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
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
Annalisa BuffaEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Gonzalo Bonilla Moreno, Philipp Christoph Weder, Yannis Dirk Voet, Fabio Marcinno, Ferhat Sindy, Francesco Sala, Markus Renoldner, Mohamed Ben Abdelouahab, Davor Dobrota A dirigé les thèses EPFL de Luca Coradello, Ondine Chanon, Riccardo Puppi Cours Numerical approximation of PDEs MATH-451 Ce cours porte sur la dérivation, l'analyse théorique et l'implémentation de la méthode des éléments finis pour l'approximation numérique des équations aux dér
Xue-Mei Li-HairerEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Johann Williams, Timon Miehling, Szymon Sobczak, Kexing Ying Cours Introduction to multi-scale stochastic dynamics MATH-487 Ce cours présente les systèmes lents/rapides et les outils mathématiques permettant de dériver des équations efficaces régissant leur comportement. Les étudiants acquerront les concepts et techniques fondamentaux pour analyser rigoureusement les systèmes stochastiques multi-échelles complexes
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
Katarzyna Zuleta EstrugoEnseignement et PhD Cours Mathématiques (pour GEU) UNIL-114 Le but de ce cours est d'introduire les notions mathématiques de base nécessaires à la poursuite des études dans lesdomaines de la géographie, de la géologie et des sciences de l'environnement. Il est destiné aux étudiants de 1èreannée de la Faculté des géosciences et de l'environnement (UNIL). Mathématiques générales I (pour BIO+PHA) UNIL-107 Le but de ce cours est d'introduire les notions mathématiques de base néce
Leonid MoninEnseignement et PhD Cours Algebra III - rings and fields MATH-215 C'est un cours introductoire dans la théorie d'anneau et de corps. Analyse I (anglais) MATH-101(en) Étudier les concepts fondamentaux d'analyse et le calcul différentiel et intégral des fonctions réelles d'une variable. Topology III - Homology MATH-323 L'homologie est l'un des outils les plus importants pour étudier les espaces topologiques et elle joue un rôle important dans de nombreux domaine
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
José Luis Zuleta EstrugoEnseignement et PhD Cours Algèbre linéaire MATH-111(g) L'objectif du cours est d'introduire les notions de base de l'algèbre linéaire et ses applications. Analyse II MATH-106(c) Étudier les concepts fondamentaux d'analyse et le calcul différentiel et intégral des fonctions réelles de plusieursvariables. Mathématiques I (pour SFU) UNIL-130 Le but de ce cours est d'introduire les notions mathématiques de base nécessaires à la poursuite des études dans le domaine
Sofia Charlotta OlhedeSofia Olhede is a professor of Statistics at EPFL in Switzerland. She joined UCL prior to this in 2007, before which she was a senior lecturer of statistics (associate professor) at Imperial College London (2006-2007), a lecturer of statistics (assistant professor) (2002-2006), where she also completed her PhD in 2003 and MSci in 2000. She has held three research fellowships while at UCL: UK Engineering and Physical Sciences Springboard fellowship as well as a five-year Leadership fellowship, and now holds a European Research Council Consolidator fellowship. Sofia has contributed to the study of stochastic processes; time series, random fields and networks. Sofia was part of the multi-institutional team that set up the UK national data science institute, the Alan Turing Institute. She organised and served as chair of the science committee that developed the initial 500 000 pounds scientific programme of the institute; peer-reviewing over 100 workshop proposals and hosting over 30. She also chaired the first recruitment wave of the institute hiring 13 data scientists as a multi-university recruitment drive. Sofia was a member of the Royal Society and British Academy Data Governance Working Group, and the Royal Society working group on machine learning. Most recently she was one of 3 commissioners on a law society commission on the usage of algorithms in the justice system.
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