Cours doctoraux MODAL'X - UMR 9023

Année 2024-2025




Année 2023-2024




Année 2022-2023




Année 2021-2022


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Année 2020-2021




Année 2019-2020



 
 

Programmation antérieure

  • Thierry Dumont, Université Paris Nanterre, 2019.
    Théorie de l’information et statistique : grandes questions autour des modèles de mélange.
  • Luc Miller, Université Paris Nanterre, 2018.
    Autour d’un “principe d’incertitude spectral” impliquant la contrôlabilité de l’équation de la chaleur.
  • Xavier Mary, Université Paris Nanterre, 2018.
    Semigroupes et probabilités.
  • Olga Klopp, Université Paris Nanterre, 2017.
    Analyse statistique des réseaux
  • Antoine Chambaz et Gabriel Faraud, Université Paris Nanterre, 2017.
    Pensées causale et statistique: une introduction sans formule, ou presque.
    Seconde édition d'un cours doctoral transversal de l'ED139.
  • Florent Barret, Université Paris Nanterre, 2017.
    Formes de Dirichlet.
  • Bernard Desgraupes, Université Paris Nanterre, 2017.
    Probabilités sur les groupes de Lie
  • Olivier Collier, Université Paris Nanterre, 2016.
    Reconnaissance en vision par ordinateur.
  • Antoine Chambaz et Gabriel Faraud, Université Paris Nanterre, 2016.
    Pensées causale et statistique: une introduction sans formule, ou presque.
    Un cours doctoral transversal de l'ED139.
  • Patrice Bertail, Université Paris Nanterre, 2015.
    Sondages et processus empiriques: applications au big data.
  • Gabriel Faraud, Université Paris Nanterre, 2015.
    Mesurer des ensembles associés au mouvement brownien.
  • Anne-Laure Basdevant, Université Paris Nanterre, 2014.
    Marches aléatoires renforcées
  • Laurent Ménard, Université Paris Nanterre, 2014.
    Graphes aléatoires : un point de vue probabiliste.
  • Lucas Gerin, Université Paris Nanterre, 2013.
    Percolation de premier passage.
  • Antoine Chambaz, Université Paris Nanterre, 2012.
    Eléments de statistique semi-paramétrique pour les sciences du vivant... et la linguistique.
  • Olga Klopp, Université Paris Nanterre, 2012.
    Complétion de matrice et estimation non paramétrique.
  • Cyril Roberto, Université Paris Nanterre, 2012.
    Tout ce que vous avez toujours voulu savoir sur le modèle Est.
  • Karine Tribouley, Université Paris Nanterre, 2011.
    Statistique non paramétrique sous l'optique minimax.
  • Philippe Soulier, Université Paris Nanterre, 2010.
    Théorie des valeurs extrêmes pour des processus à mémoire longue.
  • Christian Léonard, Université Paris Nanterre, 2010.
    Approche entropique des h-processus.
  • Brice Franke, Université Paris Nanterre, 2010.
  • Giovanni Peccati, Université Paris Nanterre, 2009.
    Méthode de Stein et analyse gaussienne infini-dimensionnelle.
  • Patrice Bertail, Université Paris Nanterre, 2008.
    Le Bootstrap: du cas i.i.d. au cas dépendant.
  • Nathanaël Enriquez, Université Paris Nanterre, 2007.
    Introduction aux marches aléatoires en milieu aléatoire.
  • Sylvie Roelly, Université de Potsdam, 2007.
    Processus réciproques et formule d'intégration par parties.
    Cours donné dans le cadre du collège doctoral franco-allemand de mathématiques Université Paris Nanterre-Potsdam.

Mis à jour le 26 août 2024