Analyse numérique

ICM 2026 Invited Section Lecture - Yousef Saad

2ffeb943 Yousef Saad 118 AB ÉDITÉ

ICM 2026 Invited Section Lecture - Jianfeng Lu

Conférence de section invitée ICM 2026 - Jianfeng Lu

Lec 40: Numerical and results interpretation Part 2

Lec 40 : Interprétation numérique et des résultats Partie 2

Lec 39: Numerical and results interpretation Part 1

Lec 39: Interprétation numérique et des résultats Partie 1

ICM 2026 Invited Section Lecture - Susanne Brenner

Conférence invitée de section ICM 2026 - Susanne Brenner

Kazuaki Tanaka - Constructing Certified Enclosures with Neural Sub- and Super-Solutions

Kazuaki Tanaka - Construction d'enveloppes certifiées avec des sous- et super-solutions neuronales

Lec 31: Numerical and results interpretation Part 1

Lec 31 : Interprétation numérique et des résultats Partie 1

Lec 26: Numerical and results interpretation Part 2

Lec 26: Interprétation numérique et des résultats Partie 2

Lec 25: Numerical and results interpretation Part 1

Lec 25: Interprétation numérique et des résultats Partie 1

Prof. Zlatko Drmac | Residuals and mixed backward shadowing stability of the EDMD/KMD

Prof. Zlatko Drmac | Résidus et stabilité par suivi arrière mixte de l'EDMD/KMD

Lec 39: Diameter of a Set, δ-cover of a Set, s-dimensional Hausdorff measure

Lec 39 : Diamètre d'un ensemble, δ-recouvrement d'un ensemble, mesure de Hausdorff s-dimensionnelle

Mr. Kevin Kuhl | Learning dynamically inspired bases for Koopman and transfer operator approximation

Mr. Kevin Kuhl | Apprentissage de bases inspirées dynamiquement pour l'approximation des opérateurs de Koopman et de transfert

Lec 25: Mixed precision and numerical stability

Lec 25 : Précision mixte et stabilité numérique

Dr. Caroline Wormell | Spectral error of EDMD (and other operators)

Dr. Caroline Wormell | Erreur spectrale de l'EDMD (et autres opérateurs)

Neural-operator element method || July 17, 2026

Méthode d'éléments par opérateurs neuronaux || 17 juillet 2026

Tizian Wenzel: On the optimal shape parameter for kernel methods and beyond

Tizian Wenzel : Sur le paramètre de forme optimal pour les méthodes à noyau et au-delà

Stephen Becker - Some new bi-fidelity methods for UQ and optimization - IPAM at UCLA

Stephen Becker - Quelques nouvelles méthodes bi-fidélité pour UQ et optimisation - IPAM à UCLA

Jingwei Hu - A Neural Score-Based Particle Method for the Vlasov-Maxwell-Landau System

Jingwei Hu - Une méthode de particules basée sur un score neuronal pour le système de Vlasov-Maxwell-Landau

Karen Willcox - Learning Structure-exploiting Reduced Models with Operator Inference

Karen Willcox - Apprentissage de modèles réduits exploitant la structure avec inférence d'opérateurs

Convergence Analysis of Consistent PINNs for Elliptic PDEs || Apr 3, 2026

Analyse de convergence des PINN cohérents pour les EDP elliptiques || 3 avril 2026

Dirichlet boundary conditions on convex polygonal domains || Feb 27, 2026

Conditions aux limites de Dirichlet sur des domaines polygonaux convexes || Feb 27, 2026

Massimiliano Tamborrino: A Probabilistic Numerical Parallel-in-Time Solver for Differential Eqns

Massimiliano Tamborrino: Un solveur numérique probabiliste parallèle dans le temps pour équations différentielles

Réduire la complexité pour maîtriser la résolution des modèles mathématiques - Yvon Maday (2026)

Introduction to Discrete Exterior Calculus (DEC) - (Lecture 1)  by Anil Hirani

Introduction au calcul extérieur discret (DEC) - (Conférence 1) par Anil Hirani

CAT | Dr. Marcus Webb | Energy preserving spectral methods on the real line whose analysis strays

CAT | Dr. Marcus Webb | Méthodes spectrales préservant l'énergie sur la droite réelle dont l'analyse s'écarte

Residual-Based Adaptivity in Neural PDE Solvers || Variance estimation for UQ || Dec 5, 2025

Adaptivité basée sur les résidus dans les solveurs d'EDP neuronaux || Estimation de la variance pour l'UQ || Dec 5, 2025

INQA Conference 2025: Ioan Pop - Karlsruhe Institute of Technology

Conférence INQA 2025: Ioan Pop - Institut de technologie de Karlsruhe

What Is the Krylov Method And Why Quantum Computers Need It

Qu’est-ce que la méthode de Krylov et pourquoi les ordinateurs quantiques en ont-ils besoin ?

Linear Systems: Basic Properties and Classical Algorithms

Systèmes linéaires : propriétés fondamentales et algorithmes classiques

IPAM "Multi-Fidelity Methods for Fusion Energy" Spring 2026 Program Overview

IPAM "Multi-Fidelity Methods for Fusion Energy" Aperçu du programme du printemps 2026

Numerics with models for ETP

Numériques avec des modèles pour ETP

UofM - MATH2740 - Lecture 07 - Part 1 - Computing and using the QR factorisation

UofM - MATH2740 - Cours 07 - Partie 1 - Calcul et utilisation de la factorisation QR

UofM - MATH2740 - Lecture 06 - Part 2 - QR factorisation (example)

UofM - MATH2740 - Lecture 06 - Part 2 - factorisation QR (exemple)

UofM - MATH 2740 - Lecture 05 - Part 1 - Linear least squares (continued)

UofM - MATH 2740 - Lecture 05 - Part 1 - Moindres carrés linéaires (suite)

UofM - MATH 2740 - Lecture 04 - Part2 - Linear least squares (theory)

UofM - MATH 2740 - Lecture 04 - Part2 - Moindres carrés linéaires (théorie)

UofM - MATH 2740 - Lecture 04 - Part 1 - Linear least squares with jupyter

UofM - MATH 2740 - Lecture 04 - Part 1 - Moindres carrés linéaires avec jupyter

UofM - MATH 2740 - Lecture 03 - Part 2 - Linear least squares

UofM - MATH 2740 - Conférence 03 - Partie 2 - Moindres carrés linéaires

The problem with discrete approximation to integrals or probability densities

Le problème de l'approximation discrète des intégrales ou des densités de probabilité

An introduction to numerical integration through Gaussian quadrature

Introduction à l'intégration numérique par quadrature gaussienne