Les réunions d’équipe Algo-Coop sont des séminaires NON FORMELS courts d’environ 20 minutes, dans lesquels vous, les membres du Projet, pouvez présenter votre travail fini ou actuel. Ils sont utiles pour présenter le travail que vous avez fait avant d’arriver au Cerfacs, pour répéter avant une conférence, pour partager des questions sur la recherche actuelle avec vos collègues…
Les débutants sont particulièrement les bienvenus!
Nous vous rappelons que la langue anglaise est favorisée pour ces réunions.
Vous pouvez vous inscrire sur cette adresse mail : yzel@cerfacs.fr
2021
- Implementing block preconditioners for multiphysics problems in firedrake, Ana ORDONEZ
- Fast Linear Solvers for Compatible Discrete Operator Schemes Arising in Incompressible CFD Simulations, Yongseok JANG
- Latent Space Data Assimilation by using Deep Learning, Mathis PEYRON
- Background error covariance matrix estimation from multifidelity ensembles, Jérémy BRIANT & Mayeul DESTOUCHES
- Fast solvers for robust discretizations in computational fluid dynamics, Pierre MATALON (Thesis defense rehearsal)
- Parallelisable preconditioners for saddle point weak-constraint 4D-Var, Jemima TABEART (University of Edinburgh)
- Background error covariance matrix estimation from multifidelity ensembles, Jérémy BRIANT
- Deep learning for species recognition to help protect bears and an embedded network, Elsa GULLAUD
- Multilevel Monte Carlo (MLMC) methods, Rob Scheichl (U. Heidelberg)
- Continuity equations and super-resolution microscopy for the reconstruction of a cell membrane potential, Alfio BORZI (U Wuerzburg)
- Two recent developments in Multilevel Monte Carlo, Mike GILES (University of Oxford)
- A multigrid-inspired approach for the Augmented Block Cimmino Distributed solver, Philippe LELEUX
- Algebraic multigrid preconditioner for statically condensed systems arising from lowest order hybrid discretizations,Pierre MATALON
- A block minimum residual norm subspace solver for sequences of multiple left and right-hand side linear systems, Yanfei XIANG
- Accounting for hydrometeor variables in a variational ensemble data assimilation scheme applied to the weather prediction model AROME, Mayeul DESTOUCHES
- Active learning for LSTM neural networks, Jérémy BRIANT
