Lenka ZdeborováLenka 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.
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
Olga FinkEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Han Sun, Leandro Von Krannichfeldt, Keivan Faghih Niresi, Zepeng Zhang, Vinay Sharma, Chenghao Xu, Raffael Pascal Theiler, Kevin Antonio Steiner, Sergei Garmaev, Amaury Wei A dirigé les thèses EPFL de Ismail Nejjar, Mengjie Zhao Cours Data Science for infrastructure condition monitoring CIVIL-332 Le cours couvrira les étapes pertinentes de la surveillance de l'état des infrastructures basée sur les données: l'acquisition des données, en passant p
Myrto LimniosExpertise
Nonparametric statistics, statistical learning theory and methods, stochastic processes
Enseignement et PhD Cours Empirical processes MATH-522 Nous étudierons comment contrôler le comportement non-asymptotique et aléatoire de collections d'estimateurs, lorsqu'indexées par des classes de fonctions/d'ensembles. Des exemples en statistiques et des méthodes non-paramétriques en apprentissage automatique seront traités. Regression methods MATH-408 Cours de niveau master
Konstantinos KarapiperisEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Hrishikesh Gopakumar Menon, Thomas Henzel Cours Multiscale modelling in mechanics CIVIL-408 Ce cours présente les principes et techniques de modélisation des matériaux à différenteséchelles spatiales, depuis le niveau des atomes ou des grains jusqu'à l'échelle continue oustructurelle. L'accent est mis sur la mise à l'échelle hiérarchique (homogénéisation),tandis que les techniques concu Soil mechanics and flow through porous media CIVIL
Lénaïc ChizatEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Javier Esteban Maass Martinez A dirigé les thèses EPFL de Guillaume Yitian Wang Cours Computational optimal transport MATH-528 Aspects computationnels de la théorie du transport de mesures, du problème classique du transport optimal classique au modèles de diffusion modernes. Topics in machine learning MATH-520 Analyse mathématique des techniques modernes d'apprentissage supervisé, avec une emphase sur les réseaux de neurones arti
Michail VlachosEnseignement et PhD Cours Data science and machine learning MGT-502 Introduction pratique à la science des données et à l'apprentissage automatique. Nous abordons les systèmes de recommandation, l'IA générative, les chatbots, les graphes, ainsi que la régression, la classification, l'analyse de texte et les réseaux neuronaux. Programmation en Python.
Vinay SharmaExpertise
Computational Mechanics, Graph Machine Learning.
Florian Karl RichterCurriculum vitae You can download my CV here
ResearchResearch Fields Ergodic Theory, Combinatorics, Number TheoryList of Publications Open-access preprints and e-prints of all my publications are freely available on arXiv ↗ .An inverse theorem for sumsets of sets of positive density in the integersEthan Ackelsberg, Florian K. Richter submitted, 117 pageslink ↗Weighted averages of arithmetic functions and applications to equidistributionVitaly Bergelson, Michael Reilly, Florian K. Richter submitted, 29 page
Elisabeth AgoritsasExpertise
=> See my personal homepage for more content https://eagoritsas.wordpress.com.Statistical physics of classical disordered systems, with focus on specific classes of models:disordered elastic interfaces and random manifolds,mesoscopic elasto-plastic models (spatially-resolved and effectively mean-field versions),mean-field description of structurally disordered systems (e.g. glasses) in infinite dimensions,continuous random perceptron model.1D Kardar-Parisi-Zhang equation and its encompassing unive Mats Julius StensrudEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Ignacio Gonzalez Perez, Gellért Géza Perényi, Lorenzo Gasparollo, Julien David Laurendeau A dirigé les thèses EPFL de Matias Janvin, Amit Sawant Cours Causal thinking MATH-352 Ce cours donnera une présentation unifiée des méthodes modernes d'inférence causale. Nous nous concentrons sur les concepts, et nous présenterons des exemples et des idées provenant de diverses disciplines scientifiques, notamment la médecine, l'informatique, l'ingénierie,
Geovani RizkExpertise
Distributed Machine Learning, Robustness, Safety, Optimization, Multi-Agent, Bandits in Graphs
I am a postdoctoral researcher at école Polytechnique Fédérale de Lausanne since 2022, where I work with Rachid Guerraoui on robustness of distributed machine learning algorithms. From 2018 to 2022, I completed my Ph.D. in computer science at Université Paris Dauphine-PSL on multi-agent bandits in graphs under the supervision of Yann Chevaleyre, Rida Laraki, Igor Colin, and Albert Thomas.Pre-prints Over
Vittorio ErbaEnseignement et PhD Cours Statistical physics of computation PHYS-512 Les étudiants comprennent les outils de la physique statistique des systèmes désordonnés et les appliquent pour étudier des problèmes d'informatique et de statistiques en théorie des graphes, en optimisation discrète, ainsi qu'en inférence et en apprentissage automatique.
Haomin SunExpertise
I am currently working on turbulent momentum transport in tokamak using both theoretical and numerical methods.
Maria ColomboEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Roberto Colombo, Antonio Tirotta, Carl Johan Peter Johansson, Giulia Mescolini A dirigé les thèses EPFL de Luigi De Rosa, Silja Noëmi Aline Haffter, Massimo Sorella Cours Analysis IV - Lebesgue measure, Fourier analysis MATH-205 Apprendre les bases de l'intégrale de Lebesgue et l'analyse de Fourier. Topics on the Euler and Navier-Stokes equations MATH-647
Emma Elizabeth TolleyI studied the universe at the smallest scales at the Large Hadron Collider, now we're getting ready to study it at the largest scales with the Square Kilometer Array. My research focuses on developing high-performance computing and new data science techniques to image and analyse the radio sky.
Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Markus Johan Bredberg, Ashutosh Kumar Mishra A co-dirigé les thèses EPFL de Shreyam Parth Krishna Cours Physique générale : mécanique (classe inversée en anglais)
