Analyse de schémas d'optimisation stochastique en dimension infinie // Analysis of stochastic optimization schemes in infinite dimension
ABG-133327
ADUM-67359 |
Thesis topic | |
2025-09-05 | Other public funding |
Université de Pau et des Pays de l'Adour
Pau - Nouvelle Aquitaine - France
Analyse de schémas d'optimisation stochastique en dimension infinie // Analysis of stochastic optimization schemes in infinite dimension
- Mathematics
optimisation stochastique, équations aux dérivées partielles stochastiques
stochastic optimization, stochastic partial differential equations
stochastic optimization, stochastic partial differential equations
Topic description
L'objectif est d'étudier des schémas d'optimisation soumis à des perturbations stochastiques, associées à des fonctionnelles définies sur des espaces fonctionnels de dimension infinie.
L'étude se fera en reliant ces algorithmes avec des équations aux dérivées partielles stochastiques.
On cherchera à analyser rigoureusement ces méthodes et à proposer de nouvelles variantes.
L'enjeu principal est de combiner les problématiques venant de la dimension infinie et du cadre stochastique.
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
The objective is to study optimization schemes submitted to stochastic perturbation, which are associated to functional defined on infinite dimensional functional spaces.
The study will be performed by connecting these algorithms with stochastic partial differential equations.
One will be devoted to the rigorous analysis of those methods and the design of alternative methods.
The main challenge is to combine the problems in infinite dimension and the stochastic setting.
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Début de la thèse : 01/11/2025
L'étude se fera en reliant ces algorithmes avec des équations aux dérivées partielles stochastiques.
On cherchera à analyser rigoureusement ces méthodes et à proposer de nouvelles variantes.
L'enjeu principal est de combiner les problématiques venant de la dimension infinie et du cadre stochastique.
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
The objective is to study optimization schemes submitted to stochastic perturbation, which are associated to functional defined on infinite dimensional functional spaces.
The study will be performed by connecting these algorithms with stochastic partial differential equations.
One will be devoted to the rigorous analysis of those methods and the design of alternative methods.
The main challenge is to combine the problems in infinite dimension and the stochastic setting.
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Début de la thèse : 01/11/2025
Funding category
Other public funding
Funding further details
ANR Financement d'Agences de financement de la recherche
Presentation of host institution and host laboratory
Université de Pau et des Pays de l'Adour
Institution awarding doctoral degree
Université de Pau et des Pays de l'Adour
Graduate school
211 Sciences Exactes et leurs Applications
Candidate's profile
Compétences fortes en analyse stochastique et analyse des équations aux dérivées partielles stochastiques.
Connaissances fortes en optimisation et analyse numérique.
Expérience en analyse numériques des équations différentielles ou aux dérivées partielles stochastiques.
Strong skills in stochastic analysis and analysis of stochastic partial differential equations. Strong knowledge in optimization and numerical analysis. Some experience on numerical analysis of stochastic (partial) differential equations.
Strong skills in stochastic analysis and analysis of stochastic partial differential equations. Strong knowledge in optimization and numerical analysis. Some experience on numerical analysis of stochastic (partial) differential equations.
2025-10-05
Apply
Close
Vous avez déjà un compte ?
Nouvel utilisateur ?
More information about ABG?
Get ABG’s monthly newsletters including news, job offers, grants & fellowships and a selection of relevant events…
Discover our members
ASNR - Autorité de sûreté nucléaire et de radioprotection - Siège
ADEME
Laboratoire National de Métrologie et d'Essais - LNE
SUEZ
Généthon
MabDesign
ONERA - The French Aerospace Lab
PhDOOC
Tecknowmetrix
Nokia Bell Labs France
TotalEnergies
CESI
CASDEN
MabDesign
Aérocentre, Pôle d'excellence régional
Institut Sup'biotech de Paris
ANRT
Ifremer
Groupe AFNOR - Association française de normalisation