Stage de M1 à l'Institut de BioRobotiques de la Scuola Superiore Sant'Anna - Pisa

Mai-Août

Directeur de stage: Giovanni STABILE

Projet ERC StG DANTE - Data Aware efficient models of the urban microclimate.

Etude et implémentation d'un estimateur d'erreur a posteriori pour les Modèles d'Ordre Réduit pour la Méthode des Volumes Finis en CFD.

J'ai utilisé une formulation faible de la Méthode des Volumes Finis (FVM) utiliser un estimateur a posteriori défini dans le cadre des problèmes coercifs pour les Modèles d'Ordre Réduit (ROM) en Méthode des Elements Finis (FEM).

Rapport de stage.

J'ai notamment tenu un journal de recherche, plus long que le rapport de stage, dans lequel j'ai noté toutes mes idées, des résultats annexes et leur démonstration et détaillé les méthodologies mises en place:

Journal de recherche.

M1 Groupe de Lecture Statistiques

Février

Supervisé par: Magalie FROMONT

Projet de recherche et présentation des résultats sous la forme de cours magistral en binôme avec Rachelle RUELLE sur les espaces approximés par les Réseaux de Neurones Profonds.

M1 Groupe de Lecture Analyse

Décembre

Supervisé par: Rémi Carles

Projet de recherche et présentation des résultats sous la forme de cours magistral en binôme avec Maxence MICHOT sur les solutions générales de l'équation de Schrödinger.

Stage de L3 au Laboratoire de Physique Théorique et Modèles Statistiques- CNRS Saclay

Mai-Juillet

Directeur de stage: Alberto ROSSO

Modélisation, simulation et analyse statistique de processus stochastiques branchants dans le cas critique comme les Vols de Lèvy ou le Mouvement Brownien.

Rapport de stage.

Support oral.

L3 Lecture dirigée

Janvier-Avril

Supervisé par: Hugo Eulry

Projet de recherche en binôme avec Dimitry BERGEAULT sur les méthodes classiques de résolution des EDP linéaires et non linéaires. Nous avons construits les espaces de Sobolev, quelques théorèmes de représentation et appliqué cette construction à la résolution d'EDP classiques.

Rapport de recherche.

Support oral.

TIPE: Création artificielles de données par Réseaux Antagonistes Génératifs pour le médical.

Supervisé par: Pascal TONNELIER, enseignant de Mathématique en MP*, CPGE Lycée Descartes

Projet en binôme avec Junior ROGNON

Création de données artificielles pour la médecine avec les Réseaux de Neurones Antagonistes Génératifs (GAN, WGAN). Correction partielle de l'algorithme avec la théorie de la mesure et quelques résultats numériques.

Rapport de TIPE pour l'oral de l'ENS.

Support oral pour le tétraconcours et l'ENS.

Fiche annexe de démonstration des résultats.

Code utilisé pour le rapport.

TIPE: Optimisation d'un espace de stockage

Supervisé par: Marie HEZARD et Pascal TONNELIER, professeurs de mathématiques en CPGE Lycée Descartes, respectivement MPSI et MP*

Problème du sac à dos en 2D. Optimisation numérique de l'espace occupé par des objets dans un espace borné.

Support oral

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