LMR

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Numérique, Sciences de l’ingénieur

Description

L’Unité de Recherche « Laboratoire de Mathématiques de Reims » (UMR 9008 – LMR) est une structure de recherche de l’Université de Reims Champagne-Ardenne, associée au CNRS, dédiée aux mathématiques fondamentales et appliquées. Elle regroupe des enseignants-chercheurs spécialisés dans des domaines variés des mathématiques, allant de la théorie des nombres et de la théorie des représentations à la modélisation numérique et stochastique, en passant par l’analyse des équations aux dérivées partielles (EDP), le calcul pseudo-différentiel, la théorie spectrale, les probabilités et les statistiques.

L’objectif principal du LMR est de développer des approches théoriques et numériques pour résoudre des problématiques complexes et d’explorer les liens entre les mathématiques pures et leurs applications pratiques.

Les activités de recherche du LMR sont structurées autour de trois équipes distinctes :

Analyse : Cette équipe se concentre sur les équations aux dérivées partielles, le calcul pseudo-différentiel, l’analyse fonctionnelle et le contrôle optimal. Elle aborde des questions fondamentales liées à la modélisation de phénomènes complexes dans divers systèmes.

Groupes et Quantification : L’équipe explore la théorie des groupes, l’algèbre, la géométrie différentielle, ainsi que la théorie des représentations, en appliquant ces concepts à la compréhension des systèmes mathématiques et physiques sous-jacents. Elle étudie également des domaines comme l’analyse harmonique non commutative et la combinatoire, en mettant un accent particulier sur la quantification géométrique et ses applications aux structures complexes.

Modélisation Stochastique et Numérique (MSN) : Cette équipe développe des outils et des méthodes numériques pour la modélisation et la simulation de systèmes dynamiques complexes, en prenant en compte l’incertitude et les aspects probabilistes dans les modèles.

Le LMR favorise une collaboration étroite entre ces différentes équipes, permettant de traiter des problèmes scientifiques de manière pluridisciplinaire, avec des applications dans des domaines aussi divers que la santé, l’ingénierie numérique et la physique théorique.