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The Rayleigh-Bénard convection problem

Jussieu (salle 15-16-309)

Rayleigh-Bénard convection is the buoyancy-driven flow of a fluid heated from below and cooled from above and is a paradigm for nonlinear dynamics with important applications to meteorology, oceanography and engineering. We are interested in obtaining quantitative bounds on the Nusselt number, the vertical heat transport enhancement factor. The Nusselt number, besides being an interesting quantity for engineering applications, it is the natural quantity to measure the intensity and effectiveness of the motion. For this reason, we are interested in proving (upper) bounds which catch the relation between the Nusselt […]

n! (30n)! / (6n)! (10n)! (15n)!

ENS (amphithéâtre Galois sous la bibliothèque de mathématique)

Ces quotients de factorielles sont toujours des nombres entiers, essayez de le prouver en calculant leur valuation p-adique ! Derrière cette propriété élémentaire se cache le fait qu'une certaine fonction hypergéométrique est algébrique, comme l'a observé Rodríguez Villegas il y a quinze ans. Je prendrai son théorème — que j'aurais tant voulu démontrer moi-même — comme excuse pour parler de l'une des plus belles idées des maths, la monodromie, et de comment reconnaître les fonctions algébriques parmi les solutions d'équations différentielles linéaires.

Machine learning and applied mathematics

Amphi Jaurès (29 Rue d'Ulm)

The recent success of machine learning suggests that neural networks may be capable of approximating high-dimensional functions with controllably small errors. As a result, they could outperform standard function interpolation methods that have been the workhorses of scientific computing but do not scale well with dimension. In support of this prospect, here I will review what is known about the trainability and accuracy of shallow neural networks, which offer the simplest instance of nonlinear learning in functional spaces that are fundamentally different from classic approximation spaces. The dynamics of training […]

Surfaces hyperboliques et leurs systoles

ENS (amphithéâtre Galois sous la bibliothèque de mathématique)

Dans cet exposé, je vais expliquer comment on peut construire des surfaces hyperboliques à partir de morceaux de ce qu'on appelle le plan hyperbolique. Je parlerai de courbes sur ces surfaces et d'un problème ouvert à propos des courbes "très courtes".

« Joshua Frisch, raconte-moi la moyennabilité forte ! »

En hybride 45 rue d'Ulm, Paris

A topological dynamical system (i.e. a group acting by homeomorphisms on a compact metric space) is said to be proximal if for any two points p and q we can simultaneously "squish them together". A group is strongly amenable if every proximal dynamical system has a fixed point. In this talk I will give an introduction to proximal actions, strong amenability and discuss connections with other group theoretic properties. No prior knowledge of topological dynamics or amenability will be assumed. En salle W au DMA, ou sur Zoom (réunion 997 […]

Forward self-similar solutions of the Keller–Segel model in higher dimensions

Jussieu (salle 15-16-309)

We construct radial self-similar solutions of the, so called, minimal parabolic-elliptic Keller--Segel model in several space dimensions with radial, nonnegative initial conditions which are below the Chandrasekhar solution --- the singular stationary solution of this system.

Spectre de grandes matrices aléatoires

ENS (amphithéâtre Galois sous la bibliothèque de mathématique)

Depuis les travaux de Wigner dans les années 50, les matrices aléatoires ont connu un succès spectaculaire. Il est conjecturé que leurs valeurs propres décrivent de nombreux phénomènes physiques et mathématiques -- la conjecture de Montgomery sur les zéros de la fonction zeta de Riemann est l'un des exemples les plus célèbres -- même si quasiment rien n’est rigoureusement prouvé à l’heure actuelle. J’expliquerai dans cet exposé comment étudier le spectre de ces matrices en suivant l’approche ``objective'' préconisée par Aldous, implémentée par Edelman et Sutton en 2006 et poursuivie notamment […]

Vibrations propres et boules de billard

ENS (amphithéâtre Galois sous la bibliothèque de mathématique)

On s'intéressera aux vibrations propres d'un domaine plan (une peau de tambour) dans la limite des hautes énergies (des grandes valeurs propres) et on se posera les questions suivantes : ces vibrations propres ont-elles tendance à s'équirépartir dans le domaine plan ? Ou au contraire, peuvent-elles se concentrer dans un sous-domaine ? Comment ces propriétés sont-elles liées à la dynamique du billard associé et donc à la forme du tambour ?

On dp-finite fields

Zoom

Shelah's conjecture predicts that any infinite NIP field iseither separably closed, real closed or admits a non-trivial henselianvaluation. Recently, Johnson proved that Shelah's conjecture holds forfields of finite dp-rank, also known as dp-finite fields. The aim of these two talks is to give an introduction to dp-rank in some algebraic structures and an overview of Johnson's work.In the first talk, we define dp-rank (which is a notion of rank in NIP theories) and give examples of dp-finite structures. In particular, we discuss the dp-rank of ordered abelian groups and use […]

Aperçu de la théorie conforme de Liouville.

DMA Salle W

La théorie conforme de Liouville a été introduite de manière non rigoureuse par Polyakov dans un papier fondamental de 1981. C'est une théorie quantique des champs (quantum field theory) en deux dimensions qui a une propriété supplémentaire d'invariance conforme, ce qui en fait une théorie conforme des champs. Je vais essayer de donner un aperçu de la construction rigoureuse de cette théorie donnée dans un papier tout aussi fondamental de David, Kupiainen, Rhodes et Vargas en 2015. Cette construction repose sur une version judicieusement choisie du champ libre Gaussien et […]

Data science and science with data

Amphi Jaurès (29 Rue d'Ulm)

The young field of Machine learning has changed the ways we interact with data and neural networks have made us appreciate the potential of working with millions of parameters. Interestingly, the vast majority of scientific discoveries today are not based on these new techniques. I will discuss the contrast between these two regimes and I will show how an intermediate approach, i.e. neural network inspired but mathematically defined statistics (scattering and phase harmonic transforms), can provide the long-awaited tools in scientific research. I will illustrate these points using astrophysics as […]