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Nombre de programmes trouvés : 2957
Cours magistraux

le (0s)

Tropp 7/9 - Random matrix theory and computational linear algebra

This course treats some contemporary algorithms from computational linear algebra that involve random matrices. Rather than surveying the entire field, we focus on a few algorithms that are both simple and practically useful. We begin with an introduction to matrix concentration inequalities, which are a powerful tool for analyzing structured random matrices. We use these ideas to study matrix approximations constructed via randomized sampling, such as the random features method. As a more sophisticated application, we present a complete treatment of a recent algorithm for solving graph Laplacian linear systems in near-linear time. Some references : 1. Tropp, "An introduction to ...
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Conférences

le (1h6m50s)

A. Belotto da Silva - Singular foliations in sub-Riemannian geometry and the Strong Sard Conjecture

Given a totally nonholonomic distribution of rank two $\Delta$ on a three-dimensional manifold $M$, it is natural to investigate the size of the set of points $\mathcal{X}^x$ that can be reached by singular horizontal paths starting from a same point $x \in M$. In this setting, the Sard conjecture states that $\mathcal{X}^x$ should be a subset of the so-called Martinet surface of 2-dimensional Hausdorff measure zero. I will present a reformulation of the conjecture in terms of the behavior of a (real) singular ...
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Conférences

le (54m38s)

S. Druel - A decomposition theorem for singular spaces with trivial canonical class (Part 5)

The Beauville-Bogomolov decomposition theorem asserts that any compact Kähler manifold with numerically trivial canonical bundle admits an étale cover that decomposes into a product of a torus, an irreducible, simply-connected Calabi-Yau, and holomorphic symplectic manifolds. With the development of the minimal model program, it became clear that singularities arise as an inevitable part of higher dimensional life. We will present recent works in which a singular version of the decomposition theorem is established.
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Cours magistraux

le (1h24m41s)

Tropp 8/9 - Random matrix theory and computational linear algebra

This course treats some contemporary algorithms from computational linear algebra that involve random matrices. Rather than surveying the entire field, we focus on a few algorithms that are both simple and practically useful. We begin with an introduction to matrix concentration inequalities, which are a powerful tool for analyzing structured random matrices. We use these ideas to study matrix approximations constructed via randomized sampling, such as the random features method. As a more sophisticated application, we present a complete treatment of a recent algorithm for solving graph Laplacian linear systems in near-linear time. Some references : 1. Tropp, "An introduction to ...
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Cours magistraux

le (41m0s)

Tropp 9/9 - Random matrix theory and computational linear algebra

This course treats some contemporary algorithms from computational linear algebra that involve random matrices. Rather than surveying the entire field, we focus on a few algorithms that are both simple and practically useful. We begin with an introduction to matrix concentration inequalities, which are a powerful tool for analyzing structured random matrices. We use these ideas to study matrix approximations constructed via randomized sampling, such as the random features method. As a more sophisticated application, we present a complete treatment of a recent algorithm for solving graph Laplacian linear systems in near-linear time. Some references : 1. Tropp, "An introduction to ...
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Label UNT Vidéocours

le (23m39s)

Simuler pour optimiser : optimisation topologique d'une clé de serrage

L’objectif de ce vidéocours est de vous initier au potentiel de la modélisation expérimentale ou numérique dans l’optimisation des systèmes, procédés de fabrication, organisation d’une chaine de production ou méthodes de développement. Au travers de trois cas d’études, on va vous montrer dans ce grain SIMULER POUR OPTIMISER comment on optimise en pratique. Dans ce premier cas, nous allons voir comment concevoir des systèmes ou composants avec le minimum de matière. Des méthodes de simulation, expérimentation et optimisation sont utilisées pour des réductions de masse, dans le cadre d’une re-conception « classique », pour aboutir à des géométries optimisées inédites, en rupture ...
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Label UNT Vidéocours

le (25m2s)

Simuler pour optimiser : optimisation par surfaces réponses du formage des matériaux

L’objectif de ce vidéocours est de vous initier au potentiel de la modélisation expérimentale ou numérique dans l’optimisation des systèmes, procédés de fabrication, organisation d’une chaine de production ou méthodes de développement. Au travers de trois cas d’études, on va vous montrer dans ce grain SIMULER POUR OPTIMISER comment on optimise en pratique. Ce deuxième cas concerne l’application de la simulation numérique dans le cadre de l’optimisation par surfaces réponses. Les méthodes de la simulation, l’expérimentation et l'optimisation sont utilisées pour aboutir à des conditions de mise en forme acceptables et garantissant la faisabilité d'un procédé.
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Label UNT Vidéocours

le (27m34s)

Simuler pour optimiser : optimisation par méthodes méta-heuristique du confort thermique

L’objectif de ce vidéocours est de vous initier au potentiel de la modélisation expérimentale ou numérique dans l’optimisation des systèmes, procédés de fabrication, organisation d’une chaine de production ou méthodes de développement. Au travers de trois cas d’études, on va vous montrer dans ce grain SIMULER POUR OPTIMISER comment on optimise en pratique. Ce troisème cas concerne l'ptimisation par méthodes méta-heuristique du confort thermique. Les méthodes de la modélisation et de l'optimisation sont utilisées pour aboutir à des conditions optimales du confort thermique dans une maison.
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