Séminaire

Modèles de risques définis sur une famille de champs aléatoires markoviens arborescents avec marginales Poisson Benjamin Côté Étudiant à la maîtrise École d'actuariat, Université Laval Résumé Une nouvelle famille de champs aléatoires markoviens arborescents pour un vecteur de variables aléatoires discrètes sera présentée. Selon les caractéristiques de la famille, les variables aléatoires obéissent à la […]

A Generalized Grönwall-Bellman Type Integral Inequality with Applications Halima Sadia Étudiante au doctorat Département de mathématiques et de statistique, Université Laval Résumé L'inégalité de Grönwall a de nombreuses applications dans la résolution d'équations différentielles ordinaires (problèmes à valeur initiale). La conférence portera sur les travaux de maîtrise de la présentatrice, et sera en anglais. Abstract: […]

La méthode CutFem pour les problèmes de changement de phase Ismaël Tchinda Ngueyong Étudiant au doctorat Département de mathématiques et de statistique, Université Laval Résumé La modélisation des problèmes de changement de phase trouve ses applications dans de nombreux secteurs, notamment le stockage de l'énergie thermique (les énergies renouvelables), la cryochirurgie (pour le traitement de […]

Pareto et incendie Jérémie Barde Étudiant à la maîtrise École d'actuariat, Université Laval Résumé Dans cet exposé, on s’intéressera à loi Pareto généralisée. On présentera un historique de la loi Pareto et de la loi Pareto généralisée. On décrira les principales caractéristiques de la loi Pareto généralisée. On abordera les résultats théoriques justifiant son application […]

Génération de nombres aléatoires par interpolation Julien April Étudiant au baccalauréat Département de mathématiques et de statistique, Université Laval Résumé En statistique, on a parfois besoin de réaliser des simulations. On peut notamment y tester et y comparer des estimateurs statistiques. Ces simulations nécessitent généralement l'obtention de nombres aléatoires d'une certaine distribution, pas nécessairement uniforme. […]

Generative modeling for time series via Schrödinger bridge Huyên Pham Professeur Université de Paris Diderot   Résumé We propose a novel generative model for time series based on Schr\"odinger bridge (SB) approach. This consists in the entropic interpolation via optimal transport between a reference probability measure on path space and a target measure consistent with […]

Modélisation des feux de forêt au Canada Alexandre Lepage École d'actuariat, Université Laval Résumé Le plus récent rapport du Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC), publié en 2023, mentionne que nous devons nous attendre à une hausse des sécheresses dans plusieurs régions du monde et à un risque accru de feux de forêts. […]

Complexité à plusieurs échelles ; une exploration de la structure dynamique du climat terrestre à l'aide de réseaux Béatrice Désy Département de physique, de génie physique et d'optique Université Laval Résumé Le climat terrestre varie parfois d'une manière abrupte qui peut sembler aléatoire, mais ces transitions brusques semblent aussi être caractéristiques du climat de la […]

Uncertainty Quantification in Bayesian Reduced-Rank Sparse Regressions Alex Shestopaloff Memorial University of Newfoundland Résumé Reduced-rank regression recognises the possibility of a rank-deficient matrix of coefficients, which is particularly useful when the data is high-dimensional. We propose a novel Bayesian model for estimating the rank of the rank of the coefficient matrix, which obviates the need […]

Distances sur et entre les réseaux complexes, une approche statistique Pierre Miasnikof University of Toronto Bien que le résumé soit en français, le conférencier compte présenter ses travaux en anglais. Résumé En statistique, la distance entre les observations joue un rôle clé. D’autre part, l’importance grandissante des technologies numériques et des réseaux sociaux ont fourni […]

Two time Parallel algorithms for solving optimality systems Norbert Tognon Inria Paris Bien que le résumé soit en anglais, le conférencier compte présenter ses travaux en français. Résumé Time parallel algorithm is a method to solve time-dependent problems parallel in time. It divides the main problem in sub-problems in time direction and executes them in […]

Machine learning and network-based frameworks for studying the impacts of climate change on boreal biodiversity Ilhem Bouderbala University of Alberta Résumé Together with climate change, the increase in anthropogenic and natural disturbances affects the environmental conditions of an ecosystem and thus can cause a pronounced change in its functionality. It, therefore, becomes critical to have […]