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Séminaire de topologie et géométrie algébriques
La géométrie de Poisson décalée est une généralisation en géométrie algébrique dérivée de la géométrie de Poisson classique. Localement, si A est une cdga connective, une structure de Poisson n-décalée sur A est la donnée d'un relèvement (à homotopie près) de sa structure d'algèbre commutative en une structure d'algèbre Pn+1, c'est-à-dire qu'on se donne un crochet de Poisson de degré -n. En géométrie différentielle, il est connu que la donnée d'une structure de Poisson sur une variété est équivalente à la donnée d'un feuilletage symplectique. Dans cet exposé, je présenterai l'énoncé analogue pour les structures de Poisson décalées, je donnerai l'idée de la preuve et quelques conséquences.

Séminaire de probabilités et statistiques
During an epidemic outbreak, decision makers crucially need accurate and robust tools to monitor the pathogen propagation. The effective reproduction number, defined as the expected number of secondary infections stemming from one contaminated individual, is a state-of-the-art indicator quantifying the epidemic intensity. Numerous estimators have been developed to precisely track the reproduction number temporal evolution. Yet, COVID-19 pandemic surveillance raised unprecedented challenges due to the poor quality of worldwide reported infection counts. When monitoring the epidemic in different territories simultaneously, leveraging the spatial structure of data significantly enhances both the accuracy and robustness of reproduction number estimates. However, this requires a good estimate of the spatial structure. To tackle this major limitation, the present work proposes a joint estimator of the reproduction number and connectivity structure. The procedure is assessed through intensive numerical simulations on carefully designed synthetic data and illustrated on real COVID-19 spatiotemporal infection counts. Joint work with Barbara Pascal.

Séminaire de topologie et géométrie algébriques

Séminaire de probabilités et statistiques
TBA

Séminaire de topologie et géométrie algébriques

Séminaire de probabilités et statistiques
TBA

Séminaire des doctorant.es
The foundations of Probability Theory rest upon Kolmogorov’s axioms and a measure-theoretic framework. However, in several applications, the underlying measure space is often abstracted, with the focus shifted to random variables and the operators acting on them, particularly the expectation. In this context, the independence of random variables implies their commutativity. In contrast, Free Probability Theory dispenses with the measure-theoretic framework. Instead, it defines a probability space as an algebra of random variables along with a linear functional, possessing properties that generalize certain spaces of measurable functions. This abstraction from the measure-theoretic structure allows for the exploration of the non-commutativity of random variables and the emergence of new forms of independence. In this presentation, we will provide a brief introduction to Free Probability, outlining its key definitions and the combinatorial tools used within the theory. If time permits, we will also demonstrate these techniques with a proof of the Free Law of Large Numbers.

Séminaires systèmes dynamiques et géométrie
Le degré de la distance euclidienne d'une variété algébrique X est le nombre de points critiques de la fonction de distance à partir d'un point général extérieur à X. Cette définition, conçue pour les variétés algébriques réelles dans le but de mesurer la complexité algébrique des solutions de plusieurs problèmes d'optimisation, a été adaptée et développée pour les variétés affines et projectives complexes. Dans cet exposé, je discuterai des résultats récents impliquant plusieurs constructions topologiques et géométriques classiques de la géométrie algébrique complexe.

Séminaire de probabilités et statistiques
We consider a renewal process which models a cumulative shock model that fails when the accumulation of shocks up-crosses a certain threshold. The ratio limit properties of the probabilities of non-failure after n cumulative shocks are studied. We establish that the ratio of survival probabilities converges to the probability that the renewal epoch equals zero. This limit holds for any renewal process, subject only to mild regularity conditions on the individual shock random variable. Precision on the rates of convergence are provided depending on the support structure and the regularity of the distribution. Arguments are provided to highlight the coherence between this new results and the well known Theory of Large Deviation.