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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).

Actualités

1.2.2024
Le livre Marginal and Functional Quantization of Stochastic Process, écrit par Harald Luschgy et Gilles Pagès, vient d'être publié.

10.1.2024
Huyên Pham a été élu vice-président de la Bachelier Finance Society. Félicitations Huyên!

30.11.2023
Nicole El Karoui est lauréate du prix Risk Awards 2024 Lifetime achievement. Félicitations Nicole!

12.2.2024
Arrêté électoral portant sur les élections du conseil de l'UFR de Mathématiques: arrêté.

12.3.2024
Arrêté portant report des élections au conseil de l'UFR 929 de Mathématiques: arrêté.

27.2.2024
Viviane Baladi est lauréate du prix "Teubner Foundation Science Prize for the Promotion of Mathematical Sciences". Félicitations Viviane!

toutes les anciennes actualités

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

Événements

Soutenances de thèse
Lundi 13 mai 2024, 14 heures, Salle Paul Lévy, 16-26 209 et Zoom
Lucas Ducrot (LPSM) Réseaux bayésiens et analyse de survie pour l’estimation de courbes de pénétrance du cancer broncho-pulmonaire lié à des prédispositions génétiques

Résumé: Cette thèse se concentre sur l’estimation de courbes de pénétrance de maladies génétiques à partir de données de pédigrée, avec un intérêt particulier pour la prédisposition génétique au cancer broncho-pulmonaire. Dans ce contexte, elle vise à proposer des résultats à la fois cliniques et épidémiologiques ainsi que des résultats méthodologiques.

Les consultations en génétique sont proposées aux patients ayant des antécédents familiaux sévères de maladies génétiques. Les médecins généticiens doivent sélectionner, parmi ces patients, lesquels se voient proposer un test génétique, ainsi qu’évaluer les risques de survenue de maladie pour ces patients et leurs familles. La progression des connaissances en génétique est rapide et le nombre de variants pathogènes identifiés pour différentes maladies augmentent chaque année. Cela entraîne un besoin d’outils de prédiction et d’évaluation de risque important, en particulier dans le cadre du cancer broncho-pulmonaire. En effet, les liens entre ce dernier et des variants pathogènes sur les gènes SFTPA1 /SFTPA2 , TP53 et EGFR sont connus mais encore peu décrits.

Les méthodes existantes pour évaluer le risque de survenue de maladies reposent sur les courbes de pénétrance, mais leur estimation présente des défis en raison du faible nombre de patients et du biais de sélection omniprésent dans les jeux de données collectés en génétique. Pour surmonter ces obstacles, la thèse explore l’utilisation de données familiales, en utilisant un ensemble d’outils statistiques dont les réseaux bayésiens, les modèles de mélange et l’analyse de survie, ainsi que des modèles existants, pour lesquels elle tente d’affaiblir certaines hypothèses.

Soutenances d'habilitation
Lundi 13 mai 2024, 14 heures 30, 15-16 101 et Teams
Nicolas Bousquet (LPSM) Contributions to the statistical quantification of uncertainties affecting the use of numerical models

Séminaire de Probabilités
Mardi 14 mai 2024, 14 heures, Jussieu, Salle Paul Lévy, 16-26 209
Cédric Boutillier (LPSM) A venir

Séminaire de statistique
Mardi 14 mai 2024, 9 heures 30, Jussieu en salle 15-16.201
Rafaël Pinot (LPSM Sorbonne Université) Non encore annoncé.

Séminaire Modélisation et Probabilités
Mercredi 15 mai 2024, 14 heures 15, Sophie Germain 1013
Paul Dario (Laboratoire d’analyse et de mathématiques appliquées (LAMA)) Phase transition for the XY model on a percolation cluster.

In this talk we will discuss the properties of a spin system known as the XY model. One of the important results of this model is the existence of a rather specific two-dimensional phase transition known as the Berezinsky-Kosterlitz-Thouless (BKT) transition. From a mathematical point of view, it was proved by Fröhlich and Spencer in 1981 and has recently been the subject of renewed activity following the works of Lammers, van Engelenburg and Lis, and Aizenman, Harel, Peled and Shapiro. We will present the model and some of its properties. We will then address the following question: Does the BKT transition persist when the XY model is subjected to random disorder? And in particular, is it observed for the model placed on an infinite cluster in supercritical Bernoulli percolation? Joint work with Christophe Garban

Les probas du vendredi
Vendredi 17 mai 2024, 11 heures, Jussieu, Salle Paul Lévy, 16-26 209
Irene Ayuso Ventura (Univ. Gustave Eiffel) Non encore annoncé.

Séminaire de Théorie Ergodique
Mardi 21 mai 2024, 10 heures 30, Jussieu, Salle Paul Lévy, 16-26 209
François Le Maître Le théorème de Belinskaya pour les flots

Le théorème de Belinskaya est un résultat puissant de dynamique discrète: étant données deux bijections préservant la mesure d'un espace de probabilité standard, ergodiques avec les mêmes orbites, si le cocycle qui permet de passer de l'une à l'autre est intégrable, alors les deux bijections sont conjuguées, quitte à remplacer l'une par son inverse. C'est d'autant plus remarquable que le théorème de Dye garantit à l'inverse que à conjugaison près, toutes les bijections ergodiques préservant la mesure ont les mêmes orbites. Dans cet exposé, on s'intéressera à une version continue du théorème de Belinskaya, obtenue en collaboration avec Kostya Slutsky.

Séminaire Modélisation et Probabilités
Mercredi 22 mai 2024, 14 heures 15, Sophie Germain 1013
Nicolas Chenavier (Université du Littoral Côte d'Opale) Approximation par Poisson composé pour un processus beta-mélangeant

Dans cet exposé, nous présentons un résultat d'approximation par Poisson composé pour un processus ponctuel, appelé processus des excédents. Ce dernier consiste en l'ensemble des points d'un processus sous-jacent en lesquels un événement de type extrême apparait. La convergence associée à l'approximation est quantifiée en termes de distance de Wasserstein et permet d'étudier divers problèmes d'extrêmes en géométrie aléatoire. Deux applications sont données, la première concernant la distance au plus proche voisin pour un processus non Poissonnien et le second portant sur les petits angles dans une triangulation de Delaunay. Travail joint avec M. Otto.

Mathématiques financières et actuarielles, probabilités numériques
Jeudi 23 mai 2024, 10 heures, CACIB Montrouge
Julien Guyon & Bouazza Saadeddine (CERMICS & CACIB) Séance GT chez CACIB Montrouge

Julien Guyon : term-structure du ATM skew

Bouazza Saadeddine : Calibration through regression.

Séminaire de Probabilités
Mardi 28 mai 2024, 14 heures, Jussieu, Salle Paul Lévy, 16-26 209
Christophe Garban (Lyon) Annonce à suivre

Séminaire Modélisation et Probabilités
Mercredi 29 mai 2024, 14 heures 15, Sophie Germain 1013
Clément Cosco (CEREMADE) Non encore annoncé.

Mathématiques financières et actuarielles, probabilités numériques
Jeudi 30 mai 2024, 11 heures, Jussieu, Salle Paul Lévy, 16-26 209
Sergey Nadtochiy (Illinois Institute of Technology) Cascade equation for Stefan problem as a mean field game

The solutions to Stefan problem with Gibbs-Thomson law (i.e., with surface tension effect) are well known to exhibit singularities which, in particular, lead to jumps of the associated free boundary along the time variable. The correct times, directions and sizes of such jumps are well understood under the assumption of radial symmetry, under which the free boundary is a sphere with varying radius. The characterization of such jumps in a general multidimensional setting has remained an open question until recently. In our ongoing work with M. Shkolnikov and Y. Guo, we have derived a separate (hyperbolic) partial differential equation — referred to as the cascade equation — whose solutions describe the jumps of the solutions to the Stefan problem without any symmetry assumptions. It turns out that a solution of the cascade equation corresponds to a maximal element of the set of all equilibria in a family of (first-order local) mean field games. In this talk, I will present and justify the cascade equation, will show its connection to the mean field games, and will prove the existence of a solution to the cascade equation. If time permits, I will also show how these results can be used to construct a solution to the Stefan problem itself.

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