Institut de Mathématiques de Toulouse

Les événements de la journée


5 événements


  • Géométrie complexe

    Jeudi 7 février 10:30-11:30 -

    Conférence CIRM

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  • Groupe de travail "tenseurs aléatoires"

    Jeudi 7 février 11:00-12:00 - Mireille Capitaine

    Groupe de travail "tenseurs aléatoires"

    Résumé : Déformation de matrices signal + bruit

    Lieu : Salle 106 (1R1)

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  • Le Petit Séminaire

    Jeudi 7 février 12:47-13:07 - Philippe Laurençot - IMT

    Le Principe de Boggio

    Lieu : Salle 207 - bât. 1R2

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  • Séminaire de Probabilités

    Jeudi 7 février 14:00-15:00 - Pascal Maillard - Orsay

    The algorithmic hardness threshold for continuous random energy models

    Résumé : I will report on recent work with Louigi Addario-Berry on algorithmic hardness for finding low-energy states in the continuous random energy model of Bovier and Kurkova. This model can be regarded as a toy model for strongly correlated random energy landscapes such as the Sherrington—Kirkpatrick model. We exhibit a precise and explicit hardness threshold : finding states of energy above the threshold can be done in linear time, while below the threshold this takes exponential time for any algorithm with high probability. If time permits, I further discuss what insights this yields for understanding algorithmic hardness thresholds for random instances of combinatorial optimization problems.

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  • Séminaire Etudiant

    Jeudi 7 février 15:30-16:30 - William Oçafrain - IMT

    Quasi-stationarité pour le mouvement brownien "renormalisé"

    Résumé : Cet exposé est basé sur le preprint "Quasi-stationarity for renormalized Brownian motion".
    La quasi-stationnarité consiste en l’étude asymptotique de processus de Markov conditionné à ne pas toucher une certaine zone de l’espace d’état dans laquelle il vit. L’objet phare de cette théorie, la distribution quasi-stationnaire, est à rapprocher de la mesure stationnaire, notion plus usuelle de la théorie des processus de Markov. Dans une première partie, nous allons définir ou redéfinir toutes ces notions (processus de Markov, mesures stationnaires, mesures quasi-stationnaires/quasi-limites), ainsi que le mouvement brownien, qui est un processus de Markov particulier.
    La deuxième partie s’attaquera à certains résultats du preprint. Pour cela, nous définirons le mouvement brownien "renormalisé" de paramètre k (k > 0), et les résultats énoncés porteront sur l’existence de mesures quasi-limites suivant les valeurs de k.

    Lieu : Amphi Schwartz

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