Laura GrigoriExpertise
Numerical linear algebra, deterministic and randomized algorithmsHigh performance computing for scientific applicationsHigh dimensional problems and tensor computationsCombinatorial scientific computingMathematical Software
Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Israa Fakih, Zhipeng Xue, Andrea Di Antonio, Mariana Graciela Martinez Aguilar, Guifré Sánchez i Serra Cours Numerical analysis and computational mathematics MATH-456 Ce cours offre une introduction au calcul scienti
Pawel DuchExpertise
My present research focuses on the intersection between probability theory, PDE theory and Euclidean quantum field theory. I am especially interested in problems involving singular stochastic partial differential equations and renormalization. I have also a background in mathematical aspects of perturbative and axiomatic quantum field theory as well as general relativity.
I am a postdoctoral researcher in the group of Martin Hairer. Previously, I was a postdoc at Adam Mickiewicz University in Pozn
Xavier Alexandre Wiliam MorvanEnseignement et PhD Cours Algèbre linéaire MATH-111(a) L'objectif du cours est d'introduire les notions de base de l'algèbre linéaire et ses applications. Math Outreach MATH-673
Simon BossoneyEnseignement et PhD Cours Algèbre linéaire et géométrie (pour MAN) PREPA-032(a) On présente les notions fondamentales de l'algèbre linéaire dans le contexte géométrique qui les a vues émerger. L'accent est donc mis principalement sur les dimensions 2 et 3, et en particulier sur la visualisation des objets et des opérations classiques dans le plan et l'espace. Analyse I (pour CMS) PREPA-003(a) Ce cours du premier semestre vise à établir les bases du calcul différentiel. Ana
Michael HerbstSee also
https://matmat.org: Group websitehttps://michael-herbst.com: Blog & personal website
Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Niklas Frederik Schmitz, Anna Paulish, Bruno Ploumhans, Benedikt Menges Cours Error control in scientific modelling MATH-500 Les erreurs sont omniprésentes dans les sciences informatiques. En ce qui concerne les problèmes de valeurs propres motivés par la science des matériaux et la modélisation atomistique, nous discutons, mettons en œuvre et appliquons Guillaume Alexandre C OlikierExpertise
Optimisation continue, analyse numérique
Guillaume Olikier est chercheur postdoctoral (Instructeur Bernoulli) au sein de l'Institut de Mathématiques à l'EPFL. Il a obtenu un master d'ingénieur en mathématiques appliquées (2017) et un doctorat en sciences de l'ingénieur et technologie (2023) de l'UCLouvain, Louvain-la-Neuve, Belgique. De 2023 à 2025, il était chercheur postdoctoral (Starting Research Position) au centre Inria d'Université Côte d’Azur, Sophia Antipolis, France . Son principal domain
Roger SauserEnseignement et PhD Cours Géométrie descriptive (pour MAN) PREPA-091 Le cours aborde les techniques des projections parallèles (axonométrie et représentation de Monge) et centrales (perspective) de manière à développer la capacité de l'étudiant.e à décrire et étudier des objets et des situations spatiales en les illustrant par des croquis. ICS (pour CMS) PREPA-026 Le cours présente différentes méthodes numériques destinées à la résolution d'équations non linéaires, au calcul
Marco PicassoExpertise
Computational Science and Engineering
Mission
I am teaching analysis and numerical analysis for engineers and mathematicians at bachelor and master levels.My research pertains to the numerical simulation of complex physical systems with partial differential equations.Here is some bibliometry: Google Scholar, Research Gate, Orcid, here is my most recent CV. Ongoing research projects: - Numerical simulation of aluminium electrolysis, collaboration with RioTinto LRF lab, Ycoorsystems SA and Jacques
Giordano FaviExpertise
Research: Non associative Algebra, Category Theory, Triangulated Category Theory, Balmer-Witt Theory, Quadratic Forms in Characteristic 2, Galois Theory, Essential dimension, Tensor Triangular GeometryTeaching: Algebra (Associative, Linear, Commutative or not), Differential Calculus , Algebraic Geometry/Topology, etc.
Travail en cours
Teaching: My current work at EPFL is half time dedicated to teaching mathematics for 1st year students. It is very important to give satisfactory introductory cou
Simone DeparisExpertise
Simone Deparis est professeur à l’EPFL, spécialisé en mathématiques appliquées, analyse numérique et didactique des mathématiques à l’université. Ses recherches portent à la fois sur la modélisation computationnelle pour les applications biomédicales et sur l’innovation pédagogique, avec un accent sur l’équité, l’auto-efficacité et la réforme de l’évaluation dans les grands cursus scientifiques.
Mission
Mes recherches portent sur les mathématiques appliquées et les sciences de l’apprentissage. En
Sixuan Sven WangEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Leonardo Nevali Cours Bayesian statistics MATH-339 Une première introduction aux statistiques bayésiennes, supposant des connaissances issues des cours de base en statistiques et en probabilité. Nous mettrons l'accent sur les aspects statistiques et mathématiques fondamentaux.
Georgios MoschidisEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Abraham Gabriel Dorsaz Cours Analysis IV (for EL, GM, MX) MATH-207(c) Ce cours est une introduction à la théorie de l'analyse complexe, aux séries et transformées de Fourier, à la transformée de Laplace, avec des applications à la théorie des équations différentielles ordinaires et partielles. Differential geometry I - curves and surfaces MATH-213 Ce cours constitue une introduction à la géométrie différentielle classique, qui ét
Pierre VandergheynstPierre Vandergheynst received the M.S. degree in physics and the Ph.D. degree in mathematical physics from the Université catholique de Louvain, Louvain-la-Neuve, Belgium, in 1995 and 1998, respectively. From 1998 to 2001, he was a Postdoctoral Researcher with the Signal Processing Laboratory, Swiss Federal Institute of Technology (EPFL), Lausanne, Switzerland. He was Assistant Professor at EPFL (2002-2007), where he is now a Full Professor of Electrical Engineering and, by courtesy, of Computer and Communication Sciences. As of 2015, Prof. Vandergheynst serves as EPFL’s Vice-Provost for Education. His research focuses on harmonic analysis, sparse approximations and mathematical data processing in general with applications covering signal, image and high dimensional data processing, computer vision, machine learning, data science and graph-based data processing. He was co-Editor-in-Chief of Signal Processing (2002-2006), Associate Editor of the IEEE Transactions on Signal Processing (2007-2011), the flagship journal of the signal processing community and currently serves as Associate Editor of Computer Vision and Image Understanding and SIAM Imaging Sciences. He has been on the Technical Committee of various conferences, serves on the steering committee of the SPARS workshop and was co-General Chairman of the EUSIPCO 2008 conference. Pierre Vandergheynst is the author or co-author of more than 70 journal papers, one monograph and several book chapters. He has received two IEEE best paper awards. Professor Vandergheynst is a laureate of the Apple 2007 ARTS award and of the 2009-2010 De Boelpaepe prize of the Royal Academy of Sciences of Belgium.
