MATIDAYS 2024
IHP, ParisA workshop on mathematical models of lipid transport and storage will take place at IHP in Paris beginning of November. Registration is free but mandatory before September 30th, a call […]
A workshop on mathematical models of lipid transport and storage will take place at IHP in Paris beginning of November. Registration is free but mandatory before September 30th, a call […]
exposé math/bio repoussé au jeudi 7 novembre à 14h le mercredi 6 novembre 11h, salle de séminaire Simon Michael Schulz (Scuola Normale Sup., Pise) Titre: Systèmes de particules auto-propulsées […]
La soutenance de thèse de Michel Fabrice SERRET, intitulée Analyse d'algorithmes quantiques variationnels pour la résolution d'équations différentielles en présence de bruit quantique : application à l'équation de Gross-Pitaevskii […]
Séminaire du LJLL Boris Andreianov (Université de Tours) Le couplage de lois de conservation à travers des interfaces est un sujet vieux de plus de 35 ans ; le couplage […]
Kévin Le Balc'h (Sorbonne Université et Inria, LJLL) Motivé par la contrôlabilité d'équations paraboliques, on s’intéresse à la notion d’observabilité pour l’équation de la chaleur posée sur un domaine \Omega. […]
Christophe Zhang (Inria Lorraine) De nombreuses applications en théorie du contrôle imposent des contraintes sur le contrôle (positivité, parcimonie, contrainte de masse, etc…). En vue d’implémentations possibles, les contraintes de […]
La quatrième édition du “Séminaire de modélisation mathématique en sciences de la vie et santé", co-organisé par le LAGA, le LJLL et le MAP5, aura lieu le jeudi 14 novembre sur le […]
Séminaire du LJLL Michael Vogelius (Université Rutgers, New Brunswick et Université d'Aarhus) In this talk I shall discuss some theoretical results concerning invisibility, non-scattering and, time permitting, (lack of) second […]
GT « Analyse, Algorithmique, Apprentissage » Bruno Loureiro (ENS) Title: Learning features with two-layer neural networks, one step at a time Abstract: Feature learning - or the capacity of neural networks […]
Groupe de travail d’analyse non-linéaire et EDP