Sylvia Serfaty is a Professor at the Laboratoire Jacques-Louis Lions, Université Pierre et Marie Curie Paris 6. Sylvia Serfaty was a Global Distinguished Professor of Mathematics in the Courant Institute of Mathematical Sciences. She has been awarded a Sloan Foundation Research Fellowship and a NSF CAREER award (2003), the 2004 European Mathematical Society Prize, 2007 EURYI (European Young Investigator) award, and has been invited speaker at the International Congress of Mathematicians (2006), Plenary speaker at the European Congress of Mathematics (2012) and has recently received the IAMP Henri Poincar´e prize in 2012. Her research is focused on the study of Nonlinear Partial Differential Equations, calculus of variations and mathematical physics, in particular the Ginzburg-Landau superconductivity model. Sylvia Serfaty was the first to make a systematic and impressive asymptotic analysis for the case of large parameters in theory of the Ginzburg-Landau equation. She established precisely, with Etienne Sandier, the values of the first critical fields for nucleation of vortices in superconductors, as well as the leading and next to leading order effective energies that govern the location of these vortices and their arrangement in Abrikosov lattices In micromagnetics, her work with F. Alouges and T. Rivière breaks new ground on singularly perturbed variational problems and provides the first explanation for the internal structure of cross-tie walls.
http://www.ams.org/journals/notices/200409/people.pdf
Personal page : http://www.ann.jussieu.fr/~serfaty/[-]

It is standard to present Gaussian quadrature in connection with orthogonal polynomials. However Gauss himself arrived at his quadrature rules by following a very different path. The talk will be a guided tour through Gauss's original memoir, a fascinating mathematical work that uses, in a masterly way, rational approximation, continued fractions, integral transforms, and many other resources. As any numerical analyst would do today, Gauss wraps up by presenting an experiment that shows the superiority of his approach when compared with other available techniques.[-]

Dans cette présentation, nous parlerons d'apprentissage supervisé, non supervisé, mais aussi des tendances récentes en apprentissage auto-supervisé et apprentissage en contexte. Cela permettra de préparer les TP de l'après-midi sur les systèmes de recommandation, reconnaissance de chiffres manuscrits, apprentissage de représentations de mots (word2vec) et modèles larges de langue (LLM). Comme on s'adresse à un public d'informaticiens, peut-être qu'il est particulièrement intéressant de parler de comment la dérivation automatique est implémentée dans les langages de programmation pour faire de la descente de gradient. On discutera enfin des liens entre algorithmes de plus courts chemins, programmation dynamique et apprentissage par renforcement.[-]

Swiss-born mathematician Nicola Kistler was the first holder of the Jean-Morlet Chair for mathematical sciences at CIRM and, in that capacity, became the first visiting researcher in residence for six months at the Centre. His stay at CIRM lasted from early February till July 2013. He set up a program of mathematical events focusing on 'Probability', with the collaboration of Véronique Gayrard, local project leader working at Marseille's Laboratoire d'Analyse, Topologie, Probabilités (ex LATP - now I2M).
CIRM - Chaire Jean-Morlet 2013 - Aix-Marseille Université[-]

Depuis une décennie environ, les éléphants de mer sont régulièrement utilisés comme échantillonneurs de l'Océan Austral au point que les données récoltées par ces animaux représentent aujourd'hui la majorité des données océanographiques disponibles pour les hautes latitudes. Les scientifiques profitent de leur comportements migratoires et alimentaires pour équiper les animaux de balises miniatures qui permettent d'échantillonner, à chacune de leur plongée, un ensemble de variables physico-chimiques (salinité, température, oxygène, ...). Outre les informations récoltées sur la biologie de l'animal (comportement alimentaire, zone privilégiée de pêche), les données échantillonnées permettent de reconstituer en 3D les structures océaniques traversées par ces animaux. Cependant, la complexité de ces données, tant du point de vue de leur structure spatiale que temporelle, implique l'utilisation de méthodes mathématiques permettant une reconstitution fiable de ces structures. Au travers d'une promenade dans les zones antarctiques, nous aborderons dans cet exposé, différentes démarches scientifiques permettant de guider le choix d'outils mathématiques pour l'analyse de données récoltées par des animaux.[-]

Quel rapport entre la forme d'un chou-fleur des côtes de Bretagne, des vaisseaux sanguins et les structures fractales ?
Quel rapport entre une maladie génétique et un fichier de musique mp3 ?
Quel rapport entre des dessins faits par Léonard de Vinci et les lois mathématiques gouvernant la forme des plantes ou la reproduction des lapins ?
Quel rapport entre la forme de la terre, le GPS de ma voiture et un vieux puits d'Egypte ?
Pourquoi les météorologues sont capables de prédire une hausse du niveau des océans dans 100 ans mais incapables de prévoir s'il va pleuvoir dans 15 jours ?
Quel rapport entre le cerveau humain et le cerveau d'un ordinateur ?
Nous répondrons à toutes ces questions via des mathématiques simples et élégantes, accessibles à tous.[-]

Microparasites (virus, bactéries, protozoaires ...) et macroparasites (métazoaires : helminthes, arthropodes...) sont omniprésents dans les écosystèmes terrestres et marins. Le nombre total d'espèces parasites sur la planète est supérieur à celui des espèces libres qu'ils colonisent, temporairement ou non, au point que ces organismes interfèrent à toutes les échelles d'organisation du vivant. Les pathologies qu'ils peuvent parfois engendrer sont dépendantes de conditions particulières, soit liées à leur propre virulence, soit à un ensemble de facteurs environnementaux. Dans ce contexte, les modèles mathématiques constituent des outils précieux en épidémiologie, permettant de mieux comprendre les modalités de leur propagation dans les populations d'hôtes. Aborder les stratégies démographiques des micro ou des macroparasites implique des approches mathématiques différentes. Le développement de ces modèles ouvre des perspectives intéressantes pour décrire, analyser et même prévoir les comportements démographiques de ces systèmes couplés. En milieu marin, les macroparasites peuvent aussi poser des problèmes de santé à leurs hôtes quand les équilibres de différentes natures sont déplacés, avec ou sans l'intervention de l'homme (espace protégé, pêche, aquaculture...). En prenant l'exemple de parasites de Poissons téléostéens, l'accent sera mis sur la complexité des processus biologiques en cause, et son intégration dans des modèles mathématiques.

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Lorsque l'on évoque Darwin et la théorie de l'évolution, on ne pense pas aux mathématiques. Pourtant dès que l'on s'intéresse aux mécanismes de la sélection naturelle, au hasard de la reproduction et au rôle des mutations, il est indispensable de les utiliser.
Après une introduction historique aux idées de Darwin sur l'évolution des espèces, nous expliquons l'impact de sa théorie et de ses réflexions sur la communauté scientifique et l'influence qu'il a eue sur la modélisation mathématique des dynamiques de population ou de la génétique des populations. Nous développons quelques exemples d'objets mathématiques, tels les processus de branchement, qui permettent de prédire le futur d'une population (son extinction, sa diversité…) ou au contraire d'en connaître le passé biologique (l'ancêtre commun d'un groupe d'individus par exemple). L'introduction du hasard dans la modélisation des questions liées à la biodiversité et à l'évolution est fondamentale. Elle permet de prendre en compte les variabilités individuelles et de mieux comprendre l'impact des facteurs écologiques et génétiques sur l'évolution des espèces.
Ces idées seront illustrées par des exemples issus de travaux récents développés entre mathématiciens et biologistes.[-]