Faculté des arts et des sciences – Département de mathématiques et de statistique: Recent submissions
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Généralisation du théorème central limite conditionné sur l'environnement d'une marche aléatoire biaisé sur un arbre aléatoire
(2024-02-21)Nous nous penchons sur les fluctuations des marches dans plusieurs modèles de marches aléatoires en milieux aléatoires. En particulier, le résultat principal de ce mémoire est de prouver qu'il existe un théorème central limite trempé pour la marche ... -
Diamètre spectral et cohomologie symplectique
(2024-02-21)Le groupe de difféomorphismes hamiltoniens à support compact d’une variété symplectique admet une distance naturelle bi-invariante, d’après les travaux de Viterbo, Schwarz, Oh, Frauenfelder et Schlenk, construite à partir des invariants spectraux ... -
L'invariant de Gromov-Witten
(2023-05-29)Ce mémoire revient sur l'invariant de Gromov-Witten dans le contexte de topologie symplectique. D'abord, on présente un survol des notions nécessaires de la topologie symplectique, qui inclut les espaces vectoriels symplectiques, les variétés symplectiques, ... -
Sur les algèbres d'endomorphismes du produit tensoriel de Uq(sl2)-modules en q racine de l'unité
(2023-11-01)Ce mémoire porte sur la structure des centralisateurs de l'action de l'extension de Lusztig LUqsl2 du groupe quantique Uqsl2 sur les produits tensoriels de la forme \(M\otimes L_q(1)^{\otimes n}\) en q une racine de l'unité. Ici, n est un entier positif, ... -
La propriété de Northcott de fonctions zêta sur des familles d'extensions
(2023-11-01)En mathématiques, une hauteur est une fonction utilisée pour mesurer la complexité d’un objet. Lorsqu’uniquement un nombre fini d’éléments possèdent une hauteur bornée, on dit alors que cette hauteur possède la propriété de Northcott. Un des intérêts ... -
Le lasso linéaire : une méthode pour des données de petites et grandes dimensions en régression linéaire
(2023-09-13)Dans ce mémoire, nous nous intéressons à une façon géométrique de voir la méthode du Lasso en régression linéaire. Le Lasso est une méthode qui, de façon simultanée, estime les coefficients associés aux prédicteurs et sélectionne les prédicteurs ... -
Application de méthodes d’apprentissage profond pour images avec structure additionnelle à différents contextes
(2023-09-13)Les méthodes d’apprentissage profond connaissent une croissance fulgurante. Une explication de ce phénomène est l’essor de la puissance de calcul combiné à l’accessibilité de données en grande quantité. Néanmoins, plusieurs applications de la vie ... -
Dynamical generation of graphene
(Springer, 2019-03-12)In recent years, the astonishing physical properties of carbon nanostructures have been discovered and are nowadays being intensively studied. We introduce how to obtain a graphene sheet using group theoretical methods and how to construct a graphene ... -
Limit order books in statistical arbitrage and anomaly detection
(2023-09-13)Cette thèse propose des méthodes exploitant la vaste information contenue dans les carnets d’ordres (LOBs). La première partie de cette thèse découvre des inefficacités dans les LOBs qui sont source d’arbitrage statistique pour les traders haute ...
