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Bienvenue - Laboratoire Jacques-Louis Lions

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Un poste de lecturer IA est annoncé sur le site de SCAI

Chiffres-clé

Chiffres clefs

189 personnes travaillent au LJLL

86 permanents

80 chercheurs et enseignants-chercheurs permanents

6 ingénieurs, techniciens et personnels administratifs

103 personnels non permanents

74 doctorants

15 post-doc et ATER

14 émérites et collaborateurs bénévoles

 

Chiffres janvier 2022

 

Séminaire du LJLL - 16 02 2018 14h00 : G. Migliorati

Giovanni Migliorati (Sorbonne Université, Paris)
Approximation en dimension élevée par moindres carrés pondérés et échantillonnage optimal

Résumé
Dans cet exposé, nous présentons quelques résultats récents sur la stabilité et l’erreur d’approximation de la méthode des moindres carrés pondérés, qui est utilisée pour approcher une fonction qui dépend d’un nombre élevé de paramètres. L’estimateur par moindres carrés pondérés est construit à partir d’évaluations de la fonction, et les points d’évaluation sont tirés au hasard suivant une certaine mesure de probabilité. En dimension quelconque, quand le nombre d’évaluations est linéairement proportionnel (à un logarithme près) à la taille de l’espace d’approximation, l’estimateur est stable et donne une erreur d’approximation optimale.
Il s’agit d’un travail en collaboration avec Albert Cohen.