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  • Mathématiques fondamentales

Laboratoire de probabilités, statistique et modélisation | LPSM

  • Unité mixte de recherche

Le LPSM est né le 1er janvier 2018 de la fusion du Laboratoire de probabilités et modèles aléatoires (LPMA) et du Laboratoire de statistique théorique et appliquée (LSTA), avec trois tutelles : Sorbonne Université, l’Université de Paris et le CNRS.  Le LPSM est le plus grand laboratoire de France et l’un des principaux au monde pour la formation et la recherche en probabilités et statistique. Ses thématiques ont pour objet la modélisation, la description et l'estimation des phénomènes aléatoires.  Les thèmes de recherche abordés concernent des domaines variés et recouvrent aussi bien des mathématiques fondamentales que des applications en médecine, sciences humaines, astrophysique, biologie, assurance ou la finance. Le laboratoire accueille de plus les activités de quatre masters deuxième année, ce qui représente plus de 200 étudiants chaque année. Le laboratoire compte environ 200 membres, répartis entre les deux sites Pierre et Marie Curie (Jussieu) et Sophie Germain (Paris Rive Gauche).

Publié le 22/04/2020 - Mis à jour le 16/12/2024

Équipes

Direction

  • Lorenzo Zambotti

Direction adjointe

  • Gérard Biau
  • Bastien Fernandez

Administration

Autres tutelles

  • Centre National de la Recherche Scientifique | CNRS

Publications sur HAL - Archive ouverte

Toutes les publications sur HAL
  • Pré-publication, Document de travail

The Deep Latent Position Block Model For The Block Clustering And Latent Representation Of Networks

Rémi Boutin, Pierre Latouche, Charles Bouveyron

The increased quantity of data has led to a soaring use of networks to model relationships between different objects, represented as nodes. Since the number of nodes can be particularly large, the network information must be summarised through node clustering methods. In order to make the results…

2024. ⟨hal-04808993⟩

  • Pré-publication, Document de travail

Stochastic Gradient Descent Revisited

Azar Louzi

Stochastic gradient descent (SGD) has been a go-to algorithm for nonconvex stochastic optimization problems arising in machine learning. Its theory however often requires a strong framework to guarantee convergence properties. We hereby present a full scope convergence study of biased nonconvex SGD…

2024. ⟨hal-04808083v2⟩

  • Pré-publication, Document de travail

Some rigidity results for polynomial automorphisms of C^2

Serge Cantat, Romain Dujardin

We prove several new rigidity results for automorphisms of C^2 with positive entropy. A first result is that a complex slice of the (forward or backward) Julia set is never a smooth, or even rectifiable, curve. We also show that such an automorphism cannot preserve a global holomorphic foliation,…

2024. ⟨hal-04786232⟩

  • Pré-publication, Document de travail

Generalized hydrodynamics of integrable quantum circuits

Friedrich Hübner, Eric Vernier, Lorenzo Piroli

Quantum circuits make it possible to simulate the continuous-time dynamics of a many-body Hamiltonian by implementing discrete Trotter steps of duration $\tau$. However, when $\tau$ is sufficiently large, the discrete dynamics exhibit qualitative differences compared to the original evolution,…

2024. ⟨hal-04785059⟩

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Coordonnées

Adresse physique

Site (1) LPSM, Sorbonne Université, Campus Pierre et Marie Curie, Tour 16-26, 1er étage, 4 Place Jussieu, 75005 Paris // Site (2), LPSM, Université de Paris, Bâtiment Sophie Germain, 8 place Aurélie Nemours, 5ème étage, 75013 Paris

Adresse postale

(1) LPSM, Sorbonne Université, Campus Pierre et Marie Curie, Case courrier 158, 4 place Jussieu, 75252 PARIS CEDEX 05 France / (2) Université de Paris, LPSM, Bâtiment Sophie Germain, 8 place Aurélie Nemours, Case courrier 7012, 75205 PARIS CEDEX 13 FRANCE
Adresse physique (1)
Laboratoire de Probabilités, Statistique et Modélisation
Sorbonne Université
Faculté des Sciences et Ingénierie
Campus Pierre et Marie Curie
Tour 16-26, 1er étage
4, Place Jussieu
75005 Paris
Adresse physique (2)
Laboratoire de Probabilités, Statistique et Modélisation
Université de Paris
Bâtiment Sophie Germain
8 place Aurélie Nemours
5ème étage
75013 Paris
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