MASCOT 2012 Meeting

The MASCOT NUM 2012 meeting will be organized by the CEA, Direction des applications militaires Île-de-France.

It will take place at the TGCC (Très grand centre de calcul) in Bruyères-le-Châtel, from March 21st to March 23rd, 2012.

Practical informations

There are no inscription fees.

The hotel reservations are to be made by the participants themselves.

A shuttle will be available from Denfert-Rochereau station (a public transportation station in Paris) to the TGCC every morning at 8am, and to the TGCC back to Denfert-Rochereau (departure 5pm, arrival near 6.30pm).

PhD students' day

Le mercredi 21 mars aura lieu notre habituelle “Journée des doctorants”.
Les doctorants travaillant sur les sujets des incertitudes en simulation numérique, planification et modélisation des expériences numériques, validation de modèles, optimisation et conception sous incertitudes, applications environnementales et industrielles, …, sont invités à soumettre des propositions de communication avant le 13 janvier 2012 à l'adresse gdrmascotnum@gmail.com.
Il est demandé un résumé de deux pages maximum (titre, auteur, bibliographie compris) incluant également une présentation courte (quelques lignes) de l'étudiant et du contexte général de sa thèse.
A l'issue de cette soumission, une sélection sera faite par le comité scientifique du GdR pour sélectionner les communications orales et les communications posters.
Comme les années précédentes, un prix d'une valeur de 1000 Euros sera décerné par le bureau du GdR au doctorant dont la communication orale sera jugée la meilleure pour participer à un congrès scientifique de son choix.

Preliminary program

Day 1: March 21st (PhD students' day)

Poster session

• A. Birolleau: Inférence bayésiennes pour la dynamique des gaz compressibles et propagation d'incertitudes par chaos polynômial itératif - abstract
• F. Bachoc: Validation Croisée et Maximum de Vraisemblance en cas d’erreur de modèle sur un processus Gaussien - abstract
• G. Chastaing: Generalized Hoeffding-Sobol decomposition for dependent variables - Application to sensitivity analysis - abstract
• C. Chevalier: Stratégies séquentielles basées sur le krigeage pour l'identification d'un ensemble d'excursion - abstract
• L. Le Gratiet: Sampling strategy for stochastic simulators with heterogeneous noise - abstract

Day 2: March 22nd

Day 3: March 23rd

Invited speakers

Courses:

• Francis Bach (INRIA-ENS) - Sparse methods for machine learning: Theory and algorithms - abstract

• Art Owen (Stanford University) - Sampling to understand high-dimensional functions, I & II
  • These lectures will cover sampling based methods for understanding functions. As Diaconis has noted, even having a closed form expression, does not mean that we know which inputs to a function are most important. In many engineering applications, we have only the function inputs and outputs; that is the function is a 'black box'. Sampling turns functions into data, which we can analyze. Because we control the sampling, very efficient algorithms are available. The material will include basic results on ANOVA of the unit cube, global sensitivity indices, the dimension distribution, quasi-Monte Carlo and quasi-regression. There will also be some new material, joint with Josef Dick, on which variables most affect extreme values of a function. Art Owen is a professor of Statistics at Stanford University. He developed empirical likelihood, now widely used in econometrics, and randomized quasi-Monte Carlo sampling, now applied in finance and computer graphics. His work on quasi-Monte Carlo originated with applications to computer experiments. He also works on problems of high dimensional data arising from bioinformatics and on the Internet.

Conferences:

• Marc Asch (Université de Picardie Jules Verne) - Problemes inverses et applications dans la surveillance de l'environnement marin
  • Les ondes acoustiques sont très efficaces pour l'exploration et la surveillance des zones sous-marines. Pour cela, nous devons résoudre des problèmes directes et inverses dans un milieu très hétérogène (eau, sédiments, végétation, …) soumis a des conditions limites variables et aléatoires. Dans cet expose nous présenterons des approches déterministes et statistiques pour la résolution de quelques cas très concrets issus de nos travaux récents.

• Nicolas Bousquet (EDF R&D) - Quelques éléments méthodologiques d'élicitation bayésienne ; applications en gestion des ressources naturelles et dans un cadre industriel

• Richard Klein (Lawrence Livermore Nat. Lab. - Univ. of California at Berkeley) - Advances and Challenges in Uncertainty Quantification with Application to Climate Prediction

• Anthony Nouy (Ecole Centrale de Nantes) - Tensor based numerical methods for high dimensional stochastic and parametric problems
  • Tensor-based methods are receiving a growing attention for their use in high dimensional applications in scientific computing. Such applications naturally arise in the context of uncertainty quantification when adopting a stochastic parametric modeling. In this context, tensor-based methods have been recently introduced for the approximate solution of high-dimensional stochastic parametric models, using the tensor structure of their multiparametric solution. These methods are based on the construction of separated representations (tensor product approximation) of the parametric solution, thus providing an approximate representation on an adapted and automatically generated low dimensional basis of parametric functions. Different strategies are here presented for the construction of tensor approximations. A first class of methods consists in using classical approximations of tensors within global iterative solvers (Fixed point, Newton, Krylov projections, …) which are traditionally used with more conventional approximation techniques. A second class of methods, recently called Proper Generalized Decomposition methods, consists in directly constructing a representation of the solution using a definition that does not require a priori information on the solution but only on the model it is solution of. Recent advances on the analysis of this latter class of methods will be presented. Their connections wih optimal model reduction will be discussed and specific tensor formats will be introduced in order to take part of the specificities of stochastic problems. Finally, other definitions of tensor product approximations using evaluations of the response (partial information on the solution) will be introduced, thus leading to non intrusive constructions of tensor approximations.

• Sylvie Putot (CEA LIST) - Automatic determination of numerical properties of software and systems
  • Certains programmes, dont le bon fonctionnement est critique en particulier lorsqu’ils peuvent impacter la sécurité de personnes, requièrent une preuve formelle de leur bon comportement. Une propriété classique d’intérêt est l’absence d’erreurs à l’exécution dans le programme, qui a par exemple pu être prouvée automatiquement par analyse statique pour le programme complet de commande de vols des Airbus A340-A380. Cependant, la preuve automatique de propriétés fines de comportement sur des programmes numériques même relativement simples reste un problème mal résolu. Nous présenterons ici une approche basée sur l’analyse statique par interprétation abstraite, dans laquelle nous bornons les valeurs prises par les variables du programme ainsi que la différence de comportement entre l’implémentation en nombres flottants d’un programme et son comportement idéalisé en nombres réels. Cette approche nous permet également d'étudier la propagation d'incertitudes déterministes dans ces programmes. Enfin, nous évoquerons des extensions récentes mélangeant intervalles et incertitudes stochastiques.

Social event

On March 22nd evening, a gala dinner will take place in Paris, Île de la Cité (more information) with drinks and a DJ musical ambiance until 3am. You can find some photos of the boat hosting the dinner below. The dinner is restricted to the first 70 guests (first come, first served).

Localization

Some pictures

Très grand centre de calcul: 6500m2 dedicated to the housing of supercomputers for use by the european scientific community (CURIE computer: phase 1: 100 Teraflops early 2011, phase 2: 1,5 Petaflops late 2011).

Contacts

Contact: Françoise Poggi (CEA Arpajon) francoise.poggi@cea.fr

Organization: Françoise Poggi (CEA Arpajon), Bertrand Iooss (EDF R&D)

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