18–20 mai 2026
Bordeaux
Fuseau horaire Europe/Paris

Liste des Contributions

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  1. Afonso Li (Institut de Mathématiques de Bordeaux UMR 5251)

    We introduce a generalize problem in lattice based cryptography like ISIS.

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  2. M. Eméric Gbaguidi (IMB)

    In this talk, we investigate a second-order stochastic algorithm for solving large-scale binary classification problems. We propose to make use of a new hybrid stochastic Newton algorithm that includes two weighted components in the Hessian matrix estimation: the first one coming from the natural Hessian estimate and the second associated with the stochastic gradient information. Our...

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  3. Gabriele Taurasi (Université de Bordeaux, Institut de Mathématiques de Bordeaux)

    Quantum error-correcting codes are essential for protecting fragile quantum information against noise and decoherence. In the last decades, many methods from diverse areas of mathematics were applied to construct codes with good parameters, most significantly, big effort has been done using topological methods. More recently, it has been discovered that constructions arising from combinatorics...

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  4. M. Jules Gagnaire (IMB)

    Je parlerais de fonction holomorphe sur le disque, de fonction entière, les espaces liées et des résultats de densité dans ces espaces qui sont notamment liées aux zéros de fonctions holomorphes

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  5. M. Félix Frelot (XLIM)

    Le calcul multiparty sécurisé (MPC) est un champ de la cryptographie qui a connu de grandes avancées au cours de la dernière décennie. La plus importante fut de passer de la génération de données corrélées aléatoires à pseudo-aléatoires.
    Pour ce faire, il est nécessaire de se reposer sur des problèmes difficiles et ceux offerts par la théorie des codes correcteurs apparaissent naturellement...

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  6. M. Kaplan Desbouis (IMB)

    Discuter d'une approche probabiliste à la résolution d'un problème de contrôle optimal d'une EDS de type McKean-Vlasov que l'on modélise par le déplacement au sein d'une foule.

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  7. Lucas Veyssiere (LMA)

    Dans cette exposé, j'aimerais expliqué ce que sont les variétés de Calabi-Yau et la technique utilisée par Borcéa et Voisin pour les construire en partant de variétés de dimension inférieur.

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  8. M. Matas Urbonas (LMAP)

    Given a functional to be minimized, we consider a stochastic semi-implicit Euler scheme to approximate its minimizer. We prove the convergence and provide the convergence rates of the scheme as time goes to infinity and the step-size goes to zero.

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  9. M. Guido Samuel Tapia Riera (IMB)

    We present a new algorithm for minmax optimization problems of the form
    $\min_x \max_y \; \phi(x,y) - h(y)$, where $\phi$ has block-wise Lipschitz-continuous gradient,
    semi-convex in $x$, concave in $y$ and either $\phi$ or $-h$ is strongly concave in $y$.
    Such problems arise in image inverse problems where $\phi$ encodes regularity prior on the image to restore $x$.

    State-of-the-art...

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  10. Laurent Montaigu (IMB)

    The aim of this talk is to study Kloosterman sums, defined for a prime number $p$ by
    $$ K(a,1;p)=\sum_{x\in\mathbb{F}_p^{\times}} e^{\frac{2i\pi(ax+x^{-1})}{p}}. $$ These sums play a central role in analytic number theory. In particular, we will investigate their statistical behavior as $a$ varies, and present an equidistribution result showing that they asymptotically follow the semicircular law.

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  11. Mme Mariam Al Khatib (XLIM)
  12. Mme Zeina RAMMAL
  13. Kamal Jarrar (LMAP)

    This work investigates path signatures as a principled representation for short-window inertial Human Activity Recognition (HAR) on the UCI-HAR benchmark. Under a leakage-aware protocol (subject-disjoint validation, train-only standardisation) and a fixed MLP classifier, we compare a raw-window baseline to signature features computed using time augmentation and lead–lag embedding, truncated at...

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  14. M. Loïc Constantin (LMAP)
  15. Fabien Argelier (IMB)
  16. Nassim En-Nebbazi (Université de Pau)

    Dans cette présentation, je parlerai de différents schémas d’optimisation stochastique, tels que la descente de gradient stochastique et le schéma de Heavy-Ball stochastique. Nous établirons des estimations d’erreur faible uniformes en temps pour l’erreur entre la solution du schéma numérique et celle d’équations différentielles continues modifiées (ou à haute résolution) aux premier et...

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