Mai 2014


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Lundi 5 Mai
Heure: 14:15 - 17:00
Lieu: Salle B107, bâtiment B, Université de Villetaneuse
Résumé: Entity-centric computing
Description: Aldo Gangemi Chez le web sémantique, l'intégration des connaissances extraites de textes et de données sous forme de graphes sémantiques à monde ouvert, avec l'identité des “ressources” (entités) dereferenceable (“ancrée") sur le web, offre un solution incomplète, mais très pratique pour étudier empiriquement des phénomènes sémantiques.
Mardi 6 Mai
Heure: 14:00 - 17:00
Lieu: Salle B107, bâtiment B, Université de Villetaneuse
Résumé: Sur les diamètres de certains graphes de flips
Description: Lionel Pournin Considérons une surface orientable S de genre g avec k>0bords. Plaçons un ensemble E de n points sur S de manière que chaquebord contienne au moins un de ces points. Le graphe des flips de E estle graphe G dont les sommets sont les triangulations de E et dont lesarêtes joignent deux triangulations qui peuvent être transforméesl'une en l'autre par un flip (cette opération consiste à échanger lesdiagonales d'un quadrilatère). Le graphe G est connexe. Si onconsidère les triangulations de E à homéomorphisme près, les sommetsde E étant marqués, le diamètre de ce graphe est borné.Lorsque S est un disque dont le bord contient tous les points de E, Gest le graphe de l'associaèdre de dimension n-3. Il a été montrérécemment que le diamètre de ce graphe est 2n-10 dès que n estsupérieur à 12. La preuve de ce résultat sera esquissée. Plusieursautres résultats sur le diamètre de G seront ensuite donnés etdiscutés dans le cas où S n'est pas un disque.
Lundi 12 Mai
Heure: 14:15 - 17:00
Lieu: Salle B107, bâtiment B, Université de Villetaneuse
Résumé: Hybridation TAL / KE pour l'extraction des graphes d'évènements
Description: Ehab Hassan
Mardi 13 Mai
Heure: 14:00 - 17:00
Lieu: Salle B107, bâtiment B, Université de Villetaneuse
Résumé: Objets combinatoires en cryptographie et en théorie des codes
Description: Sihem Mesnager Les fonctions courbes ont été introduites par Rothaus et étudiées pourla première fois par Dillon dans sa thèse. Les fonctions courbes sontles fonctions booléennes qui sont à distance de Hamming maximale desfonctions affines. Depuis leur introduction, ellessont devenues l'un des objets les plus important en cryptographie symétrique. Unedes raisons motivant leur étude est qu'il est recommandé que lafonction booléenne utilisée pour concevoir un système de chiffrementsymétrique soit une fonction courbe pour pouvoir résister de manière optimaleaux attaques par corrélation rapides. En plus de cette importancecryptographique, les fonctions courbes ont la propriété fascinante queleurs supports sont des objets combinatoires intéressants. Leurs supportsforment des ensembles à différence, appelés ensembles àdifférence de Hadamard. Parmi les familles de fonctions courbes, il enest une qui pourrait avoir une importance grandissante dans les annéesà venir : les fonctions hyper-courbes (introduites par Youssef et Gongen 2001). Les fonctions hyper-courbes sont des fonctions courbes quiont la propriété d'être aussi à distance maximale des permutationspolynomiales. Très récemment, il a été mis en lumière que cesfonctions étaient en relation étroite avec des objets géométriquesintéressants: les hyperovales.Dans cet exposé, nous présenterons un résumé des résultats les plusimportants et de nos apports à l'étude des fonctions booléennescourbes en illustrant les liens possibles entre les fonctions courbes etdes objets combinatoires et géométriques cités précédemment. Nousprésenterons aussi le lien entre les fonctions courbes et la théoriedes codes et plus particulièrement entre certaines fonctionsvectorielles courbes et les codes minimaux (dont les propriétéscombinatoires peuvent être exploitées par les systèmes de partagede secret).
Mardi 20 Mai
Heure: 14:00 - 17:00
Lieu: Salle B107, bâtiment B, Université de Villetaneuse
Résumé: Conformal field theory approach: combinatorial aspects and applications in critical geometry
Description: Raoul Santachiara
Vendredi 23 Mai
Heure: 10:00 - 12:00
Lieu: Salle B107, bâtiment B, Université de Villetaneuse
Résumé: Opérades et Surjections
Description: Muriel Livernet Dans un premier temps j'expliquerai sur des exemples simples ce
que sont les opérades. Dans un deuxième temps j'introduirai l'opérade des
surjections et exposerai les questions combinatoires que l'on se pose afin
de résoudre des problèmes en topologie algébrique.
Samedi 24 Mai
Heure: 12:00 - 13:30
Lieu: Salle B107, bâtiment B, Université de Villetaneuse
Résumé: Polynomial-Time Search Algorithms for Combined Exponential and Classical Neighborhoods of the CARP
Description: Stefan Irnich
Mardi 27 Mai
Heure: 12:00 - 13:30
Lieu: Salle B107, bâtiment B, Université de Villetaneuse
Résumé: Statistical Data Analysis techniques for “distribution-valued data”
Description: Rosanna Verde In many real experiences, data are collected and/or represented by frequency distributions. If Y is a numerical and continuous variable, many distinct values yi  can be observed. In these cases, the values are usually grouped in a smaller number H of consecutive and disjoint bins Ih (groups, classes, intervals, etc.). The frequency distribution of the variable Y is obtained considering the number of data values nh falling in each Ih. The histogram is then the typical graphical representation for the variable Y.The interest in analyzing data expressed by frequency distributions, as well as by histograms, is evident in many fields of research. Involving the treatment of experimental data that are collected in a range of values, whereas the measurement instrument gives only approximated (or rounded) values. An example can be given by sensors for air pollution control located in different zones of an urban area. The different distributions of measured data about the different levels of air pollutants across a day, allow to compare, and then to group into homogeneous clusters, the different controlled zones.In the framework of Symbolic Data Analysis (SDA) multi-valued data, represented by an empirical distribution(like a histogram or an observed density or a quantile function) of a quantitative variable, is defined distribution-valued data, as well as, the variable which takes as values distribution-valued data, is defined as a distributional variable.Many techniques have been recently developed for this kind of data (). The comparison of empirical distribution functions is possible by using a suitable family of distances based on the Wasserstein metric that furnishes interesting interpretative results about the characteristics (or the moments) of the distributions. The Wasserstein metric is defined as the distance (in different norm) between the empirical quantile functions (the inverse of the cumulate distribution functions associated to each observed distribution).The seminar will introduce some basic statistics for distribution valued data.Novel univariate statistics emerge from the definition of a measure of variability that is related to a distance between distributions. Then, considering the ℓ2 Wasserstein distance it is possible to define a product operator between two distributions, that has allowed to propose an extension of the classical covariance and correlation measures between distributional variables.Among the techniques of Data Analysis extended to this kind of data, during the seminar, it will be presented an approach of the dynamic clustering algorithm (like Nuées Dynamiques, (Diday (1971), Diday and Simon (1976)), based on the Wasserstein distance, with the aim to discover typologies on the basis of the similarity of the observed distributions.An application of the DCA is shown in the framework of the data stream analysis in order to detect changes in the data structure.Furthermore, a simple linear regression model will be proposed as a suitable model to estimate a distributional response variable by a linear transformation of another independent distributional variable. The main idea is to use the Wasserstein metric to measure the sum of squared errors between the observed and predicted distributional data.A space dimension reduction technique (like principal component analysis) will be  also proposed to visualize the proximities between observations and relationships among quantile function on factorial plans.Some application on real and synthetic data will be shown in order to evaluate the performance of the proposed approaches.    
Heure: 14:00 - 17:00
Lieu: Salle B107, bâtiment B, Université de Villetaneuse
Résumé: La fonction à deux points et à trois points pour les quadrangulations et cartes
Description: Eric Fusy Pour une famille F de cartes planaires on appelle "fonction à k points" la série génératrice de comptage des cartes de F avec k pointsmarqués dont les distances deux à deux sont prescrites. On sait depuis les résultats de Bouttier, Di Francesco et Guitter(s'appuyant sur une bijection de Schaeffer) que la fonction à 2 points desquadrangulations admet une expression explicite, et des réultats plusrécents de Bouttier et Guitter (s'appuyant sur une bijection de Miermont)ont établi une expression explicite pour la fonction à trois points des quadrangulations.Nous passerons en revue ces résultats et montrerons comment on peut exploiter une bijection récente due à Ambjorn et Budd pour établir desexpressions explicites pour les fonctions à deux points et à trois points des cartes générales.Travaux en commun avec Jérémie Bouttier et Emmanuel Guitter