Le LAMA entretient quatre séminaires réguliers, qui se tiennent normalement dans la salle TLR, premier étage du bâtiment Le Chablais, sur le site du Bourget du Lac. D’une part, trois séminaires hebdomadaires existent :

D’autre part, le séminaire du laboratoire a lieu environ tous les trois mois. Il reçoit une personnalité extérieure de renom, sur des sujets pouvant intéresser des membres de plusieurs équipes, ou bien un nouveau membre du laboratoire.

Le séminaire des doctorants a lieu tous les deux mois environ et accueille un jeune chercheur (doctorant, post-doc ou ATER), du Lama ou de la région, pour une présentation d'une heure accessible à tous.

Enfin, le programme des séminaires des laboratoires de la fédération de recherche en Mathématiques (FRMRAA) peuvent être consultés sur les liens suivants :

Prochains séminaires du LAMA :

LAMALundi 03 novembre 2014 à 13h30 Nasr Almokdad (LAMA, Universirté de Savoie),
Méthode de relaxation et calcul variationnel

EDPs2Vendredi 07 novembre 2014 à 14h, Valpré à Lyon Denis Serre (UMPA, ENS LYON),
REvISitiNg DEcadES of conseRvation laws

GéométrieJeudi 20 novembre 2014 à 14h Antonio Lerario (Institut Camille Jordan, Lyon),
À venir

LIMDJeudi 23 octobre 2014 à 10h Jacques-Olivier Lachaud (LAMA),
Multigrid-convergence of digital curvature estimators

Résumé : (Masquer les résumés)
Many methods have been proposed to estimate differential geometric quantities like curvature on discrete data. A common characteristics is that they require (at least) one user-given scale parameter, that smooths data to take care of both the sampling rate and possible perturbations. Digital shapes are specific discrete approximation of Euclidean shapes, which come from their digitization at a given grid step. They are thus subsets of the digital plane Z^d. A digital geometric estimator is called multigrid convergent whenever the estimated quantity tends towards the expected geometric quantity as the grid step gets finer and finer. The problem is then: can we define curvature estimators that are multigrid convergent without such user-given parameter ? If so, what speed of convergence can we achieve ? We present here three digital curvature estimators that aim at this objective: a first one based on maximal digital circular arc, a second one using a global optimisation procedure, a third one that is a digital counterpart to integral invariants and that works on 2D and 3D shapes.

LaboLundi 03 novembre 2014 à 13h30 Nasr Almokdad (LAMA, Universirté de Savoie),
Méthode de relaxation et calcul variationnel