Matthieu Kowalski

Description


Le but de ce projet est de constituer un groupe de chercheurs motivés par l’étude et le développement d’algorithmes efficaces pour les problèmes d’optimisation qui sont omniprésents en sciences de l’imagerie. Les chercheurs impliqués ont tous participé à ces développements, à divers titres (développement des applications, mise au point et étude d'algorithmes spécifiques, etc.). 
Le but du projet est de mettre en commun leur savoir et d'encourager leur collaboration en organisant :
  • des rencontres régulières, sous la forme d'un groupe de travail (journée ou demi-journée, six à dix fois par an);
  • des invitations de collaborateurs étrangers 

Les efforts sont consacrés autour de trois grands axes théoriques et un axe applicatif.

  1. Algorithmes accélérés pour les problèmes de grande taille.
    Mots-clés: GPU, méthodes proximales, préconditionnement, parcimonie, méthodes stochastiques
  2. Méthodes d'éclatement (splitting) pour le non-lisse et non-convexe.
    Mots-clés: optimisation paramétrique, conditions d’optimalité, règle de Fermat, programmation bi-niveaux
  3. Analyse de sensibilité et de perturbations de problèmes d’optimisation.
    Mots-clés: algorithme de mémoire de gradient MM (Majoration-Minimisation), algorithme explicite-implicite, propriété de Kurdyka-Lojasiewicz
  4. Applications.
    Mots-clés: Imagerie IRM, Localisation de sources MEG, Tomographie synchrotron

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