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Master Data Science : les rencontres de l’alternance

Les étudiants du master Data Science ont participé aux Rencontres de l’alternance et des stages, organisées par les départements d’Informatique et de Mathématiques de l’UA, le jeudi 13 février 2020.

Master Data Science : les étudiantes du M1-DS à Paris

Les étudiantes du M1-DS étaient présentes le 06 février 2020 au CESE de Paris, dans le cadre du forum Réseaux & Carrières au féminin. L’occasion d’affirmer que les sciences se conjuguent de plus en plus au féminin à l’UA.

Dispositif Etoiles Montantes

Nous sommes heureux d’annoncer que le projet GeBi « Géométrie Birationnelle », relevant du dispositif Etoiles Montantes de la Région des Pays de la Loire, de notre collègue Susanna Zimmerman a été accepté. Nous la félicitons pour cette réussite.

Masterclass : du 17 décembre au 19 décembre 2019

Deux cours : Sinan Yalin : Deformation theory and formal moduli problems Nicolas Raymond : Weyl’s asymptotic law for the Dirichlet Laplacian https://www.lebesgue.fr/fr/content/seminars-masterclass19

3 décembre 2019 Cérémonie Doctorat Honoris Causa de Olav Arnfinn LAUDAL

3-12-2019 : Le titre de docteur Hnoris Causa de l’université d’Angers est remis à Olav Arnfinn Laudal (mathématiques) et Martine Hennard Dutheil de la Rochère (Anglais) 4-12-2019 Journée en l’honneur de A. Laudal 10h – O.A. Laudal : Deformations of thick points and mathematical models in science 14h30 – V. Lychagin : Invariants : Differential […]

Master Data Science : remise de diplômes

La première promotion du master Data Science sera présente samedi 23 novembre à l’UFR Sciences de l’UA pour la cérémonie de remise des diplômes. Un taux de réussite de 93,3% en 2018-2019 pour nos étudiants et alternants de M2-DS, un taux de réussite en 2 ans de 81 %. Deux poursuivent en thèse de doctorat, […]

Master Data Science : forum étudiants-entreprises

Les étudiants et responsables du master Data Science seront présents le jeudi 24 octobre 2019 au forum étudiants-entreprises, centre des congrès à Angers, pour rencontrer les près de 50 entreprises et plus de 200 professionnels présents.

Résultats du CAPES 2019

Sur les 1 200 postes ouverts au concours public, 972 ont été pourvus. Les 173 contrats pour le privé ont tous été attribués. Les 14 étudiants de notre première année de master MEEF ayant présenté le concours ont tous été admissibles, et 12 ont été admis (soit un taux de réussite de 85,71 %). De […]

M2-Data Science : soutenances de stages et d’alternance

Les 5 et 6 septembre 2019, des soutenances de nos 16 data scientists du M2-DS sur une variété de thèmes: reconnaissance vocale automatique, textmining, traitement d’images et segmentation, détection de fraudes, clustering de données clients, génotypes de semences et classification, analyse de données cliniques et aide aux diagnostiques, techniques d’apprentissage et modélisations en aéronautique, etc..

Congés d’été

Le LAREMA et le Département de Mathématiques seront fermés du vendredi 19 juillet au soir au lundi 26 août au matin. Nous vous souhaitons d’excellentes vacances

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Séminaires à venir

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

Séminaires systèmes dynamiques et géométrie
Let $(X,0) be the germ of an equidimensional analytic set in $(C^n,0)$ and $F=(f,g_1,..., g_p)$ a map-germ into $C^{p+1}$ defined on $X$. We investigate topological invariants associated to the pair $(F,X)$, among them, the Chern obstruction of families of differential forms associated to $F$. The topological information provided by this invariant is useful, although difficult to calculate. We introduce the relative Bruce-Roberts number as a useful algebraic tool to capture the topological information given by the Chern obstruction. Closed formulas are given when $X$, $X \cap F^{-1}(0)$, $X \cap G^{-1}(0)$ are ICIS, for $G=(g_1,..., g_p)$.

Les derniers séminaires

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 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.

Site hébergé par l'Université d'Angers.
Directeurs de la publication : Laurent Meersseman et Jean-Philippe Monnier