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L'école d’hiver SALVE clôturant l'ANR du même nom aura lieu du 6 au 8 décembre 2023 au sein du DMA, en salle W. Elle aura pour thèmes les équations cinétiques et les équations d’ondes et consistera en 4 mini-cours (4h chacun) donnés par Diogo Arsénio (NYU Abu Dhabi), Léo Bigorgne (CNRS et Université de Rennes), Mahir Hadzic (Univesity College London) et Chiara Saffirio (Universitat Basel). L’inscription est gratuite mais obligatoire sur le site web de la conférence.

Le DMA a organisé et financé, pour la première fois, une sortie mêlant jeunes normaliens et enseignants-chercheurs du DMA, l'espace d'un week-end, du 6 au 8 octobre 2023. La participation était libre, avec priorité pour les nouveaux normaliens et en particulier les normaliens de première année. Le groupe comptait plus de cinquante personnes : 42 étudiants (2 2021, 6 2022, 34 2023), 9 enseignants-chercheurs, et 2 administratifs. Au programme, le samedi, une randonnée le long du GR21 entre Fécamp et Étretat, et une préparation collective du dîner, puis le dimanche,

Le jeudi 14/09, à 15h, aura lieu en amphithéâtre Galois (niveau -1, Bâtiment des Bibliothèques) la réunion présentation des cours du L3-1A du DMA. À la suite de cette réunion, l'inscription sera ouverte au secrétariat pédagogique, pour les listes du Thé du DMA, et pour les Groupe de Lecture. Vous pourrez retourner le dossier d’inscription au secrétariat pédagogique du DMA au bureau C15 en Espace Cartan (Batîment Rataud) ou par mail à yue.teng@ens.psl.eu. Horaires d'ouverture du secrétariat pédagogique : du lundi au vendredi, 9h-12h30, 14h-17h.

Une semaine de pré-rentrée est organisée, du 4 au 8 septembre 2023, à destination des élèves et étudiant·e·s entrant en M1 (Deuxième Année) autour du thème de l'analyse harmonique. Les exposés seront donnés entre 9h00 et 12h30 du lundi au vendredi en salle Cartan par les intervenant·e·s suivant·e·s: Lino Benedetto, Anne-Laure Dalibard, David Gontier, Max Fathi, Gaëtan Chenevier, et Gabriel Peyré. Tous les détails pratiques sont sur l’affiche de la semaine de pré-rentrée.      

Voici une liste de M2 de mathématiques en région parisienne accueillant des normaliens, portés par les universités partenaires du DMA : Masters tournés vers les applications Mathématiques pour les Sciences du Vivant (UPS) Apprentissage et Algorithmes (SU) Statistique & Learning (SU) Mathématiques, Apprentissage, Sciences et Humanités - MASH (PSL) Intelligence artificielle, Systèmes, Sciences des données - IASD (PSL) Mathématiques, vision, et apprentissage - MVA (UPS) Probabilités et Finance - « El Karoui » (SU) Optimisation (UPS) Masters entre théorie et modélisation Mathématiques de la Modélisation (SU) Analyse, Modélisation et Simulation (UPS)

Tadashi Tokieda sera en visite au DMA du 10 avril au 25 juillet 2023. À cette occasion il donnera une série de conférences accessibles aux élèves mais bien sûr aussi à tous les membres du DMA, dont le programme est le suivant. Les vidéos de ces conférences sont disponibles ici (un lien par captation est également donné plus bas). Titre : Maths appli à travers des jouets Description : Il s'agit d'une série de conférences agrémentées de maintes manips, sur divers thèmes. "Jouet" ici porte un sens spécial : une chose de la

Dans le cadre de sa chaire FSMP-PSL, Sylvia Serfaty donnera un cours au DMA, intitulé : Systems with Coulomb-type interactions: mean-field dynamics and statistical mechanics. Ces cours sont programmés les lundis de 13h30 à 16h aux dates suivantes :  13 février (salle Bourbaki) 20 février (salle W) 6 mars (salle W) 13 mars (salle W) 27 mars (salle W) 3 avril (salle W) 17 avril (salle W) 15 mai (salle W) 22 mai (salle W) 12 juin (salle Bourbaki)  

Le DMA organise, du 6 au 10 février 2023, une PSL-Week intitulée Modéliser le monde réel : pratiques et limites. Capacité d'accueil maximale : 20 Langue d'enseignement : Français Lieux : École normale, 45 rue d'Ulm. Salle Cartan et Noether (aile Rataud, deuxième sous-sol). Équipe enseignante : Responsable: Silvain Rideau-Kikuchi Enseignants: Anna Ben-Hamou, Emmanuel Dormy, Clément Levrard, Gabriel Peyré Objectifs Comprendre l'importance du choix de modèle en apprentissage statistique, à travers l'exemple de la classification supervisée. Une attention particulière sera portée aux classifieurs linéaires, pour lesquels on pourra expliquer pourquoi des modèles trop compliqués sont souvent moins