OSSOBUCCO
Projet ANR JCJC ANR-25-CE23-5526 (2025-2029)
Description
OSSOBUCCO
(On Strict Saddle Optimization: Benchmarking, Unified Classification and COmplexity) a pour but de développer des bibliothèques de problèmes non convexes. Contrairement aux jeux de problèmes existants, on se concentrera sur des instances dont le caractère non convexe est bénin. La réalisation d'une telle bibliothèque permettra à la fois d'établir une nomenclature précise de ce caractère bénin, ainsi que de développer des algorithmes efficaces (au sens de la complexité) pour ces classes de problèmes. Le point de départ du projet est la propriété à points selles stricts déjà établie pour de nombreux exemples de problèmes de sciences des données.
Ressources and publications
C. Royer a donné un séminaire sur les fonctions à points selles stricts en avril 2026.
Recrutement
Chercheur postdoctoral Le projet OSSOBUCCO cherche à recruter un(e) postdoctorant(e). Le profil est celui d'un(e) docteur(e) en mathématiques appliquées, informatique, ou domaine similaire, avec une expertise avérée en algorithmes pour l'optimisation continue. La personne recrutée travaillera sur divers aspects de l'optimisation non convexe avec applications en science des données, comme les algorithmes d'ordre élevé et l'analyse de paysage d'optimisation.
Interested candidates should contact Clément Royer for further discussion on this opening.
For the English version of this page, click here.