UPR 2151 LMA – Laboratoire de Mathématiques

Activités

Le Laboratoire de Mathématiques d’Avignon (anciennement le Laboratoire d’Analyse non linéaire et Géométrie) a été créé en 1989 à partir de deux groupes de recherche en analyse convexe et en géométrie. Il regroupe l’ensemble des mathématiciens d’Avignon Université. En 2009 le laboratoire s’est ouvert à un troisième groupe de recherche : la statistique.

Il comporte actuellement dix-neuf membres permanents enseignant-chercheurs répartis en trois équipes : équipe d’analyse non-linéaire et optimisation, équipe de systèmes dynamiques et géométrie, équipe de statistique.

Son but principal est de rassembler, de soutenir des chercheurs actifs sur les thèmes de recherche de ces trois équipes, d’encourager des collaborations nationales et internationales et de favoriser l’accueil de doctorants.

Sur Internet http://math.univ-avignon.fr/

Direction
Céline Lacaux

Direction Adjointe
Philippe Bolle

Activités de recherche

Les thèmes de recherche de ce laboratoire s’articulent autour de trois axes principaux :

• l’analyse non linéaire et l’optimisation pour traiter en particulier diverses applications (localisation, réseaux de transport multi-produits, imagerie médicale…) ;
• les systèmes dynamiques et la géométrie différentielle qui permettent d’étudier différents problèmes issus de la physique (mécanique céleste, relativité générale…) ;
• la statistique : avec comme thématique privilégiée, la statistique des processus (estimation fonctionnelle, statistique spatiale, processus ponctuels spatiotemporels…) et ses applications (prévision, détection de ruptures, économétrie spatiale, épidémiologie, agriculture de précision…).

Partenariats

Fédération de Recherche des Unités de Mathématiques d’Aix-Marseille (FR2291 du CNRS)

Informations complémentaires

Compétences et savoir-faire

• Résolution de problèmes complexes faisant intervenir des méthodes variationnelles, des équations d’évolution et des méthodes statistiques.
• Modélisation et solution de problèmes d’optimisation liés à la décision multicritère.
• Modélisation statistique, prévision et calcul de risques.
• Vulgarisation de notions mathématiques, contribution à l’avancement de la recherche en mathématiques fondamentales et appliquées au niveau international.
• Maîtrise de méthodes de calcul scientifique dans le domaine de l’optimisation.
• Traitement de données réelles. Développement de packages R.