CEMRACS
Advanced research in scientific calculation or Centre d’Eté Mathématique de Recherche Avancée en Calcul Scientifique Models and Numerical Methods for Particle and Population Dynamics Modèles et méthodes numériques pour la dynamique de particules et de populations 20 July – 4 September, 2020 |
Scientific Committee
Comité scientifique Pierre Degond (Imperial College, London) Organizing Committee
Comité d’organisation Emmanuel Franck (INRIA, Nancy Grand Est) To contact the organizers : cemracs20@smai.emath.fr |
This Cemracs 2020 will be dedicated to systems of particles in physics, biological or socio-economical systems: for instance, ions, photons, sprays, cells, pedestrians, species or political opinions etc… This theme gather both challenges in high performance computing, deep issues in the modeling of active systems or new industrial problems like in smart cities management. For understanding these systems of thousands or even millions of interacting particles, it is often necessary to derive the large scale dynamics, like we could do for gaz. These macroscopic models have generally limited range of validity. As a consequence, for observing these dynamics, numerical methods should be performant as well as valid at different scales. The models are strongly depending on the underlying interactions: when possible, comparison with experimental data could be performed. Finally, various topics involving systems of particles would be addressed: fluid-particle interactions, coagulation-fragmentations process, collective decision making, control of active systems etc…
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Ce Cemracs 2020 sera consacré aux systèmes de particules intervenant dans des systèmes physiques, biologiques ou encore socio-économiques : par exemple, les ions, les photons, les sprays, les cellules, les piétons, les espèces animales ou encore les opinions politiques…. Ce thème regroupe à la fois des enjeux de calcul scientifique pointus, des questions de modélisation fine sur des systèmes actifs ou encore des nouveaux problèmes industriels comme la ville intelligente. Pour appréhender ces systèmes où des milliers voire des millions de particules interagissent entre elles, il est souvent utile d’essayer d’en d’écrire la dynamique à grande échelle, comme cela se fait en dynamique des gaz. Ces modèles macroscopiques ont bien sûr en général des domaines de validité limitée. Pour observer numériquement ces dynamiques, il faudra donc des méthodes numériques non seulement performantes mais également valides pour différentes échelles de description. Les modèles reposent bien sûr de manière cruciale sur les interactions en jeu : lorsque cela sera possible, des comparaisons avec des données pourront être effectuées. Enfin, de multiples thématiques impliquant des systèmes particulaires pourront être également abordées : interaction avec des fluides, processus de coagulation-fragmentations, prise de décision collective, contrôle de systèmes actifs etc…
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Cécile Appert-Rolland (Université Paris-Sud) Modeling of crowd movements; models of the social force type and cellular automata; experimental aspects. Physicist point of view on collective movements
Xavier Besseron (University of Luxembourg) High performance calculation for particles, parallelization of DPM (Discrete Particle Method) for industrial problems
Martin Campos Pinto (Max-Planck Institute for Plasma Physics) Particle Methods for Plasma Physics
José A. Carillo De La Plata (Imperial College London) Collective movement of active quantities and Cucker-Smale models. Mathematical approach to collective movements
Lénaïc Chizat (Université Paris-Sud) Optimal Transport and Techniques in Machine Learning: Monitoring Individuals by Eulerian Observation
Giacomo Dimarco (University of Ferrara) Monte Carlo methods, kinetic patterns with collisions
Emmanuel Frénod (Université de Vannes) Data assimilation, concrete examples from industry where models of partial differential equations are fed with data
Isabellle Gallagher (ENS Paris) Derivation of the Boltzmann equation and hydrodynamic limit which makes it possible to summarize how to build kinetic models and their fluid approximation.