Conférences
le (1h36m54s)
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Nombre de programmes trouvés : 76
Vidéocours
le (13m42s)
Simulation et optimisation fiabiliste des systèmes mécatroniques
...Cet ensemble de vidéocours est consacré à l’approche statistique d’optimisation de la conception par la fiabilité et l’approche expérimentale pour la caractérisation de l’évolution des systèmes mécatroniques en mode de fonctionnement. Il... Voir la vidéo
Conférences
le (53m18s)
Transitions de phases et limites infinies / Phase Transitions and Infinite Limits
... explications des transitions de phase – un point important du débat sur la réductibilité de la thermodynamique à la mécanique statistique. À cette fin, il examine des théories physiques alternatives qui traitent de transitions de phase dans des systèmes finis.... Voir la vidéo
Conférences
le (54m25s)
Carpentier - Introduction to some problems of composite and minimax hypothesis testing
A fundamental question in statistics is: how well can we fulfil a given aim given the data that one possesses? Answering this question sheds light on the possibilities, but also on the fundamental limitations, of statistical methods and algorithms. In this talk, we will consider some examples of this question and its answers in the hypothesis testing setting. We will consider the Gaussian model in (high) dimension p where the data are of the form X = \theta + \sigma \epsilon, where \epsilon is a standard Gaussian vector with identity covariance matrix. An important hypothesis testing question consists in deciding whether \theta belongs to ... Voir la vidéo
Conférences
le (42m3s)
Verzelen - Clustering with the relaxed K-means
This talk is devoted to clustering problems. It amounts to partitionning a set of given points or the nodes of a given graph, in such a way that the groups are as homogeneous as possible. After introducing two random instances of this problem, namely sub-Gaussian Mixture Model (sGMM) and Stochastic Block Model (SBM), I will explain how convex relaxations of the classical $K$-means criterion achieve near optimal performances. Emphasis will be put on the connections between the clustering bounds and relevant results in random matrix theory. Voir la vidéo
Conférences
le (43m45s)
De Castro - Spectral convergence of random graphs and a focus on random geometric graphs
In this talk, we present a non-asymptotic bound on the L2 distance between the spectrum of the probability matrix of a random graph and the spectrum of the integral operator. Then, we study the random geometric graph model and we show how to adaptively estimate the graphon and the gram matrix of the latent points in this case. Voir la vidéo
Conférences
le (39m34s)
Klopp - Sparse Network Estimation
Inhomogeneous random graph models encompass many network models such as stochastic block models and latent position models. We consider the problem of the statistical estimation of the matrix of connection probabilities based on the observations of the adjacency matrix of the network. We will also discuss the problem of graphon estimation when the probability matrix is sampled according to the graphon model. For these two problems, the minimax optimal rates of convergence in Frobenius norm are achieved by the least squares estimator which is known to be NP-hard. In this talk we will present two alternatives to the least squares: ... Voir la vidéo
Séminaires
le (48m49s)
Alice Guionnet - Entropies et grandes déviations pour les grandes matrices aléatoires
...Estimer la probabilité d'événements rares est un problème classique des probabilités depuis que Boltzmann a défini son entropie et que la mécanique statistique s'est développée. La théorie des grandes déviations donne le cadre et les outils... Voir la vidéo
Séminaires
le (1h27m44s)
Introduction au web sémantique
... leurs mouvements et comment elles seront exploitées, souvent sans que nous en ayons conscience. Le but de cette présentation n'est pas d’entrer trop profondément dans les détails techniques, mais de tenter d’expliquer quels sont les mécanismes... Voir la vidéo
Conférences
le (24m36s)
