Les thèmes abordés incluent
Vendredi 20 février, à Toulouse
Abstract: L'objectif de ce mini-cours est de présenter un point de vue issu de la théorie des matrices aléatoires dans le cadre de la méthode du gradient pour l'optimisation des réseaux de neurones. On s'intéresse au noyau Y(h) associé à un réseau à deux couches, dans le cas où les dimensions des espaces vectoriels sous-jacent sont grandes, dans l'échelle classique des matrices aléatoires : plus précisément, notre objectif est de comprendre la distribution de valeurs singulières d'une matrice aléatoire de la forme : Y(h)= \frac{1}{\sqrt N_2} h \{ \frac{WX}{N_0} \}, où X,W sont des matrices indépendantes à entrées i.i.d., et h est une fonction évaluée entrées par entrées. Nous montrerons comment la méthode des moments, couplée aux outils de probabilités libres, permet de montrer que ce matrice a la même distribution asymptotique de valeurs singulières qu'un polynôme très simple en des matrices aléatoires indépendantes.
Abstract: In the 70s, the works of physicists – in particular those of Brézin, Itzykson, Parisi, and Zuber – emphasized the strong links between map (graph embedded in a surface) enumeration and computation of observables in random matrix theory. The Dumitriu-Edelman model is a random tridiagonal matrix model whose eigenvalues are distributed according to the $\beta$-ensemble, a distribution which interpolates between the eigenvalue distributions of several Gaussian matrix models. In this talk, I will present an approach based on the model of Dumitriu and Edelman. It allows to express observable of random matrix theory in terms of well-labelled hypermaps, studied by Bouttier, Fusy, and Guitter. In particular, this allows to compute quantities related to distances in a planar map.
Abstract: TBA
Abstract: The stochastic generalized Lotka-Volterra equations with symmetric interaction matrices are widely used to model the dynamics of species abundances in ecosystems subject to demographic noise. Following the pioneering work of May, we consider a regime in which the interaction matrix is large and random. We show that the invariant distribution of the resulting Markov process can be expressed as a random Gibbs measure. This structure allows for a rigorous analysis using spin-glass techniques developed in the theory of disordered systems. This presentation is based on the preprint https://arxiv.org/abs/2510.15754
* Organisateurs 2024-2025.
* Vendredi 10 octobre, à l'IHP
* Vendredi 21 novembre, à l'IHP
* Vendredi 5 décembre, au CMLS à l'Ecole Polytechnique
* Vendredi 16 janvier, à l'IHP
* Vendredi 20 février, à Toulouse
* Vendredi 13 mars, à l'IHP
* Vendredi 10 avril, à l'IHP
* Vendredi 29 mai, à l'IHP
* Vendredi 19 juin, à l'IHP
Le séminaire MEGA a été créé en 2014 par Djalil Chafaï et Camille Male avec l'aide de Florent Benaych-Georges.
Image est tirée de https://www.mat.tuhh.de/forschung/aa/forschung.html.