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le mardi 25/10//2016 à 14h en salle 2,

GT Physique-mathématique : Rafik Imekraz,

Titre Preuve semi-classique de l’inégalité de Bernstein sur une variété compacte

Résumé L’inégalité de Bernstein (1926) est une inégalité classique en analyse harmonique qui permet de contrôler la dérivée d’un polynôme trigonométrique.

Si on interprète les fonctions exp(inx) comme les fonctions propres du Laplacien sur le tore, alors il est naturel de généraliser l’inégalité de Bernstein sur une variété riemannienne compacte. Pourtant, ce n’est que très récemment (2010) que cette inégalité a été obtenue pour les variétés compactes par Filbir-Mhaskar. Mentionnons que des versions locales (plus difficiles mais qui ne portent que sur une seule fonction propre) ont par exemple été précédemment obtenues par Donnelly-Fefferman (1990).

Dans un premier temps, on énoncera l’inégalité de Bernstein (sur le tore puis sur une variété compacte) ainsi que le résultat de Filbir-Mhaskar qui fait intervenir le noyau de la chaleur.

Dans un second temps, on expliquera comment l’on peut retrouver l’inégalité de Bernstein comme conséquence (presque immédiate) du calcul fonctionnel semi-classique. Précisons que cela ne permet pas de retrouver les résultats locaux de Donnelly-Fefferman mais que cette approche présente les deux avantages suivants 1) adaptabilité à d’autres cas (oscillateurs harmoniques), 2) aucune estimée technique du noyau de la chaleur n’est requis

  • Le 22 novembre 2017 à 14:00
  • Soutenance de thèse
    Salle Ada Lovelace, Bât. A29 INRIA.
    Manon DEVILLE
    Sujet : 'Modélisation de l’administration de médicaments par électroporation ou suite à un traitement enzymatique'. Co-directeurs : Clair Poignard et Roberto Natalini

  • Le 23 novembre 2017 à 11:00
  • Séminaire Images Optimisation et Probabilités
    Salle 2
    Barbara Gris (KTH Stockholm)
    Estimer et utiliser un a priori de déformation pour l'appariement d'images
    Une méthode générale pour l'appariement de deux images repose surl'estimation d'une déformation (un difféomorphisme) transportant lapremière image sur la seconde. Cette déformation est obtenue enminimisant une fonctionnelle et, dans le cas où plusieurs motifs dedéformations sont possibles, l'algorithme de minimisation convergegénéralement vers l'une des solutions sans que l'on puisse choisir apriori laquelle. Nous avons développé un nouveau cadre pour construiredes difféomorphismes de sorte qu'un a priori sur les motifs dedéformations puisse être facilement incorporé. Cet a priori peut parexample correspondre à une connaissance sur les déformations'réalistes' étant données la nature des images considées. De plus cecadre permet d'estimer automatiquement cet a priori à partir d'unesérie d'images et de l'incorporer ensuite simplement dansl'appariement de nouvelles images.Notre cadre est basé sur la notion de modules de déformation qui sontdes structures capables de générer des champs de vecteurs d'un typeparticulier et paramétrés en petite dimension. Il est possible decombiner plusieurs modules de déformations pour générer desdéformations multi-modulaires et c'est par le choix des modules dedéformations utilisés que l'on peut incorporer un a priori dedéformation dans l'appariement de deux images.
  • Le 23 novembre 2017 à 14:00
  • Séminaire d'Analyse
    Salle 2
    Abderrazek Karoui (Bizerte)
    Spectral analysis of the finite Fourier transform operator and related applications

  • Le 23 novembre 2017 à 14:00
  • Séminaire Calcul Scientifique et Modélisation
    Salle 2
    Pas de séminaire (Modélisation et Analyse des phénomènes dispersifs, 70 ans de J.-C. Saut)

  • Le 23 novembre 2017 à 17:00
  • Le séminaire des doctorants
    Salle 2
    Sami Capderou
    Estimation récursive non paramétrique de la dérivée d'une fonction de régression avec applications en valvométrie
    Cet exposé est consacré à l'estimation non paramétrique de la dérivée d'une fonction de régression. On propose une procédure statistique efficace basée sur la dérivée de la version récursive de l'estimateur de Nadaraya-Watson. On montre la convergence presque sûre ainsi que la normalité asymptotique de notre estimateur. Ces résultats théoriques sont utilisés sur des données réelles afin de surveiller la qualité des eaux côtières.
  • Le 24 novembre 2017 à 14:00
  • Séminaire de Théorie des Nombres
    Salle de Conférences
    Aurel Page (IMB)
    Peut-on énumérer algorithmiquement toutes les fonctions L ?
    J'expliquerai ce qu'est une fonction L et je donnerai un aperçu de leur rôle en théorie des nombres. Puis je décrirai une construction qui permet conjecturalement d'obtenir toutes les fonctions L, à partir de variétés arithmétiques. Je présenterai un algorithme permettant de calculer de telles fonctions L dans certains cas (cas 'cohomologique' pour des variétés compactes). Il s'agit d'un travail en commun avec Michael Lipnowski.
  • Le 27 novembre 2017 à 14:00
  • Groupe de Travail Analyse
    Salle de Conférences
    Philippe Thieullen
    tba

  • Le 28 novembre 2017 à 10:00
  • Séminaire de Théorie Algorithmique des Nombres
    Salle 385
    Frank Vallentin
    Coloring the Voronoi tessellation of lattices
    We define the chromatic number of a lattice: It is the least number ofcolors one needs to color the interiors of the cells of the Voronoitesselation of a lattice so that no two cells sharing a facet are ofthe same color. We compute the chromatic number of the irreducible rootlattices and for this we apply a generalization of the Hoffman bound.
  • Le 28 novembre 2017 à 14:00
  • Soutenance de thèse
    Salle de Conférences
    Simon PELUCHON
    Sujet : 'Approximation numérique et modélisation de l’ablation liquide'. Directeur de thèse : Luc Mieussens

  • Du 30 novembre 2017 au 1er décembre 2017
  • Manifestations Scientifiques
    Salle de Conférences
    Organisateur : Vincent Koziarz
    30 novembre 13h-18h Salle 76 Labri
    1er décembre 08h-14h Salle 2 IMB
    Journées de géométrie algébrique Bordeaux-Poitiers

  • Le 30 novembre 2017 à 11:00
  • Séminaire Calcul Scientifique et Modélisation
    Salle 2
    Birte Schmidtmann
    Reconstruction Techniques and Riemann Solvers for Finite Volume Methods / Techniques de Reconstructions et Solveurs de Riemann pour les Méthodes de Type Volumes Finis
    We are interested in the numerical solution of hyperbolic conservation laws on the most local compact stencil consisting of only nearest neighbors. In the Finite Volume setting, in order to obtain higher order methods, the main challenge is the reconstruction of the interface values. These are crucial for the definition of the numerical flux functions, also referred to as the Riemann solver of the scheme.Often, the functions of interest contain smooth parts as well as discontinuities. Treating such functions with high-order schemes may lead to undesired oscillations. However, what is required is a solution with sharp discontinuities while maintaining high-order accuracy in smooth regions. One possible way of achieving this is the use of limiter functions in the MUSCL framework which switch the reconstruction to lower order when necessary. Another possibility is the third-order variant of the WENO family, called WENO3.In this work, we will recast both methods in the same framework to demonstrate the relation between Finite Volume limiter functions and the way WENO3 performs limiting. We present a new limiter function, which contains a decision criterion that is able to distinguish between discontinuities and smooth extrema. Our newly-developed limiter function does not require an artificial parameter, instead, it uses only information of the initial condition.We compare our insights with the formulation of the weight-functions in WENO3. The weights contain a parameter ε, which was originally introduced to avoid the division by zero. However, we will show that ε has a significant influence on the behavior of the reconstruction and relating the WENO3 weights to our decision criterion allows us to give a clarifying interpretation.In a second part, we will review some well-known Riemann solvers and introduce a family of incomplete Riemann solvers which avoid solving the eigensystem. Nevertheless, these solvers still reproduce all waves with less dissipation than other methods such as HLL and FORCE, requiring only an estimate of the globally fastest wave speeds in both directions. Therefore, the new family of Riemann solvers is particularly efficient for large systems of conservation laws when no explicit expression for the eigensystem is available.Joint work with: M. Torrilhon (RWTH Aachen University), B. Seibold (Temple University, Philadelphia), Rémi Abgrall (University of Zurich), Pawel Buchmüller (Universität Düsseldorf )
  • Du 30 novembre 2017 à 13:00 au 1er décembre 2017 à 13:00
  • Séminaire de Géométrie
    Salle 2
    Journées de géométrie algébrique Bordeaux-Poitiers
    Informations : ici
  • Le 30 novembre 2017 à 14:00
  • Soutenance de thèse
    Salle de Conférences
    Rafik IMEKRAZ présentera son exposé en vue de son Habilitation à Diriger des Recherches
    Sujet : 'Equations de Klein-Gordon à spectre discret et randomisation de fonctions propres

  • Le 30 novembre 2017 à 14:00
  • Séminaire d'Analyse
    Salle de Conférences
    Jani Virtanen (Reading)
    On eigenvalues of Toeplitz operators and matrices
    The essential spectrum of a Toeplitz operator generated by a continuous symbol is known to be equal to the range of the symbol. A much more difficult question is the characterization of the eigenvalues of Toeplitz operators. If we take a point in the spectrum that is not in the essential spectrum of the Toeplitz operator, then we can easily determine whether the point is an eigenvalue by using Coburn’s Theorem. If the point is in the essential spectrum, then the question becomes much more delicate and only partial answers are known. I discuss the known results and compare the situation to that of the large truncated Toeplitz matrices.
  • Le 30 novembre 2017 à 15:00
  • Séminaire de l'équipe Dynamique des Populations
    Salle 2
    Alix Sauve et Frédéric Barraquand (IMB)
    Effet de la saisonnalité dans les systèmes proies-pédateurs

  • Le 1er décembre 2017 à 14:00
  • Soutenance de thèse
    Salle de Conférences
    Fabien PAZUKI présentera son exposé en vue de son Habilitation à Diriger des Recherches
    Sujet : 'Problèmes d'arithmétique sur les variétés abéliennes'.

  • Le 1er décembre 2017 à 14:00
  • Séminaire de Théorie des Nombres
    Salle de Conférences
    Fabien Pazuki
    Soutenance HDR

  • Le 4 décembre 2017 à 14:00
  • Groupe de Travail Analyse
    Salle de Conférences
    Trung Hoang
    Observability of a 1D Schrödinger equation with time-varying boundaries.

  • Le 5 décembre 2017 à 14:00
  • Séminaire de Physique Mathématique - EDP
    Salle 2
    Marc Josien (ENPC)

  • Le 6 décembre 2017
  • Soutenance de thèse
    Leiden, Pays-Bas
    Diego MIRANDOLA
    Sujet : 'sur le produits de codes correcteurs d'erreurs linéaires'. Directeur de thèse : Gilles Zémor. Co-directeur : Ronald Cramer.

  • Le 7 décembre 2017 à 11:00
  • Séminaire Images Optimisation et Probabilités
    Salle de Conférences
    Arthur Leclaire (CMLA ENS Cachan)
    Modèles aléatoires pour la synthèse et la complétion d'images de textures
    Dans cet exposé on propose d'étudier différents modèles aléatoires pouvant être utilisés pour la synthèse de textures par l'exemple : partant d'une image originale de textures, on cherche à produire une image (de taille arbitrairement grande) ayant le même aspect textural que l'entrée tout en étant la plus innovante possible. En termes mathématiques, ceci revient à chercher un champ aléatoire stationnaire de maximum d'entropie qui respecte un certain nombre de contraintes statistiques liées à la perception de textures.Le modèle gaussien donne la solution optimale lorsque les statistiques choisies sont les moments d'ordre un et deux. Ce modèle a permis, grâce à ses propriétés théoriques (description spectrale, calcul des distances de transport optimal), de synthétiser efficacement et mélanger des textures peu structurées, appelées microtextures. Dans cet esprit, on montrera que l'approximation par des modèles spot noise permet de synthétiser des microtextures de façon très rapide et parallèle (atteignant la résolution full HD en temps réel). Aussi on verra que la synthèse conditionnelle gaussienne permet de résoudre le problème de la complétion (inpainting) de microtextures.Ensuite, on expliquera comment modifier le modèle gaussien à l'aide de transformations locales de façon à réimposer la distribution empirique locale de l'image d'entrée. Ces transformations locales sont conçues pour résoudre un problème de transport optimal semi-discret dans l'espace des patches (imagettes carrées de taille petite fixée). Cet espace étant de grande dimension, ce problème de transport est résolu par optimisation stochastique. Une fois cette transformation locale calculée, on verra que le modèle resultant permet de synthétiser rapidement des textures plus structurées tout en conservant un contrôle statistique et une garantie d'innovation.
  • Le 7 décembre 2017 à 14:00
  • Séminaire Calcul Scientifique et Modélisation
    Salle 2
    Simon Labarthe
    A mathematical model of the human gut microbiota in its environment
    The human gut harbors a complex bacterial community that maintains a symbiotic relationship with its host. An increasing number of studies highlight its implication in the maintain of the host's health, but also in various disorders such as inflammatory bowel disease, allergic or metabolic disorders. We propose to integrate in the same model different micriobiological or biophysical informations related to the microbiota structure and functions and to the gut environment. A population dynamics model of functional microbial populations involved in fibre degradation is coupled to a fluid mechanic model of the intestinal fluids. This model is simplified through asymptotic analysis and is used to study the mechanisms that impact the spatial structure of the gut microbiota.
  • Le 7 décembre 2017 à 14:00
  • Séminaire d'Analyse
    Salle de Conférences
    Luis Vega (Bilbao)
    tba

  • Le 8 décembre 2017 à 10:45
  • Séminaire de Géométrie
    Salle 2
    Anne PICHON (U. Aix-Marseille)
    Titre à préciser

  • Le 8 décembre 2017 à 14:00
  • Séminaire de Théorie des Nombres
    Salle de Conférences
    Natalia Garcia Fritz (Pontificia Universidad Católica de Chile)

  • Le 11 décembre 2017 à 14:00
  • Groupe de Travail Analyse
    Salle de Conférences
    Carlos Mudarra (ICMAT)
    On a Whitney extension problem for convex functions.

  • Le 12 décembre 2017 à 14:00
  • Séminaire de Physique Mathématique - EDP
    Salle 2
    Laurent Thomann

  • Le 14 décembre 2017 à 11:00
  • Séminaire Images Optimisation et Probabilités
    Salle de Conférences
    Irène Kaltenmark (Université Aix-Marseille)
    Modèles géométriques de croissance en anatomie computationnelle
    L’utilisation de groupes de difféomorphismes agissant sur des ensembles de formes, équipant ces derniers d’une structure riemannienne, s’est avérée extrêmement efficace pour modéliser et analyser la variabilité de populations de formes issues de données d’imagerie médicale. Néanmoins, à l'intégration de l'analyse longitudinale des données, ont émergé des phénomènes biologiques de croissance ou de dégénérescence se manifestant par des déformations de nature non difféomorphique. La croissance d'un organisme par adjonction progressive et localisée de nouvelles molécules, à l’instar d’un processus de cristallisation, ne s'apparente pas à un simple étirement du tissu initial. Face à cette observation, nous proposons de garder l'esprit géométrique qui fait la puissance des approches difféomorphiques dans les espaces de formes mais en introduisant un concept assez général de déploiement où l'on modélise les phénomènes de croissance comme le déploiement optimal progressif d’une forme préalablement repliée dans une région de l'espace. À la question délicate de la caractérisation des appariements partiels modélisant le déploiement de la forme, nous répondons par un système de coordonnées biologiques évolutif et nous aboutissons finalement à un nouveau problème de contrôle optimal pour l'assimilation de données de surfaces évoluant dans le temps.
  • Le 14 décembre 2017 à 15:30
  • Le Colloquium
    Salle de Conférences
    Fanny Kassel

  • Le 15 décembre 2017 à 10:45
  • Séminaire de Géométrie
    Salle 2
    Weikun He
    Titre à préciser

  • Le 15 décembre 2017 à 14:00
  • Séminaire de Théorie des Nombres
    Salle de Conférences
    Christophe Ritzenthaler

  • Le 20 décembre 2017 à 14:30
  • Soutenance de thèse
    Salle de Conférences
    Agathe PERETTI
    Sujet : 'Quantification de l’hétérogénéité tumorale à partir de l’imagerie médicale. Application à la classification de tumeurs rénales'. Directeur de thèse : Thierry Colin. Co-directeur Olivier Saut.

  • Le 21 décembre 2017 à 11:00
  • Séminaire Images Optimisation et Probabilités
    Salle de Conférences

  • Le 21 décembre 2017 à 14:00
  • Séminaire Calcul Scientifique et Modélisation
    Salle 2
    Tommaso Taddei
    Model order reduction methods for Data Assimilation: simulation-based approaches for state estimation, and damage identification
    I present work toward the development of Model Order Reduction (MOR) techniques to integrate (i) parameterized mathematical models, and (ii) experimental observations, for prediction of engineering Quantities of Interest (QOIs). More in detail, I present two Simulation-Based approaches — the PBDW approach to state estimation, and the SBC approach for damage identification — that map observations to accurate estimates of the QOI, without estimating the parameters of the model. PBDW and SBC rely on recent advances in MOR to speed up computations in the limit of many model evaluations, and/or to compress prior knowledge about the system coming from the parameterized model into low-dimensional and more manageable forms. In the last part of the talk, motivated by the extension of PBDW and SBC to Fluid Mechanics problems, I present a MOR technique for long-time integration of parameterized turbulent flows. The approach corrects the standard Galerkin formulation by incorporating prior information about the attractor, and relies on an a posteriori error indicator to estimate the error in mean flow prediction.
  • Du 8 janvier 2018 au 10 janvier 2018
  • Manifestations Scientifiques
    Salle de Conférences
    Organisateur : David Lannes
    Ninth Itinerant Workshop in PDEs

  • Le 11 janvier 2018 à 14:00
  • Séminaire d'Analyse
    Salle de Conférences
    Pas de séminaire
    (itinerant workshop on PDEs)

  • Le 11 janvier 2018 à 14:00
  • Séminaire d'Analyse
    Salle de Conférences
    Nalini Anantharaman (Strasbourg)
    tba

  • Le 11 janvier 2018 à 14:00
  • Séminaire Calcul Scientifique et Modélisation
    Salle 2
    Luca Gerardo Giorda

  • Le 12 janvier 2018 à 10:45
  • Séminaire de Géométrie
    Salle 2
    Guillaume ROND (U. Aix-Marseille)
    Titre à préciser

  • Le 12 janvier 2018 à 14:00
  • Séminaire de Théorie des Nombres
    Salle de Conférences
    Richard Griffon (Leiden)

  • Le 16 janvier 2018 à 14:00
  • Séminaire de Physique Mathématique - EDP
    Salle 2
    Gabriel Rivière (Lille)

  • Le 18 janvier 2018 à 11:00
  • Séminaire Images Optimisation et Probabilités
    Salle de Conférences

  • Le 18 janvier 2018 à 15:30
  • Le Colloquium
    Salle de Conférences
    Fabien Crauste

  • Le 19 janvier 2018 à 10:45
  • Séminaire de Géométrie
    Salle 2
    Gabriel LEHERICY (U. Paris 7)
    Titre à préciser

  • Le 19 janvier 2018 à 14:00
  • Séminaire de Théorie des Nombres
    Salle de Conférences
    Mauro Porta (IRMA)

  • Le 25 janvier 2018 à 11:00
  • Séminaire Images Optimisation et Probabilités
    Salle de Conférences

  • Le 25 janvier 2018 à 14:00
  • Séminaire Calcul Scientifique et Modélisation
    Salle 2
    Elie Bretin

  • Le 30 janvier 2018 à 11:00
  • Séminaire de Physique Mathématique - EDP
    Salle 2
    Mariana Haragus
    11h-12h30 Mini-cours.
    14h-15h Séminaire.

  • Le 1er février 2018 à 11:00
  • Séminaire Images Optimisation et Probabilités
    Salle de Conférences

  • Le 8 février 2018 à 11:00
  • Séminaire Images Optimisation et Probabilités
    Salle 2

  • Le 8 février 2018 à 14:00
  • Séminaire Calcul Scientifique et Modélisation
    Salle 2
    Yannick Privat

  • Le 15 février 2018 à 14:00
  • Séminaire d'Analyse
    Salle de Conférences
    Catalin Badéa (Lille)
    tba

  • Le 15 février 2018 à 15:30
  • Le Colloquium
    Salle de Conférences

  • Le 16 février 2018 à 14:00
  • Séminaire de Théorie des Nombres
    Salle de Conférences
    Matthias Flach (California Institute of Technology)

  • Le 1er mars 2018 à 11:00
  • Séminaire Images Optimisation et Probabilités
    Salle de Conférences

  • Le 1er mars 2018 à 14:00
  • Séminaire Calcul Scientifique et Modélisation
    Salle 2
    Juliette Venel

  • Le 8 mars 2018 à 11:00
  • Séminaire Images Optimisation et Probabilités
    Salle de Conférences

  • Le 15 mars 2018 à 11:00
  • Séminaire Images Optimisation et Probabilités
    Salle de Conférences

  • Le 15 mars 2018 à 14:00
  • Séminaire Calcul Scientifique et Modélisation
    Salle 2
    Mădălina Petcu

  • Le 15 mars 2018 à 15:30
  • Le Colloquium
    Salle de Conférences
    Paola Goatin

  • Le 22 mars 2018 à 11:00
  • Séminaire Images Optimisation et Probabilités
    Salle de Conférences

  • Le 27 mars 2018 à 14:00
  • Séminaire de Physique Mathématique - EDP
    Salle 2
    David Henry (Cork University)

  • Le 29 mars 2018 à 11:00
  • Séminaire Images Optimisation et Probabilités
    Salle de Conférences

  • Le 29 mars 2018 à 14:00
  • Séminaire Calcul Scientifique et Modélisation
    Salle 2
    Andrés Castillo

  • Le 5 avril 2018 à 11:00
  • Séminaire Images Optimisation et Probabilités
    Salle de Conférences

  • Le 12 avril 2018 à 14:00
  • Séminaire Calcul Scientifique et Modélisation
    Salle 2
    Laurent Seppecher

  • Le 12 avril 2018 à 15:30
  • Le Colloquium
    Salle de Conférences

  • Le 24 avril 2018 à 14:00
  • Séminaire de Physique Mathématique - EDP
    Salle 2
    Miguel Escobedo (Université du Pays Basque)

  • Le 26 avril 2018 à 11:00
  • Séminaire Images Optimisation et Probabilités
    Salle de Conférences

  • Le 26 avril 2018 à 14:00
  • Séminaire Calcul Scientifique et Modélisation
    Salle 2
    Michel Bergmann

  • Le 3 mai 2018 à 11:00
  • Séminaire Images Optimisation et Probabilités
    Salle de Conférences

  • Le 17 mai 2018 à 11:00
  • Séminaire Images Optimisation et Probabilités
    Salle de Conférences

  • Le 17 mai 2018 à 14:00
  • Séminaire Calcul Scientifique et Modélisation
    Salle 2
    Créneau disponible

  • Le 17 mai 2018 à 15:30
  • Le Colloquium
    Salle de Conférences

  • Le 24 mai 2018 à 11:00
  • Séminaire Images Optimisation et Probabilités
    Salle de Conférences

  • Le 31 mai 2018 à 11:00
  • Séminaire Images Optimisation et Probabilités
    Salle de Conférences

  • Le 31 mai 2018 à 14:00
  • Séminaire Calcul Scientifique et Modélisation
    Salle 2
    Créneau disponible

  • Le 7 juin 2018 à 11:00
  • Séminaire Images Optimisation et Probabilités
    Salle de Conférences

  • Le 14 juin 2018 à 11:00
  • Séminaire Images Optimisation et Probabilités
    Salle de Conférences

  • Le 14 juin 2018 à 14:00
  • Séminaire Calcul Scientifique et Modélisation
    Salle 2
    Créneau disponible

  • Le 14 juin 2018 à 15:30
  • Le Colloquium
    Salle de Conférences

  • Le 28 juin 2018 à 14:00
  • Séminaire Calcul Scientifique et Modélisation
    Salle 2
    Créneau disponible