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Tom M. Ragonneau
Développement actif de logiciels d’optimisation sans dérivée.

Présentation personnelle

Je suis un candidat au doctorat au Département de mathématiques appliquées à The Hong Kong Polytechnic University, supervisé par Dr. Zaikun Zhang et Prof. Xiaojun Chen, et financé par la Commission des bourses universitaires (UGC) de Hong Kong, sous le programme HKPFS (ref. PF18-24698).

Domaine de recherche

Mes intérêts de recherche se concentrent sur l'optimisation et ses applications, en particulier sur les méthodes basées sur des informations inexactes et les méthodes dédiées à l'optimisation sans dérivée.

Quelques publications

[1] R. Benshila, G. Thoumyre, M. Al Najar, G. Abessolo Ondoa, R. Almar, E. Bergsma, G. Hugonnard, L. Labracherie, B. Lavie, T. M. Ragonneau, S. Ehouarn, B. Vieublé, and D. Wilson (2020). A deep learning approach for estimation of the nearshore bathymetry. J. Coast. Res., 95(sp1), 1011–1015.

Education

Étudiant de doctorat en mathématiques appliquées
2019–Présent
M.Sc. calcul scientifique
Toulouse INP, ENSEEIHT · Toulouse, France
2018–2019
M.Eng. informatique et mathématiques appliquées
Toulouse INP, ENSEEIHT · Toulouse, France
2016–2019
  • Diplômé en Calcul Haute Performance et Big Data.

Experiences

Assistanat d'enseignement
2020–2021

Séances d’enseignement tutoriels (RTS) pour

  • AMA1110 Mathématiques élémentaires I – Calcul et Probabilités & Statistiques.
  • AMA1120 Mathématiques élémentaires II – Calcul et Algèbre Linéaire.

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