Aller au contenu  Aller au menu  Aller à la recherche

Bienvenue - Laboratoire Jacques-Louis Lions

Partenariats

CNRS

UPMC

UdP
Print this page |
Internships (10th and 11th grades high school students)
Job shadowing (Year 10, Year 11 students) See https://www.math.univ-paris-diderot.fr/diffusion/index

Key figures

Key figures

189 people work at LJLL

90 permanent staff

82 researchers and permanent lecturers

8 engineers, technicians and administrative staff

99 non-permanent staff

73 Phd students

14 Post-doc and ATER

12 emeritus scholars and external collaborators

 

Figures : March 2019

 

Séminaire du LJLL : T. Lelièvre

05 février 2016 — 14h00
Tony Lelièvre (Ecole des Ponts ParisTech)
Métastabilité : des processus stochastiques à l’analyse semi-classique
Résumé
 Un processus stochastique est dit métastable s’il reste pendant une très longue période de temps dans une région de l’espace (appelée région métastable) avant de gagner une autre région métastable, où il reste à nouveau piégé. De tels processus apparaissent de manière naturelle dans de nombreux domaines d’application, la métastabilité correspondant au fait que plusieurs échelles de temps sont présentes dans le modèle : une échelle de temps courte correspondant aux vibrations dans les régions métastables, et une échelle de temps beaucoup plus longue associée aux transitions entre états métastables. Par exemple, en simulation moléculaire, les régions métastables sont typiquement associées aux conformations atomiques d’une molécule (ou d’un ensemble de molécules), et on est intéressé par la simulation et l’étude des transitions entre ces conformations.
 Dans cet exposé, j’expliquerai comment on peut étudier les évènements de sortie d’un état métastable en utilisant un problème aux valeurs propres. Ce point de vue permet de construire des algorithmes très efficaces pour simuler de tels processus (en utilisant notamment des architectures parallèles), et donne également une nouvelle manière de prouver les lois d’Eyring-Kramers, en utilisant des techniques de l’analyse semi-classique.