Enseignement

Enseignement pour l’année académique 2024-2025

• STOCHASTIC SIMULATION
• ANALYSE AVANCÉE II – ANALYSE VECTORIELLE
• NUMERICAL INTEGRATION OF STOCHASTIC DIFFERENTIAL EQUATIONS

Enseignement pour l’année académique 2023-2024

• STOCHASTIC SIMULATION
• INTRODUCTION TO PARTIAL DIFFERENTIAL EQUATIONS
• NUMERICAL ANALYSIS

Enseignement pour l’année académique 2022-2023

• STOCHASTIC SIMULATION
• INTRODUCTION TO PARTIAL DIFFERENTIAL EQUATIONS
• NUMERICAL ANALYSIS

Enseignement pour l’année academique 2021-2022

• NUMERICAL ANALYSIS
• STOCHASTIC SIMULATION
• INTRODUCTION TO PARTIAL DIFFERENTIAL EQUATIONS

Enseignement pour l’année academique 2020-2021

• ANALYSE AVANCEE II
• STOCHASTIC SIMULATION
• INTRODUCTION TO PARTIAL DIFFERENTIAL EQUATIONS
• MATHEMATICAL FONDATIONS OF NEURAL NETWORKS

Enseignement pour l’année academique 2019-2020

• STOCHASTIC SIMULATION
• INTRODUCTION TO PARTIAL DIFFERENTIAL EQUATIONS

Enseignement pour l’année academique 2018-2019

• ANALYSE AVANCEE II
• NUMERICAL APPROXIMATION OF PARTIAL DIFFERENTIAL EQUATIONS
• STOCHASTIC SIMULATION

Ecoles d’été et aurtes courses

• Mathematical and Algorithmic Aspects of Uncertainty Quantification (PhD course, Mathematical Models and Methods in Engineering , Politecnico di Milano, June 3-10, 2015)
• Numerical techniques for PDEs with random input data, by F. Nobile & R. Tempone. CIMPA School “Current trends in Computational methods for PDEs”, IISc, Bangalore, India, July 8-19, 2013