Institut de Mathématiques de Marseille, UMR 7373




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20 mars 2017: 7 événements

Séminaire

  • Agenda ERC IChaos

    Du 1er février au 31 mai - Stage à l'I2M (ERC IChaos) dans le cadre de sa thèse - Bourse HSE Moscou

    Dmitry ZUBOV

    Résumé : Les mesures finiment additives sur les foliations invariantes de diffeomorphismes hyperboliques"

    Lieu : Institut de Mathématiques - Marseille

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  • Séminaire Mathématiques et Algorithmique pour la Biologie des Systèmes (MABioS)

    Du 6 mars 14:00 au 26 avril 15:00 - Loredana Martignetti - Institut Curie

    Pediatric cancer subtype characterization through network and multi-omics data analysis

    Résumé : tba

    Lieu : Amphithéâtre Herbrand, I2M-Sud, campus de Luminy

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  • Agenda ERC IChaos

    Du 17 mars au 1er avril - Alexander BUFETOV

    Participation at the thematic quarter (IHP)

    Lieu : Institut Henri Poincaré - Paris - 11, Rue Pierre et Marie Curie,
    75005 Paris

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  • Séminaire Analyse et Géométrie

    Lundi 20 mars 10:00-11:00 - Rachid ZAROUF - I2M, Marseille

    Polynômes de Jacobi et normes l_p des puissances d’un automorphisme du disque

    Résumé : TBA

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    Rachid ZAROUF

    Lieu : Salle de séminaire, CMI

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  • Séminaire Mathématiques, Évolution, Biologie (MEB)

    Lundi 20 mars 11:00-12:00 - Jean-Michel MARIN - Institut Montpelliérain Alexander Grothendieck (UMR CNRS 5149), Montpellier

    Approximate Bayesian Computation using Random Forests

    Résumé : Approximate Bayesian Computation (ABC) has grown into a standard methodology to handle Bayesian inference in models associated with intractable likelihood functions.
    In a first part, we will show how our ABC Random Forests (RF) methodology can be used to select a model in a Bayesian context. We modify the way Bayesian model selection is both understood and operated, in that we rephrase the inferential goal as a classification problem, first predicting the model that best fits the data with RF and postponing the approximation of the posterior probability of the selected model for a second stage also relying on RF.
    Compared with earlier implementations of ABC model choice, the ABC RF approach offers several potential improvements :
    (i) it often has a larger discriminative power among the competing models,
    (ii) it is more robust against the number and choice of statistics summarizing the data,
    (iii) the computing effort is drastically reduced (with a gain in computation efficiency of at least 50) and (iv) it includes an approximation of the posterior probability of the selected model.
    In a second part, we will consider parameter estimation questions. We advocate the derivation of a random forest for each component of the parameter vector, a tool from which an approximation to the marginal posterior distribution can be derived. Correlations between parameter components are handled by separate random forests. We will show that this technology offers significant gains in terms of robustness to the choice of the summary statistics and of computing time, when compared with the standard ABC solutions.
    In the last part, we will cover some population genetics applications.
    Paper 1
    http://bioinformatics.oxfordjournals.org/content/32/6/859
    Paper 2
    https://arxiv.org/abs/1605.05537

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    Jean-Michel MARIN

    Lieu : FRUMAM

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  • Séminaire Analyse et Géométrie

    Lundi 20 mars 11:15-12:15 - Roman ROMANOV - St. Petersburg State University

    Séminaire Analyse et Géométrie (TBA)

    Résumé : TBA

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    Roman ROMANOV

    Lieu : Salle de séminaire, CMI

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  • Séminaire Géométrie, Dynamique et Topologie (GDT)

    Lundi 20 mars 14:00-15:00 - Aldo GONZALEZ-LORENZO - LSIS, Marseille

    Homologie, le HDVF et les mesures géométriques des trous

    Résumé : La théorie de l’homologie formalise la notion de trou dans un espace. Pour un sous-ensemble de l’espace Euclidien, on définit une séquence de groupes d’homologie, dont leurs rangs sont interprétés comme le nombre de trous de chaque dimension. Ainsi, β₀ (le rang du groupe d’homologie de dimension zéro) est le nombre de composantes connexes, β₁ est le nombre de tunnels ou anses et β₂ est le nombre de cavités. Ces groupes sont calculables quand l’espace est décrit d’une façon combinatoire, comme c’est le cas pour les complexes simpliciaux ou cubiques. À partir d’un objet discret (un ensemble de pixels, voxels ou leur analogue en dimension supérieure) nous pouvons construire un complexe cubique et donc calculer ses groupes d’homologie.
    Dans cette présentation je parlerai de deux approches relatives au calcul de l’homologie sur des objets discrets. Primo, je présenterai le champ de vecteurs discret homologique, une structure combinatoire qui permet de calculer les groupes d’homologie. Secundo, je présenterai deux mesures (l’épaisseur et la largeur) associées aux trous d’un objet discret, ce qui permet d’obtenir une signature topologique et géométrique plus intéressante que les simples nombres de Betti.

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    Aldo GONZALEZ-LORENZO

    Lieu : CMI, salle de séminaire R164

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  • 20 mars 2017: 1 événement

    groupe de travail

    • Agenda ERC IChaos

      Du 13 mars au 13 mai - Collaboration scientifique avec les membres de l'ERC IChaos

      Roman ROMANOV - St. Petersburg State University

      Lieu : Institut de Mathématiques - Marseille

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