Séminaires du LAMA

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EDPs²Vendredi 29 mars 2019 à 14h Dimitrios Mitsotakis (Victoria University of Wellington (New Zeland)),
Numerical solution of the Serre equations for strongly-nonlinear surface water waves

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We solve numerically the Serre-Green-Naghdi (SGN) system using stable, accurate and efficient fully discrete numerical schemes based on Galerkin/finite element methods. After reviewing the properties of the SGN system we present the convergence properties of the numerical scheme. A detailed study of the dynamics of the solitary waves of the SGN system over variable bottom topographies is also presented. It is noted that the Galerkin/finite element method is the only method analytically proven to be convergent for the numerical solution of the Serre equations so far.

GéométrieJeudi 21 mars 2019 à 14h Kevin Langlois (Heinrich Heine Universität, Düsseldorf),
Cohomologie d'intersection des variétés algébriques avec action de tore de complexité un

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Travail en collaboration avec Marta Agustín Vicente. L'objet de cet exposé est l'étude des nombres de Betti de la cohomologie d'intersection (rationnelle) des variétés algébriques complexes compactes dotées d'une action d'un tore algébrique dont les orbites générales sont de codimension un. De telles variétés admettent une description géométrique et combinatoire en termes d'éventails divisoriels (notion généralisant le passage d'un éventail de cones rationnels à une variété torique). Cette description encode la donnée d'un morphisme birationnel propre (le morphisme de contraction) dont le but est notre variété initiale et la source est une fibration torique au dessus d'une courbe algébrique lisse. En utilisant des travaux récents de de Cataldo, Migliorini et Mustata, et en étudiant le théorème de décomposition pour l'application de contraction, nous expliquerons comment on peut décrire les nombres de Betti de façon récursive en fonction de l'eventail divisoriel associé.

LIMDJeudi 21 mars 2019 à 10h Daniel Martins-Antunes (LAMA),
Digital Curvature Evolution Model for Image Segmentation

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Recent works have indicated the potential of using curvature as a regularizer in image segmentation, in particular for the class of thin and elongated objects. These are ubiquitous in biomedical imaging (e.g. vascular networks), in which length regularization can sometime perform badly, as well as in texture identification. However, curvature is a second-order differential measure, and so its estimators are sensitive to noise. State-of-art techniques make use of a coarse approximation of curvature that limits practical applications. In this talk I propose the use of multigrid convergent estimators instead, and I will show a new digital curvature flow derived from it that mimics continuous curvature flow. Finally, an application as a post-processing step to a variational segmentation framework is presented.

CMIJeudi 28 mars 2019 à 14h30, Amphi Nivolet Laurent Vuillon (LAMA),
Data science et méthodes prédictives

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La DATA science se révèle être au centre de la transformation numérique de notre société. La science des données s’appuie sur des méthodes d’intelligence artificielle et d’apprentissage statistique. En fait, elle consiste à récolter des données brutes, les nettoyer, les stocker, les analyser par des méthodes de fouille de données ou utiliser des méthodes prédictives pour en tirer de la valeur. Nous expliquerons lors de cet exposé les enjeux, les méthodes et les applications de cette science au travers d’exemples visuels et accessibles à tous.