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Cet exposé tourne autour de trois problèmes distincts mais fortement reliés. Tout d’abord, l’étude de la limite hydrodynamique de systèmes de particule soumises à des dynamiques de branchement et de sélection, qui est la question centrale que je me suis posée pendant ma thèse.

Ensuite, les équations de réaction-diffusion faisant intervenir une frontière libre contrôlant la masse totale, connus depuis une vingtaine d’année pour être reliés aux systèmes de particule en interactions.

Et enfin, le problème inverse du premier temps de passage pour un processus markovien, que l’on peut interpréter comme une reformulation probabiliste des problèmes à frontière libre.

Mon but sera de vous présenter ces trois problèmes et de vous expliquer l’état de la littérature sur ce qui les relient.

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A first simplification of the gene expression mechanism considers that a gene is transcribed into messenger RNA, which in turn is translated into protein. Single-cell data have revealed the presence of biological variability between cells of identical genome and environment, highlighting not only epigenetic aspects but also the stochastic nature of gene expression.

In the context of regulatory networks underlying cell states and types, we need to build a model that takes into account both stochasticity and the interaction of genes with each other. Here we focus on a dynamical model of gene expression, formulated as a piecewise-deterministic Markov process (PDMP) and describing an arbitrary number of interacting genes. This stochastic model is able to reproduce the biological variability measured experimentally, but remains mathematically complex and difficult to study. This is why, in the litterature, a simplified model with only proteins is considered. 

During this talk, we provide insights on construction and use of semigroups and infinitesimal generators for PDMPs. Afterwards we present both models and use coupling methods to explicitly upper bound the error made when substituting the full model with its simplified version.

A fundamental question in geometry consists in understanding the effect of curvature on the shape of geometric spaces. In the case of surfaces, the Gauss-Bonnet Theorem establishes a link between the curvature of a surface and its topology. For example, it allows us to understand the topology of surfaces whose curvature is positive at every point.

When considering higher-dimensional geometric objects, called manifolds, we can define different notions of curvature. Scalar curvature is the weakest of these notions, and for this reason it is difficult to extract topological or geometric information from it. In particular, can we describe the topology of a manifold with positive scalar curvature?

In this talk, I will explain why this is an interesting question, and I will present a classification result for 3-dimensional manifolds with positive scalar curvature. This is a collaborative work with F. Balacheff and S. Sabourau.

In this talk, we begin by examining the application of curvature flows to a broad range of geometric problems. Following this, we introduce the essential geometric concepts required to understand these flows. Thereafter we focus on the mean curvature flow and its singularities. In particular, we give an intuitive and accessible proof of why singularities must occur if the initial surface is compact. After conducting a graphical analysis of various types of singularities, we describe how these singularities can be modeled by self-similar solutions of the mean curvature flow. Motivated by this, we conclude the presentation by exploring a current area of research: investigating the behavior of solutions that are in the proximity of such self-similar solutions.

Cela fait déjà plus de 150 ans que la recherche mathématique se casse les dents sur ce fameux problème appelé « Hypothèse de Riemann ». Portant sur les zéros non triviaux de la fonction Zêta de Riemann, elle est étroitement liée à la répartition des nombres premiers.

Journée conviviale d’exposés mathématiques pour les doctorants de l’IECL.

Programme :

Matin :

• 8h50 : Café d’accueil ;
• 9h20 : Karim Ramdani : Edition scientifique : un rapide survol des évolutions en cours ;
• 10h15 : Rodolphe Abou Assali : The Biharmonic Steklov Operator ;
• 10h55 : Pause ;
• 11h25 : Jérémy Dousselin : Arithmetic: from elementary statements to complex tools ;
• 12h15 : Pause repas

Après-midi :

• 14h : Aurélien Minguella : A brief introduction to stochastic partial differential equations ;
• 15h : Nathan Toumi : The level of distribution of the sum-of-digits function in arithmetic progressions ;
• 15h40 : Pause ;
• 16h10 : Valentin Schwinte : A minimization problem in the lowest Landau level, and centrosymmetric matrices ;
• 17h10 : Fin de la journée

This paper investigates the convergence time of log-linear learning to an $ϵ$-efficient Nash equilibrium (NE) in potential games. In such games, an efficient NE is defined as the maximizer of the potential function. Previous literature provides asymptotic convergence rates to efficient Nash equilibria, and existing finite-time rates are limited to potential games with further assumptions such as the interchangeability of players. In this paper, we prove the first finite-time convergence to an $ϵ$-efficient NE in general potential games. Our bounds depend polynomially on $1/ϵ$, an improvement over previous bounds that are exponential in $1/ϵ$ and only hold for subclasses of potential games. We then strengthen our convergence result in two directions: first, we show that a variant of log-linear learning that requires a factor $A$ less feedback on the utility per round enjoys a similar convergence time; second, we demonstrate the robustness of our convergence guarantee if log-linear learning is subject to small perturbations such as alterations in the learning rule or noise-corrupted utilities.

This work addresses the application of self-insurance in networks, where the network’s edges represent insured subjects facing losses. Each edge undertakes preventive efforts that influence the loss distribution, modeled as random variables. Insurance coverage is proportional, and a law-invariant coherent risk measure is considered to assess the network’s total risk. Furthermore, the work analyzes how preventive efforts impact the insurance cost and risk minimization. An optimization problem is proposed to determine the optimal levels of coverage and preventive effort, considering losses distributed according to a Pareto distribution. Through numerical techniques, specific cases, including global and local efforts, are studied to evaluate the model’s behavior in different scenarios.

Cet exposé discute de quelques résultats originaux qui ne sont généralement pas enseignés dans un cursus classique du Supérieur en Mathématiques. Il s’agit en effet du lemme de Wielandt (1949), du théorème de Kleinecke-Shirokov (1957-1956) et du théorème de Fulglede-Putnam-Rosenblum (1950-1951-1958). Provenant historiquement de la théorie des algèbres d’opérateurs, il est en fait naturel de les traduire dans le langage des algèbres de Banach dont leur père, le mathématicien soviétique I. M. Gelfand, a démontré entre 1939 et 1941 la complémentarité singulière qui s’exprime entre algèbre et analyse.

C’est cette complémentarité qui est réaffirmée ici. Ces résultats gravitent tous autour de la notion de (non)-commutativité qui est le cœur de la mécanique quantique et de la théorie des opérateurs. Plusieurs démonstrations du théorème de Wielandt sont proposées dont l’une avec l’aide du théorème de Kleinecke-Shirokov. Les résultats ci-dessus sont mis en lumière par quelques réflexions dans l’algèbre ${\mathcal{M}}_n(\mathbb{C})$ des matrices carrées et par des questions personnelles sur les propriétés d’un couple $(a,b)$ d’éléments dans certaines $\mathbb{C}$-algèbres contraint à satisfaire une relation du type $[a,b]=\alpha a,\alpha \in {\mathbb{C}}^{\ast }$. L’exposé est enrichi de remarques historiques et contextuelles sur la théorie des algèbres de Banach et des opérateurs.

Barycentres conditionnels de Wasserstein pour modéliser l’effet des conditions expérimentales sur la dégradation de batteries

Les performances des batteries électriques se dégradent au cours du temps. C’est le cas par exemple de la quantité d’énergie stockée qui diminue au cours du temps. Un enjeu important pour les constructeurs de batteries est de modéliser la dégradation caractéristique d’un nouveau modèle de batterie afin d’évaluer sa valeur.

Dans une présentation précédente, lors de la journée des doctorants, nous avions présenté des méthodes à base processus gaussiens pour modéliser la dégradation des batteries sous une condition de référence. Cela fournis un premier outil mais est souvent insuffisant en pratique. En effet, la dégradation des batteries dépend fortement de ses conditions d’utilisation, la température ambiante, le courant de charge ou de décharge… Nous avons donc besoin d’une méthode capable de prédire la dégradation en fonction des conditions expérimentales, et ce même pour des conditions jamais observées.

Face aux difficultés rencontrées à modéliser l’effet des conditions avec les méthodes utilisées précédemment, nous proposons une autre approche reposant sur la théorie du transport optimal. Dans cette présentation nous prendrons le temps d’introduire les éléments essentiels du transport optimal (problème de Monge, Kantorovitch …). Puis nous introduirons l’idée plus récente du barycentre conditionnel de Wassertein comme de méthode de régression lorsque les sorties sont des distributions de probabilités. La régression Fréchet, un type particulier de barycentre conditionnel, sera utilisée pour modéliser l’effet de la température sur le vieillissement des batteries.

Absorption d’un mouvement brownien réfléchi

Après avoir défini le mouvement brownien, j’essayerai de motiver l’étude d’une de ses très nombreuses généralisations : le mouvement brownien réfléchi (RBM) dans un cône. Nous verrons que ce processus est assez bien décrit par un petit jeu de paramètres. Nous discuterons en particulier de méthodes utiles au calcul de la probabilité qu’un RBM soit absorbé au sommet du cône. Cet exposé est issu d’un travail en collaboration avec Sandro Franceschi.

How cancer evolution can be modelled ? An example of a toy model giving insights on such evolutionary process.

Lors d’une palpitante partie de Qui-Est-Ce et des enjeux qu’une glorieuse victoire peut y représenter, il paraît fondamental d’y établir des stratégies solides : Quelles sont les questions qui optimisent nos chances de gagner ? Nous aborderons cette question sous le prisme de la théorie de l’information. Plus précisément, nous aborderons la notion d’entropie et en exhiberons quelques propriétés fondamentales pour mieux la cerner. Nous en profiterons pour introduire l’entropie relative, aussi appelée divergence de Kullback-Leibler, et présenter quelques résultats qui la font intervenir, notamment dans la théorie des grandes déviations avec le théorème de Sanov.

Journée conviviale et mathématique pour la rentrée des doctorants de l’IECL.

Programme : 

Matin :

• 9h : Accueil café
• 9h30 : Fatma Aouissaoui : Détection de ruptures faibles dans les modèles CHARN ;
• 10h10 : Hichem Zouari : Entiers friables sous contraintes digitales ;
• 10h50 : Pause ;
• 11h20 : Zeinab Mohamad Ali : Well-posedness and stabilization of coupled hyperbolic equations involving Timoshenko and Rao-Nakra systems by various types of controls ;
• 12h20 : Pause repas.

Après-midi :

• 14h : Yann Millot : De la ligne de fuite aux jeux de société ;
• 15h : Benjamin Florentin : Un analogue de l’hypothèse de Riemann en géométrie spectrale ;
• 15h40 : Pause ;
• 16h : Benjamin Larvaron :  Modélisation de la dégradation de batteries Lithium-ion avec incertitudes à l’aide de processus Gaussiens ;
• 16h40 : Serena Pedon : L’équation fonctionnelle de la fonction Zêta de Riemann ;
• 17h20 : Fin.

Comment stocker des données désordonnées ?

Imaginez être gérant.e d’un grand parking, réservé aux voitures abonnées. Une barrière y bloque l’entrée et ne s’ouvre que pour les voitures inscrites. Régulièrement des gens viennent vous voir pour y inscrire leur plaque d’immatriculation, que vous devez noter quelque part. Vous pourriez simplement les écrire les unes à la suite des autres sur une grande feuille, mais ce ne serait pas très malin pour les retrouver après. En effet quand une voiture s’approche de la barrière du parking, il faut vite savoir si sa plaque d’immatriculation est inscrite ou non.
On aimerait donc une manière intelligente de ranger ces numéros de plaques, de sorte à répondre efficacement à ces requêtes. Plus formellement, on cherche une structure informatique dans laquelle insérer des nouvelles données puis les retrouver se fait en temps raisonnable. Ces considérations mènent à la notion d’Arbre Binaire de Recherche (BST). Mon but dans cet exposé sera d’introduire cette structure et de présenter des résultats, classiques et nouveaux, concernant son efficacité.