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SUMMARY:Journée scientifique commune aux Fédérations NORMASTIC et Normandie-Mathématiques (21/04/2024)
DESCRIPTION:Le jeudi 21 mars 2024\, à l’occasion des 10 ans de NormaSTIC et des 15 ans de Normandie-Mathématique\, les deux fédérations organisent à Rouen une journée scientifique commune. Venez profiter : \n– d’exposés invités sur des thèmes à l’interaction entre Mathématiques et Informatique \n– de retours sur les activités et projets des fédérations \n– de moments d’échanges avec vous \nEt bien sûr des moments de convivialité ! \nProgramme\n9h30 : Accueil café \n9h55 : Introduction à la journée \n10h00 : Adeline Roux-Langlois (CNRS\, GREYC\, Caen) : \nTitre : « Introduction à la cryptographie post-quantique » \nRésumé. Une partie des constructions utilisées aujourd’hui en cryptographie\, et servant ainsi à sécuriser nos communications\, seraient vulnérables à des attaques venant d’un ordinateur quantique. Même s’il n’existe pas à ce jour d’ordinateur quantique suffisamment élaboré pour attaquer les constructions cryptographiques actuellement déployées\, la recherche en calcul quantique est en pleine expansion avec des progrès réguliers. Il est donc important de ce préparer à cette éventualité en proposant des alternatives aux solutions existantes. Cet exposé sera une introduction à la cryptographie reposant sur les réseaux euclidiens\, qui est le candidat le plus prometteur pour construire des schémas post-quantiques. \n10h40 Cristian Preda (Laboratoire de Mathématiques Paul Painlevé\, Université de Lille & MODAL\, INRIA & Institut de Statistique Mathématique et Mathématiques Appliquées « Gheorghe Mihoc-Caius Iacob »\, Bucarest) \nTitre : « The cfda R package for analyising categorical continuous-time trajectories. Application to the patient health pathway » \nRésumé. Categorical functional data comes from the observation of a continuous-times stochastic process with values in a finite set of states. If Markovian and semi-Markovian processes are well-known models for this type of data\, statistical learning methods such as clustering and regression are in their early stages of development. The cfda R package implements a PCA-type dimension reduction methodology for categorical functional data that allows visualization\, clustering and regression. We illustrate this through an application to a set of trajectories of patients suffering from an infection. \n11h20 Pause café \n11h40 Guillaume Levavasseur (CNRS\, Institut Pierre-Simon Laplace\, Paris) \nTitre : « De la production à l’analyse de données massives en modélisation du climat : défis et solutions pour le prochain rapport du GIEC » \nRésumé. Les rapports du GIEC sont en grande partie nourris par des simulations climatiques complexes qui nécessite des simulations de grande échelle\, impliquant de multiples sources de données et de nombreux paramètres. Pour analyser ces simulations et en extraire des informations pertinentes\, il est essentiel de disposer de solutions de gestion de données massives concernant leur collecte\, leur stockage\, leur analyse\, leur traçabilité\, etc.. Les outils du big data sont devenus incontournables pour l’analyse des simulations climatiques tels que les systèmes de fichiers distribués\, les technologies de calcul parallèles et à distance ou encore l’indexation de thésaurus.”); \nDéjeuner\n14h : Patrick Gallinari (Sorbonne Université et Criteo AI Lab) \nTitre : « Physics-Aware Deep Learning for Dynamical Systems: Leveraging Prior Physical Knowledge & Neural Operators. » \nRésumé : Deep learning has recently gained traction in modeling complex physical processes across industrial and scientific fields. This presentation focuses on two key aspects related to the modeling of dynamic physical processes: (i) the integration of prior physical knowledge into machine learning frameworks\, and (ii) the exploration of Neural Operators\, a recent paradigm designed to learn mappings between function spaces for the resolution of parametric partial differential equations. \n14h40 : Razvan Barbulescu (CNRS\, Institut de mathématiques de Bordeaux) \nTitre : « Les courbes de Montgomery adaptées à la factorisation d’entiers » \nRésumé : La factorisation d’entiers est un problème algorithmique suffisamment dur pour être à la base du chiffrement RSA. Une façon de contourner une factorisation complète est d’utiliser « la méthode des courbes elliptiques » (ECM). Les courbes elliptiques sont des ensembles de points munis d’une loi de groupe donnée par des formules polynomiales. Montgomery a trouvé des courbes elliptiques qui simplifient les formules de la loi d’addition. Des résultats empiriques ont montré que certaines familles de courbes accélèrent l’algorithme.\nDans cet exposé nous rappelons des résultats des travaux passés qui ramènent le problème de chercher des courbes elliptiques adaptées à ECM au problème de chercher des points rationnels sur une liste de courbes modulaires.  Nous montrons que les bornes de Bilu et Parent\, qui sont trop grandes dans le cas général\, sont suffisantes conclure dans le cas des courbes de Montgomery. \n15h20 : pause café \n15h40 : bilan de la journée\, activités des fédérations \nLieu :\nCette journée se déroulera à l’UFR sciences et Techniques de l’Université de Rouen\, sur le  site du Madrillet. https://lmrs.univ-rouen.fr/fr/content/venir-au-lmrs \nL’accueil aura lieu dans la mezzanine des amphis\, à droite en entrant dans l’UFR. Les exposés auront lieu dans l’amphi B. Le déjeuner se déroulera dans la salle des examens. \nComme pour toute journée d’animation des fédérations\, les frais de déplacement et de repas des membres sont pris en charge par les fédérations. \nInscription (obligatoire) : via lien evento renater envoyé aux membres de la fédération \nCo-voiturage : cf. message envoyé aux membres de la fédération
URL:https://www.normastic.fr/event/journee-de-la-federation-2024/
LOCATION:UFR S&T – Site du Madrillet – Université de Rouen Normandie\, avenue de l'université\, Saint-Étienne-du-Rouvray\, 76801\, France
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