index - Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) Accéder directement au contenu

 

Accueil - Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAMM - EA 4543)

Références accompagnées de fichiers

458

 

Références bibliographiques seules

328

 

 

Références par types de documents

Chargement de la page

 

  

Mots clés

Banach spaces Belief Propagation Hidden Markov models Asymptotic behavior Cross validation 49J50 Dynamic networks Exchangeability Graphe Discrete time High-dimensional data Fractional Brownian motion Inclusion Gaussian process Functional data France Anomaly Detection Exponential dichotomy Adaptive estimation Health Monitoring Functional differential equation Stochastic Navier-Sokes equations Inf-convolution Logistic regression Infinite horizon Difference inequation Lasso Change-point detection Classification croisée Mixture models Stochastic block models Model selection Sélection de variables 46B20 Optimal control Best constants Fixed point Dimension reduction Innovation Differential equations Numérique Stochastic PDEs Keyword Graph Markov chains 17th century English Periodic evolution families Asymptotic statistic Formation des enseignants Pontryagin principle Kernel Difference equation Mean field interaction Wavelets Large deviations Clustering Multiplicative noise 62M10 Evolution equation Almost periodic function Visualisation Education Fast diffusion equation Random graphs BIC NLP Agent-based modeling Classification non supervisée Aircraft engine Digital Time series Strong convergence Enseignant Malliavin calculus Implicit time discretization Bayesian inference Finite elements Almost periodic functions Variational inference Binary Diffing EM algorithm Causal processes Anomaly detection Fonction publique Données de grande dimension Graphs Almost automorphic function Fonctions presque-périodiques Coopération De Pierro's conjecture Co-clustering SOM Variables selection Carte auto-organisatrice Classification Cyclic projections Prediction Exponential moments Entropy methods Variational methods

 

 

 

 

 

 

 

 

L’équipe de recherche SAMM - Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (EA 4543) est une équipe d’accueil de l’Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne qui regroupe des mathématiciens et des informaticiens.

 

L’équipe, créée le 1er janvier 2010, comprend 8 professeurs (dont 2 émérites), 13 maîtres de conférences (dont 1 honoraire), un PRAG, une chargée de gestion, 12 doctorants ou jeunes docteurs et une vingtaine de chercheurs associés.

Les domaines de recherche présents au sein du SAMM couvrent de nombreux champs des mathématiques appliquées et quelques thématiques en informatique :

 

  • Analyse fonctionnelle appliquée,
  • Apprentissage statistique, contrôle optimal,
  • Équations d’évolution,
  • Probabilités et statistique,
  • Graphes, automates cellulaires.

 

Le site de l'équipe de recherche SAMM vous informe des activités scientifiques, nos thèmes de recherche, la formation doctorale proposée, etc.

Pour accéder à l'agenda des séminaires organisés par SAMM, veuillez consulter la rubrique séminaires.

 

SAMM correspond au rapprochement de l'équipe Marin Mersenne (U273, créée en 2003 et propre à l'Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne) et de l'équipe SAMOS (créée en 1991 et composante du Centre d'Economie de la Sorbonne (CES-UMR 8174) de 2006 à 2009). 

 

Les documents et publications des chercheurs du SAMOS antérieurs au 1er janvier 2010 sont accessibles par l'intermédiaire de la collection HAL du SAMOS.

 

 

Derniers dépôts

Chargement de la page

 

 

Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire

SAMM - EA 4543

 

Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne
90, rue de Tolbiac
75013 Paris cedex 13
01 44 07 88 04

Site web de SAMM

 

 

Contact

amelie.collin@univ-paris1.fr

 

Recherche par mots clés

 

Consulter la politique des éditeurs pour déposer le texte intégral

 

 

DISPONIBILITÉ EN OPEN ACCESS

Chargement de la page

 

 

À l'attention du déposant

  • Le dépôt doit être effectué en accord avec les co-auteurs et dans le respect de la politique des éditeurs
  • La mise en ligne est assujettie à une modération, la direction de HAL se réservant le droit de refuser les articles ne correspondant pas aux critères de l'archive
  • Tout dépôt d'un fichier texte au format pdf est définitif, aucun retrait ne sera effectué après la mise en ligne de l'article
  • Les fichiers textes au format pdf ou les fichiers images composant votre dépôt sont maintenant envoyés au CINES dans un contexte d'archivage à long terme.

 

À l'attention des lecteurs

 Dans un contexte de diffusion électronique, tout auteur conserve ses droits intellectuels, notamment le fait de devoir être correctement cité et reconnu comme l'auteur d'un document.