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Prof. Bertrand Maury (LMO, Université Paris-Saclay et DMA, Ecole Normale Supérieure)16/10/2024 14:00
Nous proposons une introduction au cadre du transport optimal, qui permet de définir une métrique sur l’espace des mesures de probabilité sur un espace métrique mesurable.
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Cette métrique permet de donner un sens à la notion de flot de gradient, malgré l’absence de structure hilbertienne, et fournit un cadre théorique à un grand nombre d’équations d’évolution classiques, cadre qui privilégie... -
Marta Gentiloni Silveri (SIMPAS, CMAP, École polytechnique)16/10/2024 15:30
Diffusion Flow Matching (DFM) models provide a powerful framework for generative modeling, and recent research suggests their connection to the entropic optimal transport (EOT) problem. In this talk, I will focus on the theoretical foundations of DFMs, their connections with EOT, and present novel non-asymptotic guarantees for these models. Specifically, I will discuss how, under mild...
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Pablo López Rivera (Laboratoire Jacques-Louis Lions, Université Paris Cité)16/10/2024 16:15
Functional inequalities (Poincaré, log-Sobolev, etc.) represent a ubiquitous tool in probability, since they help us to quantify the convergence to equilibrium of ergodic Markov processes and imply good concentration properties of a probability measure, among other properties. It is natural to wonder if these inequalities remain valid if we perturb the measure. It is known that if there exists...
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Nicolas Masson (Laboratoire de Mathématiques d’Orsay, Université Paris-Saclay and Institut Camille Jordan, Université Claude Bernard - Lyon 1)16/10/2024 17:00
In 1998, Jordan, Kinderlehrer and Otto proposed an approximation scheme for the Fokker-Planck equation that gives a very elegant interpretation of this PDE as a gradient flow in a certain metric space : the Wasserstein space. Thanks to this publication, the PDE community discovered a way of using optimal transport tools and gradient flow theory for a large class of PDEs, raising a certain...
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