Laboratoire de Mathématiques de Besançon - UMR 6623 CNRS
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Archives des séminaires 2017-2018

Connexité avec contraintes de matroïdes dans les graphes

Quentin Fortier (Lycée Victor Hugo, Besançon)
La notion de connexité est fondamentale en théorie des graphes. Nous proposons une étude approfondie d’un récent développement dans ce domaine, en (...)

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Decomposability and 2-positivity of linear map from $M_3(\mathbb{C})$ to $M_9(\mathbb{C})$

Gunjan Sapra (Kyoto university)
We give a criterion which is a necessary and sufficient condition for a linear map to be k-positive and show that how equivariance is a useful to (...)

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Elliptic PDE : from linear to fully nonlinear via some relevant examples

Antonio J. Fernández
(LMB & LAMAV (Univ. Valenciennes))
In this talk we will survey some classical and recent results concerning existence and multiplicity of solution for elliptic PDE. (...)

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Études statistiques autour d’une conjecture de Gras sur la p-rationalité

Marine Rougnant (LMB)
Lorsqu’on suit un nombre premier dans une extension galoisienne de corps de nombres, il peut rester premier ou non. La théorie de la ramification permet d’anticiper son (...)

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Numerical zoom model multiscale problems with small defects

Adnan Alahmad (LmB)
I present a method numerical zoom to solve numerically model multiscale elliptic problems with small defects using two levels of not necessarily nested grids. The presence (...)

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Stabilité spectrale pour l’équation de Lugiato-Lefever

Lucie Delcey (LMB)
Dans cet exposé, nous nous intéresserons à l’équation de Lugiato-Lefever : $\displaystyle\frac\partial \psi\partial t=-i\beta \frac\partial^2 \psi\partial x^2-(1+i\alpha)\psi (...)

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Time and space adaptivity for wave equation

Olga Gorynina (LMB)
The wave propagation phenomena are ubiquitous in acoustics, electromagnetism, elasticity theory and their industrial applications. One can cite for example the detection of (...)

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Universal consistency of k-NN rule in $\sigma$-finite dimensional metric spaces

Sushma Kumari (Kyoto university)
The $k$-nearest neighbour (NN) rule is one of the important learning rules in machine learning. We start with the definition of the $k$-NN rule and universal (...)

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