Université Paris-Est Université Paris-Est - Marne-la-Vallée Université Paris-Est - Créteil Val-de-Marne Centre National de la Recherche Scientifique

Cours doctoraux

Cours doctoraux

Projections of random and deterministic fractals: an overview of recent trends

Type: 
Site: 
Date: 
02/10/2015 - 10:30 - 12:00
Salle: 
P2 131
Orateur: 
SHMERKIN Pablo
Localisation: 
Université Torcuato di Tella
Localisation: 
Argentine

Modèles de ferromagnétisme et de ferroélectricité dans des structures minces

Type: 
Site: 
Date: 
06/03/2015 - 14:00 - 17:00
Salle: 
P3 007
Orateur: 
GAUDIELLO Antonio
Localisation: 
Université de Cassino
Localisation: 
Italie
Résumé: 

On présente des modèles unidimensionnels et bidimensionnels de ferromagnétisme et de ferroélectricité obtenus par réduction de dimensions à partir de modèles tridimensionnels. Les modèles obtenus sont plus simples à traiter, surtout d'un point de vue numérique. On donne aussi quelques idées des démonstrations.

Mathematical billards

Type: 
Site: 
Date: 
10/12/2014 - 14:00 - 16:00
Salle: 
P1 040
Orateur: 
ROZIKOV Utkir
Localisation: 
Université nationale Tachkent
Localisation: 
Ouzbékistan

Intégrabilité par compensation et problèmes invariants conformes

Type: 
Site: 
Date: 
30/11/2010 - 09:00 - 12:00
Salle: 
201
Orateur: 
RIVIERE Tristan
Localisation: 
ETH Zurich
Localisation: 
Suisse

Intégrabilité par compensation et problèmes invariants conformes

Type: 
Site: 
Date: 
29/11/2010 - 09:00 - 12:00
Salle: 
201
Orateur: 
RIVIERE Tristan
Localisation: 
ETH Zurich
Localisation: 
Suisse

Intégrabilité par compensation et problèmes invariants conformes

Type: 
Site: 
Date: 
23/11/2010 - 09:00 - 12:00
Salle: 
201
Orateur: 
RIVIERE Tristan
Localisation: 
ETH Zurich
Localisation: 
Suisse

Intégrabilité par compensation et problèmes invariants conformes

Type: 
Site: 
Date: 
22/11/2010 - 09:00 - 12:00
Salle: 
201
Orateur: 
RIVIERE Tristan
Localisation: 
ETH Zurich
Localisation: 
Suisse

Stochastic Geometry and Random Matrix Theory in Compressed Sensing

Type: 
Site: 
Date: 
22/06/2011 - 09:00 - 17:30
Salle: 
Amphithéâtre Darboux
Orateur: 
TANNER Jared
Localisation: 
Université d'Édimbourg
Localisation: 
Royaume-Uni
Résumé: 

Stochastic geometry and random matrix theory can be used to model and analyse the efficacy of a new paradigm in signal processing, compressed sensing. This new perspective shows that if a signal is sufficiently simple, it can be acquired at a rate proportional to its information content rather than the worst case rate dictated by a larger ambient space containing it. These lectures will show how this phenomenon can be modelled using stochastic geometry, and will also show how standard eigen-analysis in random matrix theory can give similar results.

Stochastic Geometry and Random Matrix Theory in Compressed Sensing

Type: 
Site: 
Date: 
21/06/2011 - 09:00 - 17:30
Salle: 
Amphithéâtre Darboux
Orateur: 
TANNER Jared
Localisation: 
Université d'Édimbourg
Localisation: 
Royaume-Uni
Résumé: 

Stochastic geometry and random matrix theory can be used to model and analyse the efficacy of a new paradigm in signal processing, compressed sensing. This new perspective shows that if a signal is sufficiently simple, it can be acquired at a rate proportional to its information content rather than the worst case rate dictated by a larger ambient space containing it. These lectures will show how this phenomenon can be modelled using stochastic geometry, and will also show how standard eigen-analysis in random matrix theory can give similar results.

Stochastic Geometry and Random Matrix Theory in Compressed Sensing

Type: 
Site: 
Date: 
20/06/2011 - 09:00 - 17:30
Salle: 
Amphithéâtre Darboux
Orateur: 
TANNER Jared
Localisation: 
Université d'Édimbourg
Localisation: 
Royaume-Uni
Résumé: 

Stochastic geometry and random matrix theory can be used to model and analyse the efficacy of a new paradigm in signal processing, compressed sensing. This new perspective shows that if a signal is sufficiently simple, it can be acquired at a rate proportional to its information content rather than the worst case rate dictated by a larger ambient space containing it. These lectures will show how this phenomenon can be modelled using stochastic geometry, and will also show how standard eigen-analysis in random matrix theory can give similar results.

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