Bienvenue dans la Collection HAL du Laboratoire de Mathématiques Blaise Pascal (LMBP - UMR 6620).

Le Laboratoire de Mathématiques Blaise Pascal est une unité mixte de recherche du CNRS et de l'Université Blaise Pascal. Il compte 60 membres permanents dont 3 chercheurs CNRS et 57 enseignants-chercheurs, 4 professeurs émérites, 5 ITA et 18 membres temporaires (doctorants ou post-doctorants).

 

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Consistency $C0$-semi-groupes Null controllability Poincaré inequality P-adic meromorphic functions Drift-diffusion system Stable processes Cathode Lyapunov functions Finite volume method Arc Finite element methods Bayesian estimators Uniqueness Maximum likelihood estimator Siegel form Global weak solutions Moderate deviation principle Grandes déviations Diffusion equations Noncommutative geometry Change-point K-theory Existence Arc électrique Normalization Spinor zeta function Fractional Brownian motion Fokker-Planck equation Gestion Semiconductors Incompressible flows Porous media Porous medium Logarithmic Sobolev inequalities Markov process SOM Bifurcating Markov chains Fourier coefficients Spot Arc root Heat transfer Bivariant K-theory Dirichlet series Geodesic distance Multifractal analysis Wasserstein distance Unstructured mesh Model selection Magnetic fluid Boltzmann equation Hausdorff dimension Fusible Non-regularity Hitting times Quantum groups Numerical approximation Thin domain Martingale Coupling Durbin-Watson statistic Limit theorems Styles Conservation laws Elliptic curves Numerical simulation Cellular aging Plasma Finite volume schemes Groupoids Pre-arcing time Moyenne tension Logarithmic Sobolev inequality Essential spectrum Lie groupoids Functional calculus 35B45 35Q35 Maximal ideals Graph Convection-diffusion equations Finite volume scheme Renormalization Navier-Stokes equations MUSCL method 76A05 Hypocoercivity Limiting distribution Ergodicity Hopf algebra Finite volume Deviation inequalities Packing dimension Self-similar solution Index theory Limiting likelihood ratio process $C0$-semigroups Lyapunov condition Immersed boundary method Large deviations

 

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