Séminaire SOP « Trucs, astuces et méthodes »

Jeudi 13 février 2025 à 14h00

Salle E303 

Sholom Schechtman 

Titre: Méthode de l’équation différentielle ordinaire (EDO) pour l’analyse d’un algorithme discret.

Résumé: Une idée générale d’analyse d’un système discret (par ex. descente de gradient) passe par l’analyse de sa version continue (par ex. flot de gradient): une équation différentielle ordinaire.

Cette dernière, sous présence d’une fonction de Lyapounov, converge vers ses points critiques. Nous discuterons comment adapter ces idées au cas discret.

Wojciech Pieckzynski 

Titre : Fusion de Dempster-Shafer et classification des données
Résumé : La théorie de l’évidence utilise les « mesures floues », qui généralisent les mesures classiques – et donc les probabilités – de par l’axiome de base selon lequel la mesure de l’union de deux ensemble disjoints est supérieure ou égale à la somme de leurs mesures. En particulier, elle permet de fusionner des informations partielles et/ou hétérogènes. On en illustrera l’intérêt sur deux exemples simples: classification bayésienne avec loi a priori partiellement connue, et fusion des informations fournies par deux capteurs de nature différente.