Dominique Orban
B. Maths, Ph.D. (FUNDP Namur, INP Toulouse)
Professeur titulaire
Département de mathématiques et de génie industriel
Département de mathématiques et de génie industriel
Tél. : (514) 340-4711 poste 5967
Téléc. : (514) 340-4086
Local : A-520.27
Intérêts de recherche et affiliations
Intérêts de recherche
Je suis un mathématicien numéricien. Mes intérêts de recherche gravitent autour de la conception d'algorithmes numériques spécialisés pour l'optimisation non-linéaire continue et les systèmes d'équations non-linéaires, ainsi qu'autour de l'application de ces méthode à des situations concrètes. Cela implique un mélange d'algèbre linéaire numérique, d'analyse numérique et de programmation. Je m'intéresse tout particulièrement à la dégénérescence et aux problèmes mal posés. Des exemples typiques d'applications comprennent la reconstruction d'images, la conception de structures optimales, l'optimisation sous contraintes différentielles, etc.
Mots clés : Optimisation non-linéaire continue, algèbre linéaire numérique, optimisation non lisse, analyse numérique.
Affiliation(s)
Type(s) d'expertises (sujets CRSNG)
- 2705 Logiciels et développement
- 2713 Algorithmes
- 2715 Optimisation
- 2955 Analyse numérique
- 2956 Optimisation et théories de commande optimale
Publications
Publications récentes
Rapport
Rapport
Article de revue
Communication de conférence
Fowkes, J., Lister, A., Montoison, A., & Orban, D. (2024). LibHSL : the ultimate collection for large-scale scientific computation. (Rapport technique n° G-2024-06). 
Monnet, D., & Orban, D. (2023). A multi-precision quadratic regularization method for unconstrained optimization with rouding error analysis. (Rapport technique n° G-2023-18).
Montoison, A., & Orban, D. (2023). GPMR : an iterative method for unsymmetric partitioned lliear systems. SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications, 44(1), 293-311.
Raynaud, P., & Orban, D. (septembre 2023). Limited-memory stochastic partitioned quasi-newton training [Affiche]. Edge Intelligence Workshop, Montreal, Qc, Canada (1 page).
Enseignement
Optimisation, Mathématiques, Recherche opérationnelle.
Encadrement à Polytechnique
TERMINÉ
-
Thèse de doctorat (5)
- Arreckx, S. (2016). Méthodes sans factorisation pour l'optimisation non linéaire [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal].
- Towhidi, M. (2013). Treatment of Degeneracy in Linear and Quadratic Programming [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal].
- Coulibaly, Z. (2012). Traitement de la dégénérescence en optimisation non linéaire [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal].
- Dang, C. K. (2012). Optimization of algorithms with the opal framework [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal].
- Raymond, V. (2009). Un algorithme du simplexe primal amélioré pour des programmes linéaires dégénérés [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal].
- Arreckx, S. (2016). Méthodes sans factorisation pour l'optimisation non linéaire [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal].
-
Mémoire de maîtrise (12)
- Kenens, A. (2022). Algorithmes de moindres carrés non linéaires en précision mixte avec applications aux problèmes d'ajustement de faisceaux [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Lotfi, S. (2020). Stochastic First and Second Order Optimization Methods for Machine Learning [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Mestdagh, G. (2019). Méthodes mises à l'échelle pour la reconstruction tomographique en coordonnées cylindriques [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Dahito, M.-A. (2018). La méthode des résidus conjugués pour calculer les directions en optimisation continue [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Demeester, K. (2017). Méthodes numériques appliquées à la programmation dynamique stochastique pour la gestion d'un système hydroélectrique [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- McLaughlin, M. (2017). Méthodes sans factorisation pour la tomographie à rayons-X en coordonnées cylindriques [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Lakhmiri, D. (2016). Un environnement pour l'optimisation sans dérivées [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Dehghani, M. (2013). A Regularized Interior-Point Method for Constrained Linear Least Squares [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Curatolo, P.-R. (2008). Méthodes de pénalisation pour l'optimisation de structures [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Fidahoussen, C. A. (2008). Méthodes itératives pour la résolution par éléments finis d'écoulements à surfaces libres [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Omer, J. (2006). Méthode de réduction dynamique de contraintes pour un programme linéaire [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Menvielle, N. (2004). Réduction des artéfacts métalliques en tomographie à rayons X [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
