Organizing Committee
Comité d’organisation
Clothilde Melot (Aix-Marseille Université)
Nicolas Tremblay (CNRS, GIPSA Grenoble)
IMPORTANT WARNING: Scam / Phishing / SMiShing ! Note that ill-intentioned people may be trying to contact some of participants by email or phone to get money and personal details, by pretending to be part of the staff of our conference center (CIRM). CIRM and the organizers will NEVER contact you by phone on this issue and will NEVER ask you to pay for accommodation/ board / possible registration fee in advance. Any due payment will be taken onsite at CIRM during your stay.
Over the last decade, Kirchhoff forests, a particular type of random forests on graphs that generalizes uniform spanning trees, have seen a resurgence of interest. Studies have been driven by the following overarching goal: what can be calculated/estimated about the underlying graph via these forests? Partial answers have been provided by various authors from different fields of research: probability, statistics, signal processing and machine learning. Advances were made on graph problems such as estimation of graph communities, multi-scale decomposition of signals on graphs, spectral estimation, filtering operations on graphs, etc. This very interdisciplinary work now requires a workshop time to consolidate recent developments, and open new avenues for the years to come.
Au cours de la dernière décennie, les forêts de Kirchhoff, un type particulier de forêts aléatoires sur les graphes qui généralisent les arbres couvrants uniformes, ont connu un regain d’intérêt. Les différents travaux ont été motivés par la question suivante : que peut-on calculer/estimer sur le graphe sous-jacent via ces forêts ? Des réponses partielles ont été fournies par divers auteurs issus de différents domaines de recherche : probabilités, statistiques, traitement du signal et apprentissage automatique. Par exemple, des avancées ont été réalisées sur des problèmes liés aux graphes tels que l’estimation de communautés, la décomposition multi-échelle de signaux sur graphes, l’estimation spectrale, les opérations de filtrage sur graphes, etc. Ce travail très interdisciplinaire nécessite maintenant un temps de workshop pour consolider les développements récents, et ouvrir de nouvelles voies pour les années à venir.
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