. Ces thèmes
ont connu des changements en volume et en importance relative. Leurs intitulés
évoluent également.
Ces thèmes de recherche s'articulent autour des deux axes suivants (pour plus de détails):
Réseaux neuronaux (Théorie et Applications)
Equations aux dérivées partielles stochastiques
Les travaux du groupe portent à la fois sur la théorie des réseaux de neurones artificiels et sur les algorithmes stochastiques qui leur sont liés le plus souvent comme algorithmes d'apprentissage. L'utilisation des réseaux de neurones comme outil statistique non linéaire et aide à l'analyse de données multidimensionnelle est devenu une composante essentielle de notre travail. La modélisation des réseaux de neurones réels n'occupe plus qu'une petite part de notre travail, surtout en collaboration avec J.P.Rospars de l'INRA et Tatyana Turova de Moscou.
(Les noms des participants à chaque axe sont écrits suivant l'ordre alphabétique)
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Thème I-1 : |
Etudes théoriques de l'algorithme de Kohonen, algorithmes
stochastiques et quantification vectorielle |
Thème I-2 : |
Le perceptron multi-couches. |
Thème I-3 : |
Prévision |
Thème I-4 : |
Analyse de données. |
Thème I-5 : |
Application des méthodes neuronales à la finance. |
Thème I-6 : |
Modélisation de réseaux biologiques et en particulier du système olfactif (M.Cottrell, F.Piat) |
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Thème II-1 : |
Dynamique spatiale, choix de standard (X.Guyon, C.Hardouin, C.Bouzitat) |
Thème II-2 : |
Stabilité d'une chaîne de Markov cachée (J.G.Attali, X.Guyon, S.Souchet, J.F.Yao) |
Thème II-3 : |
Modèles non stationnaires et estimation de déformation spatiale (X.Guyon, S.Iovleff, O.Perrin) |
Thème II-4 : |
Estimation de diffusion partiellement observée (S.Souchet) |
Thème II-5 : |
Approximation de perceptron, dynamiques markoviennes (J.G.Attali) |
Thème II-6 : |
Longue mémoire (C.Hardouin, F.Comte, S.Iovleff) |
Thème II-7 : |
Statistique asymptotique (X.Guyon, J.F.Yao, M. Kratz) |
Thème II-8 : |
Algorithmes stochastiques (C.Gaetan, J.Rynkiewicz, J.F.Yao) |
Thème II-9 : |
Dynamiques temporelles (B. et Y.Girard) |
Thème II-10 : |
Modèles à seuils (X.Guyon, C.Perraudin, S.Souchet, J.Rynkiewicz, J.F.Yao) |
Equations aux
dérivées partielles stochastiques (EDPS) paraboliques et hyperboliques
semi-linéaires ou présentant des non-linéearités polynomiales en dimension
quelconque : A. Millet en collaboration avec M. Sanz-Solé (Barcelone), I.
Gyongy (Edimburgh), C. Cardon-Weber et P.L. Morien (Paris 10). Ces travaux sont
en partie financés par un projet Picasso en collaboration avec Barcelone et par
le contrat de recherche espagnol BMF2003-01345.
Trois thèmes ont été
principalement abordés lors des trois dernières années :
1) Equation des
ondes en dimension 2 avec un bruit Gaussien corrélé en espace.
Existence et
régularité des trajectoires, existence et régularité de la densité de la loi de
la solution à (t,x) fixé.
2) Equations
paraboliques à dérive polynomiale, telles que les équations de Burgers
stochastique en dimension 1, Cahn-Hilliard stochastique en dimension 1 à 5.
Existence et
régularité d'une solution fonction et de sa densité, caractérisation du support
de la loi dans divers espaces fonctionnels suivant la condition initiale.
3) Schémas de
discrétisation implicites et explicites :
- différences finies
pour des équations de type parabolique telles que l'équation de Cahn-Hilliard
en dimension 1 à 3 avec un bruit blanc espace-temps, ou l'équation de la chaleur en dimension quelconque avec un bruit
corrélé en espace (étude de l'influence de la corrélation spatiale sur la
vitesse de convergence).
Implémentation des
schémas en dimension 1 et étude des vitesses de convergence observées.
- éléments finis
linéaires dans un cadre abstrait d'opérateurs dépendant du temps et
satisfaisant des conditions de coercivité et de restriction sur la croissance
avec des
coefficients qui peuvent dépendre du temps.