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Séance de cours

Modèle d'émission aléatoire du champ sur les graphiques

Dans cours

PHYS-642: Statistical physics for optimization & learning

This course covers the statistical physics approach to computer science problems, with an emphasis on heuristic & rigorous mathematical technics, ranging from graph theory and constraint satisfaction to inference to machine learning, neural networks and st ...

Description

Cette séance de cours couvre le modèle d'émission aléatoire du champ (RFIM) sur les graphiques aléatoires, en discutant des mises à jour de la propagation des croyances, de la dynamique des populations, des diagrammes de phase et de la simplification des messages. Il explore le modèle Potts sur des graphiques aléatoires et l'utilisation de champs efficaces dans la mise à jour BP.

Enseignant·e·s (2)

Florent Gérard Krzakala

Lenka Zdeborová

Lenka Zdeborová is a Professor of Physics and of Computer Science in École Polytechnique Fédérale de Lausanne where she leads the Statistical Physics of Computation Laboratory. She received a PhD in physics from University Paris-Sud and from Charles University in Prague in 2008. She spent two years in the Los Alamos National Laboratory as the Director's Postdoctoral Fellow. Between 2010 and 2020 she was a researcher at CNRS working in the Institute of Theoretical Physics in CEA Saclay, France. In 2014, she was awarded the CNRS bronze medal, in 2016 Philippe Meyer prize in theoretical physics and an ERC Starting Grant, in 2018 the Irène Joliot-Curie prize, in 2021 the Gibbs lectureship of AMS. She is an editorial board member for Journal of Physics A, Physical Review E, Physical Review X, SIMODS, Machine Learning: Science and Technology, and Information and Inference. Lenka's expertise is in applications of concepts from statistical physics, such as advanced mean field methods, replica method and related message-passing algorithms, to problems in machine learning, signal processing, inference and optimization. She enjoys erasing the boundaries between theoretical physics, mathematics and computer science.

Source officielle

Proximité ontologique

Mathématiques

Mathématiques discrètes: Théorie des graphes

Concepts associés (32)

Potts model

In statistical mechanics, the Potts model, a generalization of the Ising model, is a model of interacting spins on a crystalline lattice. By studying the Potts model, one may gain insight into the behaviour of ferromagnets and certain other phenomena of solid-state physics. The strength of the Potts model is not so much that it models these physical systems well; it is rather that the one-dimensional case is exactly solvable, and that it has a rich mathematical formulation that has been studied extensively.

Dynamique des populations

La dynamique des populations est une branche de l'écologie qui s’intéresse à la fluctuation dans le temps du nombre d'individus au sein d'une population d’êtres vivants. Elle a également pour but de comprendre les influences environnementales sur les effectifs des populations. La structuration de la population par âge, poids, l'environnement, la biologie des groupes, et les processus qui influent sur ces changements font également partie de son champ d'étude.

Population dynamics of fisheries

A fishery is an area with an associated fish or aquatic population which is harvested for its commercial or recreational value. Fisheries can be wild or farmed. Population dynamics describes the ways in which a given population grows and shrinks over time, as controlled by birth, death, and migration. It is the basis for understanding changing fishery patterns and issues such as habitat destruction, predation and optimal harvesting rates. The population dynamics of fisheries is used by fisheries scientists to determine sustainable yields.

Démécologie

thumb|350px|Groupes familiaux d'éléphants, au sein d'une population régionale thumb|350px|Un groupe de « populations » constitue une métapopulation. Les populations d'animaux, plantes, champignons, microbes... contribuent au fonctionnement des écosystèmes, qui eux-mêmes forment des biomes et la biosphère ou symbiosphère (expression de Joël de Rosnay est le niveau planétaire d'intégration de toutes les échelles du Vivant (du gène à la somme des biomes (sans laquelle l'oxygène et donc la couche d'ozone n'existeraient pas) ; Le gène est représenté à part, car non vivant en tant que tel, mais support d'information et base du vivant.

Population model

A population model is a type of mathematical model that is applied to the study of population dynamics. Models allow a better understanding of how complex interactions and processes work. Modeling of dynamic interactions in nature can provide a manageable way of understanding how numbers change over time or in relation to each other. Many patterns can be noticed by using population modeling as a tool. Ecological population modeling is concerned with the changes in parameters such as population size and age distribution within a population.

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Séances de cours associées (47)

Modèles graphiques : Représentation des distributions probabilistes

Couvre les modèles graphiques pour les distributions probabilistes à l'aide de graphiques, de nœuds et de bords.

Théorie de l'information: Bases

Couvre les bases de la théorie de l'information, de l'entropie et des points fixes dans les coloriages graphiques et le modèle Ising.

Propagation de la croyance pour la coloration graphique

Explore la propagation de la croyance pour la coloration des graphiques et ses propriétés de convergence.

Propagation de la croyance

Explore la propagation de la croyance dans les modèles graphiques, les graphiques de facteurs, les exemples de verre de spin, les distributions de Boltzmann et les propriétés de coloration des graphiques.

Graph Models et Brain Connectomics

Explore la théorie des graphes dans la connectomique cérébrale, les applications d'IRM, la pertinence de l'analyse de réseau et les empreintes digitales individuelles.

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