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SUMMARY:Finitude de la torsion dans le groupe de Chow des cycles de codimension 2
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SUMMARY:Une perturbation stochastique de l'équation d'Allen-Cahn
DESCRIPTION:In this talk we consider a stochastically perturbed Allen-Cahn equation. Theclassical Allen-Cahn equation describes phase separation of non-conservedfields. In the so-called sharp interface limit solutions converge tosolutions of mean curvature flow. We consider here additional random effectsin form of a perturbation by a stochastic flow. We present a tightnessresult in the sharp interface limit and discuss the relation to a version ofstochastically perturbed mean curvature flow. (This is joint work withHendrik Weber from Warwick.)
URL:https://www.math.ens.psl.eu/evenement/une-perturbation-stochastique-de-lequation-dallen-cahn/
LOCATION:IHP Salle 314
CATEGORIES:Séminaire Analyse non linéaire et EDP
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SUMMARY:Rappels sur les groupes de Chow supérieurs et les régulateurs étales
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CATEGORIES:Groupe de travail Zéro-cycles sur les variétés p-adiques
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SUMMARY:Déformations de structures
DESCRIPTION:Déformations de structures
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CATEGORIES:ANNÉE 2010-2011,Archives Séminaire « Des mathématiques »,Séminaire Des mathématiques
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SUMMARY:Un theoreme de Montel non-archimedien
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CATEGORIES:Séminaire Géométrie et théorie des modèles
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SUMMARY:Around pseudo-reductive groups
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SUMMARY:Homogeneous structures\, automorphism groups\, and free amalgamation
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SUMMARY:Réduction du théorème d'Asakura-Saito à l'annulation d'un régulateur étale
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CATEGORIES:Groupe de travail Zéro-cycles sur les variétés p-adiques
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SUMMARY:Théorie du contrôle optimal et applications en aéronautique
DESCRIPTION:Théorie du contrôle optimal et applications en aéronautique
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SUMMARY:Bornes de sparsité en suites individuelles dans un cadre de régression linéaire séquentielle
DESCRIPTION:On s’intéresse au problème de la régression linéaire séquentielle en grande dimension pour des suites déterministes arbitraires. Dans ce cadre\, on prouve des bornes de regret qui sont un équivalent déterministe des bornes oracle de sparsité introduites au cours de la dernière décennie dans un cadre stochastique. Notre algorithme séquentiel SeqSEW procède par mélange exponentiel et troncature dépendante des données. Dans un second temps\, on applique une version totalement automatique de cet algorithme aux modèles de régression avec design aléatoire et design fixe. Dans ces deux modèles\, les bornes obtenues pour des suites individuelles impliquent des bornes (stochastiques) de sparsité exactes qui sont comparables à celles de Dalalyan et Tsybakov (2008
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