Laboratoire
Le laboratoire Paul Painlevé, Unité Mixte de Recherche (UMR 8524) de l'Université Lille 1 et du CNRS, est le plus grand laboratoire de mathématiques au nord de Paris. Il est membre de la Fédération de Recherche Mathématique Nord - Pas de Calais (FR 2956), qui réunit les quatre laboratoires de mathématiques de la région. Le laboratoire est partenaire du Labex CEMPI et de l'Equipex IRDIVE.
Le laboratoire Paul Painlevé couvre l'essentiel du spectre des mathématiques pures et appliquées en recherche et en formation. Sa vie scientifique est organisée autour de cinq équipes de recherche : Analyse, Analyse Numérique et Équations aux Dérivées Partielles, Arithmétique et Géométrie Algébrique, Géométrie et Topologie, Probabilités et Statistique.
Les chercheurs bénéficient d'une bibliothèque régionale de recherche mathématique de tout premier plan, qui rassemble une collection très vaste d'ouvrages et de revues mathématiques.
Le laboratoire accueille chaque année plusieurs visiteurs étrangers de courte et longue durée.
Chiffres clés au 30 septembre 2013 :
- 48 professeurs
- 68 maîtres de conférences
- 1 PRAG
- 1 directeur de recherche du CNRS (+ 1 en disponibilité)
- 8 chargés de recherche du CNRS
- 1 chargé de recherche INRIA
- 10 professeurs émérites
- 11 ingénieurs, techniciens et administratifs
- 35 doctorants
- 8 ATER et post-doctorants
- Accueil
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- Séminaires, Groupes de Travail et Colloquium
- Séminaires
- Analyse Complexe et Equations Différentielles
- Analyse Fonctionnelle
- Analyse Numérique et Equations Aux Dérivées Partielles
- Arithmétique
- Formes Automorphes
- Géométrie Algébrique
- Géométrie des espaces singuliers
- Géométrie Dynamique
- Histoire des Mathématiques
- Physique Mathématique
- Probabilités et Statistique
- Singularités et Applications
- Théorie Analytique et Analyse Harmonique
- Topologie
- Colloquium
- Groupes de Travail
- Analyse harmonique et théorie analytique
- Autour des fractales
- Calcul de Malliavin et processus fractionnaires
- Déformations des singularités de surfaces
- Equations aux dérivées partielles
- Extraction du signal
- Fondements mathématiques du deep learning
- Géométrie Non-Archimédienne
- Géométrie Stochastique
- Idéaux de Hodge
- Leçons d'Analyse
- Matrices Aléatoires
- Probabilités
- Statistique et Grande Dimension
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- Topologie
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