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Laboratoire de Mathématiques de Versailles

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10 évènements found.

Séminaire PS

  1. Évènements
  2. Séminaire PS

Évènements

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Aujourd’hui
  • février 2022

  • mar 1

    PS : Philippe Chassaing (IECL, Nancy) : Champs de vecteurs et grands objets combinatoires

    1 février 2022 / 11:30 - 12:30

    Résumé : On montrera que l’énumération asymptotique des automates complets déterministes accessibles, qui sont l’input de l’algorithme de Moore, peut être menée à bien via l’analyse des trajectoires d’un champ de vecteurs étroitement lié aux nombres de Stirling de deuxième

  • mar 8

    PS : Charlotte Dion-Blanc (LPSM) : nonparametric estimation for Hawkes jump-diffusion processes and application to neuronal data

    8 février 2022 / 11:30 - 12:30

    Résumé : Nous allons voir comment estimer de façon non-paramétrique les coefficients d'un processus de diffusion ayant des sauts issus d'un processus de Hawkes. Les estimateurs proposés seront des estimateurs par projection. Puis nous verrons comment ce processus peut être

  • mars 2022

  • mar 15

    PS : Salim Rostam (ENS Rennes) : Taille du cœur d’une partition sous la mesure de Plancherel

    15 mars 2022 / 11:30 - 12:30
    Bâtiment Fermat, salle 4205

    Résumé : Une partition de taille $n$ est une suite (finie) d'entiers positifs de somme $n$. La mesure de Plancherel sur l'ensemble des partitions de taille $n$ est une mesure de probabilité qui provient de la théorie des représentations du

  • mar 29

    PS : Christophe Giraud (Univ. Paris Saclay) : The price of unfairness in linear bandits with biased feedback

    29 mars 2022 / 11:30 - 12:30

    Artificial intelligence is increasingly used in a wide range of decision making scenarios with higher and higher stakes. At the same time, recent work has highlighted that these algorithms can be dangerously biased, and that their results often need to

  • avril 2022

  • mar 12

    PS : Antoine Lejay (Institut Elie Cartan de Lorraine) : Expansion asymptotique du maximum de vraisemblance

    12 avril 2022 / 11:30 - 12:30

    Nous présentons une formule d’inversion de Lagrange “asymptotique” permettant de fournir des expansions du maximum de vraisemblance utilisable dans le cadre non asymptotique ou semi-asymptotique. Le but de ces développements est d’étudier l’écart au comportement asymptotiquement normal de l’estimateur. A

  • mai 2022

  • mar 10

    PS : Myriam Vimond (ENSAI) : Une définition de profondeur statistique pour des courbes non-paramétrées

    10 mai 2022 / 11:30 - 12:30

    Initialement introduite par John W. Tukey (1975), la profondeur statistique des données comme une fonction qui détermine la centralité d'un point de l'espace par rapport à un nuage de données ou à une mesure de probabilité. Au cours des dernières

  • mar 31

    PS : Cecilia Mancini (Univ. di Verona) : Drift burst test statistic in a pure jump semimartingale model

    31 mai 2022 / 11:30 - 12:30

    We consider the test statistic devised by Christensen, Oomen and Renò in 2020 to obtain insight into the causes of flash crashes  occurring at particular moments in time in the price of a financial asset. Under an Ito semimartingale model

  • juin 2022

  • mar 21

    PS : Nizar Demni (Université de Rennes 1) : Lois quasi-infiniment divisibles, Laplaciens magnétiques et processus déterminantaux

    21 juin 2022 / 11:30 - 12:30
    Bâtiment Fermat, salle 4205

    Résumé : Je commencerai par introduire les lois quasi-infiniment-divisibles (QID) et par donner quelques proprietes remarquables qui les distinguent des lois ID. Ensuite, je montrerai comment construire deux exemples naturels moyennant les états cohérents de Laplaciens magnétiques dans l'espace de

  • décembre 2022

  • mar 6

    PS : Alice le Brigant (Univ. Paris 1) : Fisher information geometry of Dirichlet distributions

    6 décembre 2022 / 11:30 - 12:30
    Bâtiment Fermat, salle 4205

    The Fisher information can be used to define a Riemannian metric to compare probability distributions inside a parametric family. The most well-known example is the case of (univariate) normal distributions, where the Fisher information induces hyperbolic geometry. In this talk

  • janvier 2023

  • mar 17

    PS : Ismaël Castillo (Sorbonne Université) : Deep horseshoe Gaussian processes

    17 janvier 2023 / 11:30 - 12:30
    Bâtiment Fermat, salle 4205

    Algorithms modeling a possibly `deep’ structure in data have gained considerable popularity in recent years. Indeed, data sitting on a high-dimensional space can often be described by a hidden structure of much smaller « effective dimension ». A popular class of methods

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