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Séminaires du CMLA 2014

Séminaire du 11 décembre

Daniel Marti, du laboratoire de neurosciences cognitives de l'ENS Paris (LNC-GNT), sera l'invité du CMLA pour un séminaire sur le thème : Dynamics of large-scale neuronal networks with partially symmetric couplings.
Résumé et inscriptions.

Séminaire de 27 novembre

Joab WINKLER , Department of Computer Science, Sheffield, UK
sur le thème : "Image Processing by Polynomial Computations".
Résumé

Séminaire du 18 juin


Andrea BALDASSARRI sur le thème "Théorie de la percolation et dynamique des côtes rocheuses". Campus de Cachan, Pavillon des Jardins, 12h. Résumé

Séminaire du 11 juin


Séminaire exceptionnel Roger WAXLER. Nous entendrons ce spécialiste en acoustique, professeur à l'université du Mississippi  sur le thème : "An Overview of Infrasound Propagation".

Conférences des 22 et 27 mai 2014

Francesco SALVARANI fera un exposé sur le thème :   Phénomènes de transport dans des domaines évolutifs dans le cadre du séminaire du CMLA

et donnera une autre conférence le 27 mai sur le système Maxwell-Stefan  pour les mélanges gazeux dans le cadre de la journée Kibord.

30 avril : Master Class Mathematica

Le professeur Alexei V. PORUBOV, de Saint-Pétersbourg, donnera un séminaire  le mercredi 30 avril sur les applications du logiciel Mathematica à la résolution et la visualisation d'EDP. Résumé.

Séminaire du 10 avril 2014


Joachim WEICKERT, de l'université de Saarland, nous parle de Compression d'images avec équations aux dérivées partielles.  Résumé.

Séminaire du 27 mars 2014


Professeure invitée à l'ENS Cachan, Konstantina TRIVISA de l'université Brown (Maryland, USA) sur le thème : A nonlinear model for tumor growth: global weak in time solutions. Résumé

Séminaire du 6 février 2014

Yohann DE CASTRO, du laboratoire de mathématiques d'Orsay, pour : "Un résultat de localisation de Diracs à partir de peu de basses fréquences bruitées". Résumé

Séminaire du 9 janvier 2014

Erwan LE PENNEC de l'École Polytechnique, sur le thème : "Segmentation d'image hyperspectrale, une approche par mélange spatialisé de gaussiennes." Résumé


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