Journées de Géométrie Algorithmique 2015 - Cargèse, 16 au 20 novembre 2015

Les JGA 2015 (école thématique du CNRS) seront organisées du 16 au 20 novembre 2015, à l'institut d'études scientifiques de Cargèse, en Corse.
La géométrie algorithmique a pour objet l’étude, la conception et l’analyse des structures de données et algorithmes géométriques. Ce domaine se situe à l’interface entre les mathématiques et l’informatique, étant tout particulièrement en lien avec la géométrie et la topologie, la statistique, la combinatoire, l’algorithmique et la théorie des graphes.  Les résultats de la discipline sont à la fois utilisateurs et générateurs d’outils théoriques fondamentaux, et motivés par les nombreux domaines d’applications qui demandent de traiter de manière efficace des objets ou des masses de données géométriques: imagerie médicale, robotique, vision par ordinateur, ingénierie numérique et bio-informatique.

Summer School BigOptim2015: Large-Scale Optimization - Grenoble, June 29-July 3, 2015

The Summer School BigOptim2015 : Large-Scale Optimization : Proximal Algorithms and Applications will be held in Grenoble, from June 29 to July 3, 2015.
Optimization is a multidisciplinary field: the need to solve increasingly more complex problems, with data of large size, attracts interest from experts of statistics, signal and image processing, bioinformatics... Indeed, it is challenging to minimize a sum of convex functions in high-dimensional spaces. If you have background in applied maths, signal processing, or any other field, but no competence at all in optimization, this summer school is for you!

Workshop on Structured Low-Rank Approximation, GIPSA-lab, Grenoble, 1-2 June, 2015

This two-day workshop will feature invited talks by renowned experts in SLRA and related topics, including development of efficient algorithmic approaches to deal with these difficult nonconvex problems, analysis of their convergence and theoretical guarantees, convex relaxations of SLRA, applications of SLRA and relations to other techniques like tensor decompositions.

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