Bienvenue

Le LPSM est une unité mixte de recherche (UMR 8001) dépendant du CNRS, de Sorbonne Université et de l’Université Paris Cité. Le laboratoire compte environ 200 personnes (dont env. 90 permanents), répartis sur deux sites (Campus P. et M. Curie de Sorbonne Université et Campus Paris Rive Gauche de l’Université Paris Cité).

Les activités de recherche du LPSM couvrent un large spectre en Probabilités et Statistique, depuis les aspects les plus fondamentaux (qui incluent notamment l'Analyse Stochastique, la Géométrie Aléatoire, les Probabilités Numériques et les Systèmes Dynamiques) jusqu’aux applications à la Modélisation dans diverses disciplines (Physique, Biologie, Sciences des Données, Finance, Actuariat, etc), applications qui incluent des partenariats en dehors du monde académique.

Le LPSM est un laboratoire relativement récent. Cependant, ses composantes sont anciennes et proviennent du développement des « mathématiques du hasard » dans le centre de Paris, depuis le premier quart du 20ième siècle (voir ici pour plus de détails).

NB: Site largement inspiré de celui de l'IRIF (merci à eux pour la mise à disposition de leur maquette).

4.10.2024
Le livre Extreme Value Theory for Time Series, écrit par Thomas Mikosch et Olivier Wintenberger, vient d'être publié.

12.9.2024
Lancement du séminaire sur les processus de Hawkes, qui aura lieu les mardis à 11h sur le site de Jussieu. Programme ici.

9.9.2024
Le projet “New algebraic structures in quantum integrability: towards 3D” porté par Eric Vernier à reçu un financement JCJC de l'ANR, ainsi qu'un financement Emergence de l'Université Paris Cité.

6.6.2024
Félicitations Gérard Biau et Cyril Labbé, nouveaux membres de l'IUF !

9.9.2024
Lorenzo Zambotti est lauréat du Prix Frontiers of Science pour son article Algebraic renormalisation of regularity structures paru dans Inventiones Mathematicae. Félicitations à Lorenzo!

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(Ces actualités sont présentées selon un classement mêlant priorité et aléatoire.)

Séminaire Modélisation et Probabilités
Mercredi 16 octobre 2024, 14 heures 15, Sophie Germain 1016
Mouad Ramil Métastabilité pour des processus stochastiques cinétiques

Dans cette présentation, je m'intéresserai au phénomène de métastabilité qui est très présent en dynamique moléculaire. Pour pallier à ce problème, certaines méthodes numériques ont été proposées mais dont la justification mathématique demeure à faire notamment dans le cas de processus cinétiques comme le processus de Langevin. Afin de mieux comprendre ce phénomène nous présenterons certaines avancées mathématiques récentes sur le comportement du processus de Langevin dans le régime à basse température avant d'introduire certains algorithmes utilisés en pratique.

Les probas du vendredi
Vendredi 18 octobre 2024, 11 heures, Jussieu, Salle Paul Lévy, 16-26 209
Orphée Collin (LPSM) The Random Field Ising Chain

The Ising Model is a classical model in statistical physics describing the behavior of ferromagnetic moments on a lattice interacting via a local interaction. When the lattice is one-dimensional and in the case of homogeneous nearest-neighbor interaction, the model is known to be exactly solvable (and simple).

However, a disordered version of the one-dimensional Ising Model (called the Random Field Ising Chain), where the chain interacts with an i.i.d environment, is a much more challenging model. In particular, it exhibits a pseudo-phase transition as the strength Gamma of the inner-interaction goes to infinity. A description of the typical configurations when Gamma is large has been given in the physical literature in terms of a renormalisation group fixed point.

We will present the model and our result stating that, when Gamma is large, in accordance with the physicists' description, typical configurations are close to one given configuration, defined in terms of the Gamma-extrema of the environment.

Séminaire de Probabilités
Mardi 5 novembre 2024, 14 heures, Jussieu, Salle Paul Lévy, 16-26 209
Cécile Mailler (University of Bath) A venir

Séminaire du LPSM
Jeudi 7 novembre 2024, 9 heures 30, Amphi Durand - Jussieu
Rémi Bardenet A préciser

Séminaire de statistique
Mardi 12 novembre 2024, 9 heures 30, Jussieu en salle 15-16.201
Patrick Tardivel (Université de Bourguogne) Le chemin des solutions de l’estimateur SLOPE (« Sorted L One Penalized Estimation »)

L’estimateur SLOPE a la particularité d’avoir des composantes nulles (parcimonie) et des composantes égales en valeur absolue (appariement). Le nombre de groupes d’appariement dépend du paramètre de régularisation de l’estimateur. Ce paramètre peut être choisi comme un compromis pour obtenir un estimateur interprétable (en sélectionnant un petit nombre de groupes d’appariement) et précis (avec une faible erreur de prédiction). Trouver un tel compromis nécessite de calculer le chemin des solutions, c’est-à-dire la fonction reliant le paramètre de régularisation à l’estimateur SLOPE. Durant cette présentation j’aborderai quelques résultats théoriques sur le chemin des solutions du SLOPE, j'introduirai une méthode numérique pour résoudre ce chemin et j'illustrerai cette méthode sur un jeu de données réelles.

Séminaire sur les processus de Hawkes
Mardi 12 novembre 2024, 14 heures, Jussieu, Salle Emile Borel, 15-26 201
Stefano Spaziani (Université de Nice) Heterogenous multiscale multivariate autoregressive model, sparse estimation and application in neuroscience

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