Évènements

In this talk, I will briefly recall the historical Kalman filter and its ensemble form. Then I will show how the latter has been successfully implemented for data assimilation, in particular in numerical weather forecasting. More recently, the Ensemble Kalman Filter has been proposed as a methodology for solving very general inverse problems in high-dimensional contexts. I will present the theory, show some simple applications and point out the numerous open problems that remain.

Titre : Inégalités isopérimétriques et valeurs propres

Résumé :

Dans cet exposé nous présenterons des résultats classiques et d’autres qui le sont moins sur les inégalités isopérimétriques mettant en jeu les petites valeurs propres du Laplacien. Il s’agit d’un sujet liant la géométrie (spectrale), l’analyse et les équations aux dérivées partielles. Plus précisément, il s’agit de trouver des inégalités optimales pour les valeurs propres $\lambda_1,\lambda_2,\ldots$ du Laplacien (avec diverses conditions au bord) sous des contraintes géométriques, le plus souvent à volume donné. Nous évoquerons également quelques problèmes ouverts dont l’énoncé est particulièrement simple mais qui résistent depuis de nombreuses années.