Enseignement

• TD Analyse I CUPGE :
  Fonctions et suites réelles, suites, limites, polynomes.
• Cours-TD Calcul différentiel avancé:
  Espaces vectoriels normés, différentiation, courbes paramétrées.

Anciens cours

Niveau L3

• Probabilités et statistique pour l'informatique : Espace de probabilité, variables aléatoires, loi des grands nombres, théorème central limite
• Équations différentielles : Équations différentielles linéaires et non-linéaires, analyse des points singuliers, comportement asymptotique
• Intégration et probabilités :
  Théorie de la mesure, intégrale de Lebesgue, variables aléatoires, loi des grands nombres, théorème central limite
• Théorie de la mesure et intégration :
  Théorie de la mesure, intégrale de Lebesgue, espaces Lp, dérivée de Radon-Nikodym, variables aléatoires, loi des grands nombres, théorème central limite

Niveau M1

• Révisions de probabilités : Théorie de la mesure, convergence de variables aléatoires, loi des grands nombres et théorème central limite
• Probabilités 1 : Chaînes de Markov, martingales, vecteurs gaussiens et mouvement brownien
• Statistique : Estimateurs, intervalles de confiances, tests, modèle linéaire gaussien
• Statistique descriptive : Initiation à R
• Calcul stochastique : Simulation de variables aléatoires, méthode de Monte-Carlo, réduction de variance
• Groupe de travail Mouvement Brownien branchant et équation de réaction-diffusion

Niveau M2

• Aspects aléatoires des graphes et réseaux