Canadian Mathematical Society, Ottawa, ON K1G3V4
613-733-2662 ext 733
meetings@cms.math.ca

Mini-cours

Réunion d'hiver de la SMC 2019, Toronto, ON, 6 au 9 décembre

La SMC organisera des mini-cours de trois heures pour accroître l’attrait de ses Réunions et inciter plus d’étudiants et de chercheurs à y assister.

Les mini-cours auront lieu le vendredi 6 decembre en après-midi, avant la conférence publique, et porteront sur des sujets adaptés aux étudiants des cycles supérieurs, aux postdoctorants ou à toute personne intéressée. Vous pouvez vous inscrire aux mini-cours sans être inscrit.e a la réunion.

Les frais d’inscription aux mini-cours sont les suivants : 

 

Tarif normal

 
Étudiants/Postdoctorants (membres)

$50

  
Étudiants/Postdoctorants (non-membres)

$75

  
Membres de la SMC

$100

  
Non-membres de la SMC

$150

Mini-cours

9 h - 12 h

Atelier de programmation mathématique Maple

Vendredi 6 décembre

9 h - 12 h

Formateur : Daniel Skoog, chef de produit Maple (Maplesoft)

Créé au début des années 80 à l’Université de Waterloo, le langage de programmation Maple permet maintenant de résoudre des problèmes dans de nombreux domaines mathématiques et scientifiques.

Dans cet atelier pratique de trois heures, vous apprendrez les bases de ce langage de programmation canadien unique, et découvrirez les dernières tendances en analyse symbolique, visualisation, traduction de codes, analyse de données et construction d’interface utilisateur.

Cet atelier est ouvert aux débutants comme aux utilisateurs expérimentés de Maple qui souhaitent essayer les dernières nouveautés.

Exigences : les participants devront apporter leur ordinateur. Un exemplaire gratuit de Maple est offert avec le cours.

Théorie d’Iwasawa sur les groupes de Selmer finis

Vendredi 6 décembre

9 h - 12 h

Formatrices : Sujatha Ramdorai et Debanjana Kundu

Finances mathématiques

Vendredi 6 décembre

9 h - 12 h

Formateur : Thomas S. Salisbury (Université York et Institut Fields)

Ce mini-cours de trois heures sera une introduction aux mathématiques utilisées dans la finance moderne et au type d’applications de ces mathématiques dans le monde des analystes quantitatifs (aussi appelés « quants »). Nous y aborderons des techniques mathématiques telles que le calcul d’Ito, le contrôle stochastique et les équations différentielles stochastiques rétrogrades. Ces techniques ouvrent la voie à diverses applications en finances : produits dérivés, couverture, neutralité des risques, marchés complets et incomplets, risque du crédit, modélisation de la volatilité, optimisation de portefeuilles, exécution optimale, etc.).

Nouveau

Méthodes d'apprentissage automatique pour la modélisation des processus biologiques

Vendredi 6 décembre

9 h - 12 h

Formateur: Pouria Ramazi

Although traditional models used to predict biological processes from underlying covariates have a record of success, they also suffer from limitations: typically, (1) they cannot handle highly correlated covariates, (2) they cannot make predictions when one or more covariates are missing, and (3) they do not provide a “primary” set of covariates, which are sufficient to make accurate predictions, and specify which other “secondary” covariates can help to make an educated prediction when the values of some primary covariates are missing. I will show how Bayesian Belief Networks (BBN) provide a very useful structure for analyzing factors governing biological processes, and this approach overcomes the typical limitations posed by traditional models. Things you will learn in the minicourse are:
* How to preprocess a dataset for the use of BBN’s, including discretization of continuous variables,
* How to properly partition the dataset into train and test, 
* How to choose the score function, e.g., BIC, AIC, AUC, for evaluation,
* How to learn, fully from data and without any human expert interference, a BBN that scores highest on the training dataset (using the bnstruct package in R),
* How to construct other types of BBN’s, such as Naive Bayes (using the bnlearn package in R),
* How to decide on the `best BBN’, 
* How to properly interpret a BBN by its conditional probability tables (using the bnlearn package in R),
* How to classify the covariates based on the `best BBN’ into primary and secondary, and test the performance of the network when one of the covariates are missing (sensitivity analysis).
As a case study, I will show how to systematically model disease outbreaks caused by mountain pine beetles in the Cypress Hills area.

Quantification géométrique: ancien et nouveau

Vendredi 6 décembre

9 h - 12 h

Conférenciers: Alejandro Uribe, University of Michigan

Formateur: Mark Hamilton (Mount Allison), Yael Karshon (University of Toronto, Mississauga)

Geometric Quantization, introduced in the late 1960s by Kostant and Souriau, unifies ideas from quantum mechanics with the “orbit method” from representation theory. While many parts of the theory are well-developed, some of the deep, old mysteries of the subject (such as “independence of polarization” phenomena) are still unresolved, and there are exciting new connections to other areas of mathematics (of which mirror symmetry is one example).  The purpose of this minicourse is to introduce participants to classical geometric quantization, and provide preparation for the session “Geometric quantization: old and new.”

13h - 16h

Contrôle des équations aux dérivées partielles

Vendredi 6 décembre

13 h - 16 h

Formatrice : Kirsten Morris (Waterloo)

Modélisation et dynamique de la population de moustiques et transmission des maladies par les moustiques

Vendredi 6 décembre

13 h - 16 h

Formateur: Huaiping Zhu (York)​

Les moustiques vecteurs et les maladies transmises par les moustiques (MTM) sont devenus un fardeau important pour la santé publique. Par souci de lutte et de prévention, il est essentiel de comprendre les déclencheurs et les mécanismes d’une éclosion et d’infestations répétées. Dans ce mini-cours, je présenterai d’abord quelques modèles de la dynamique de la population de moustiques vecteurs. Les modèles à compartiments servent à étudier la dynamique de la transmission des MTM. Nous utiliserons les systèmes dynamiques et la théorie des bifurcations, ainsi que la théorie géométrique des perturbations singulières pour étudier la dynamique des modèles afin de répondre mathématiquement aux deux questions. Je présenterai la stabilité locale et les bifurcations de codimensions inférieures afin d’expliquer les conditions de déclenchement d’une épidémie et les mécanismes des épidémies répétées. J’expliquerai également la stabilité globale, l’existence et la non-existence de solutions périodiques, la dynamique multiéchelle des modèles ainsi que la difficulté de l’étude en faisant des liens avec le 16e problème de Hilbert. Enfin, je montrerai nos études de modélisation prédictives basées sur les données de surveillance pour les prévisions hebdomadaires en temps réel de l’abondance de moustiques et du risque de contracter le virus du Nil occidental dans cinq zones du Grand Toronto.

Sur la classification des C*-algèbres nucléaires simples

Vendredi 6 décembre

13 h - 16 h

Formateur: Christopher Schafhauser

A conjecture of George Elliott dating back to the early 1990’s asks if separable, simple, nuclear C*-algebras are determined up to isomorphism by their K-theoretic and tracial data. Restricting to purely infinite algebras, this is the famous Kirchberg-Phillips Theorem. The stably finite setting proved to be much more subtle and has been a driving force in research in C*-algebras over the last 30 years. A series of breakthroughs were made in 2015 through the classification results of Elliott, Gong, Lin, and Niu and the quasidiagonality theorem of Tikuisis, White, and Winter. Today, the classification conjecture is now a theorem under two additional regularity assumptions: Z stability and the UCT. In my recent joint work with José Carrión, Jamie Gabe, Aaron Tikuisis, and Stuart White a much shorter and more conceptual proof of the classification theorem in the stably finite setting was provided. I hope to give an overview of the classification problem for C*-algebras and discuss some of the new techniques that led to the new proof.
 

Jeux de poursuite vertex sur graphes

Vendredi 6 décembre

13 h - 16 h

Formateur : Anthony Bonato (Université Ryerson)

Dans les jeux de poursuite comme Cops and Robbers, nous examinons des modèles combinatoires simplifiés pour détecter ou neutraliser l’activité d’un adversaire sur un réseau. Ce mini-cours donnera un aperçu de ce domaine émergent de la théorie des graphes, en présentant les résultats récents et les problèmes non résolus.

Analyse topologique de données

Vendredi 6 décembre

13 h - 16 h

Formateur : Leland McInnes (Institut Tutte de mathématiques et d’informatique)

L’analyse topologique de données vise à intégrer des outils puissants de la topologie aux problèmes de la science des données de manière à élucider la géométrie et la structure de divers ensembles de données. Ce mini-cours présentera les idées et approches topologiques pertinentes, de même que leurs utilisations potentielles en informatique. Une attention spéciale sera accordée aux problèmes d’apprentissage non supervisé et d’analyse exploratoire de données, où de tels outils sont particulièrement efficaces.