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- Rapports d'activité
Equipe de recherche GEOSTAT
Géométrie et statistiques dans les données d'acquisition
- Responsable : Hussein Yahia
- Type : Équipe-projet
- Centre(s) de recherche : Bordeaux
- Domaine : Mathématiques appliquées, calcul et simulation
- Thème : Optimisation, apprentissage et méthodes statistiques
Présentation de l'équipe
L'équipe GeoStat entreprend des recherches fondamentales et appliquées sur des nouvelles méthodes émergentes dans l'analyse non-linéaire des signaux et systèmes complexes, en utilisant des paradigmes liés aux notions d'invariance d'échelle, de predictabilité, ainsi que dans le développement du formalisme multiéchelles microcanonique.Axes de recherche
Les recherches théoriques dans GeoStat concernent les domaines suivants:- méthodes multiéchelles issues de la physique pour l'analyse des systèmes complexes (calcul des exposants de singularité, exposants de Lyapunov, grandes déviations etc.),
- prédictabilité dans les systèmes complexes,
- ondelettes optimales,
- analyse, classification et détection.
- analyse des signaux turbulents issus des observations satellitaires,
- signaux complexes en astronomie, optique adaptative,
- analyse du signal parole.
Relations industrielles et internationales
GeoStat travaille en étroite collaboration avec les équipes suivantes :- le laboratoire d'astrophysique de Toulouse-Tarbes (LATT, UMR CNRS 5572),
- le département d'océanographie physique à l'ICM-CSIC de Barcelone,
- le laboratoire LEGOS (UMR CNRSS 5566, Toulouse),
- le laboratoire de physique théorique de la matière condensée, Université Paris 6, UMR CNRS 7600,
- l'IRIT (Institut de Recher en Informatique de Toulouse).
Mots-clés : Traitement du signal Methodes non-lineaires Systemes complexes Turbulence Méthodes multiéchelles Complexité Invariance d'échelle Signaux complexes Analyse du signal parole Optique adaptative
Equipes de recherche du même thème :
- CLASSIC - Computational Learning, Aggregation, Supervised Statistical, Inference, and Classification
- DOLPHIN - Optimisation multi-critère parallèle coopérative
- MISTIS - Modélisation et Inférence de phenomenes aléatoires complexes et structures
- MODAL - MOdel for Data Analysis and Learning
- REALOPT - Reformulations et algorithmes pour l'Optimisation combinatoire
- SELECT - Sélection de modèles en apprentissage statistique
- SEQUEL - Sequential Learning
- SIERRA - Apprentissage Statistique et Parcimonie
- TAO - thème Apprentissage et Optimisation
Contact
Responsable de l'équipe
Hussein Yahia
Tél: +33 5 24 57 41 38
Secrétariat
Tél: +33 5 24 57 40 53
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