Bénédicte PuigMaître(sse) de conférences

  • Equipe "Méthodes Numériques et Fluides Complexes"
  • Modélisation et Simulation de processus stochastiques Quantification des incertitudes
  • LMAP UMR 5142 UPPA/CNRS
    Adresse : Bureau 227 - Bâtiment IPRA1 - Université de Pau et des Pays de l'Adour, Avenue de l'Université - BP 1155, 64013 PAU CEDEX
  • benedicte.puig @ univ-pau.fr

Parcours

Parcours professionnel


2005-... Maître de Conférences, Université de Pau et des Pays de l'Adour              
2004-2005 Ingénieur (ONERA, Unité DOTA/MPSO, Palaiseau)
2002-2004 ATER Université Paris X

 

Parcours académique

2003 Doctorat de Mathématiques, Université Paris VI - LPMA / ONERA (unité DDSS/MS, Châtillon)
1999 DEA de Mathématiques appliquées, Université Toulouse III
1998 Agrégation externe de Mathématiques, option probabilités/statistiques

Responsabilités

 

Mandats locaux


2016-2025

           Membre (élue) de la Commission Recherche de l'Université de Pau et des Pays de l'Adour
           Membre du Conseil Académique de l'UPPA

        

Mandats nationaux


2015-2018 Membre (élue) du CNU 26

2019-2023 Membre du bureau du CNU26 (et donc membre de la CP-CNU)

Responsabilités pédagogiques


2014-2020 Responsable de l'année de Licence 3 MIASHS
2024-2026 Responsable de l'année de Licence 2 MIASHS-PPPE

Publications

Articles dans des revues internationales à comité de lecture :

 

     [19] M. Dambrine, Ch. Dossal, B. Puig, A. Rondepierre.
Stochastic Differential Equations for modeling first-order optimization methods.
SIAM Journal on Optimization 34 (2), 1402-1426, 2024.

      [18] M. Dambrine, H. Harbrecht, and B. Puig.
Bernoulli free boundary problems under uncertainty : The convex case.
Computational Methods in Applied Mathematics, 23(2) :333-352, 2023.

      [17] M. Dambrine, B. Puig, et G. Vallet.
A mathematical model for marine dinoflagellates blooms. DCDS-S, 14(2) (2021) 615-633.

      [16] M. Dambrine and B. Puig.
Oriented distance point of view on random sets with application to shape optimization.
ESAIM Control Optim. Calc. Var., 26 (2020), Paper No. 84, 24 pp.

      [15] M. Dambrine, H. Harbrecht, and B. Puig.
Incorporating knowledge on the measurement noise in electrical impedance tomography.
ESAIM Control Optim. Calc. Var. , 25 :84, 2019.   

      [14] M.Dambrine, H. Harbrecht, M. Peters and B. Puig. On Bernoulli’s free boundary problem with a random boundary.
International Journal for Uncertainty Quantification, 7(4): 335–353 (2017).

      [13]  M. Dambrine,  I. Greff, H.Harbrecht and B. Puig. Numerical solution of the homogeneous Neumann boundary value problem on domains with a thin layer of random thickness. J. Comput. Phys., 330:943-959, 2017.

      [12]   B. Faverjon, B. Puig and T.N. Baranger. Identification of boundary conditions by solving Cauchy problem in linear elasticity with material uncertainties. Computers  Mathematics with Applications, Volume 73, Issue 3, 1 February 2017, Pages 494-504

       [11]  M. Dambrine, I. Greff, H. Harbrecht, and B. Puig. Numerical solution of the Poisson equation with a thin layer of random thickness. SIAM J. Numer. Anal., 54(2):921-941, 2016.   

       [10]    J. Cresson, B. Puig, S. Sonner. Stochastic models in biology and the invariance problem. Discrete Contin. Dyn. Syst. Ser. B,2145 - 2168, Volume 21, Issue 7, September 2016.

       [9]    M. Dambrine, H. Harbrecht, and B. Puig. Computing quantities of interest for random domains with second order shape sensitivity analysis. ESAIM: Mathematical Modelling and Numerical Analysis.} (2015) 49-5, pp. 1285-1302.

       [8]    J. Cresson, F. Pierret, B. Puig. The Sharma-Parthasarathy stochastic two-body problem, Journal of Mathematical Physics, 56, 032701 (2015).

       [7]    J. Cresson, B. Puig, S. Sonner. Validating Stochastic Models : Invariance Criteria for Systems of Stochastic Differential Equations and the Selection of a Stochastic Hodgkin- Huxley Type Model. Internat. J. Biomath. Biostat Vol. 2, No. 1, January-June 2013, pp. 111-122.

       [6]    F. Poirion et B. Puig. Simulation of non-Gaussian multivariate stationary processes. International Journal of Non-Linear Mechanics. 45 (2010) 587–597.

       [5]    P. Bernardoff, C.C. Kokonendji, B. Puig. Generalized variance estimators in the multivariate gamma models. Math. Meth. Statist. 17 (2008), pp. 66–73.

       [4]   J-L. Akian et B. Puig. Some results of error evaluation for a non-Gaussian simulation method.  Monte Carlo Methods and Applications, Volume 10, n°1, pp.51-68 (2004).

      [3]    B .Puig et J-L. Akian. Non-Gaussian simulation using Hermite polynomial expansion and maximum entropy principle.  Probabilistic Engineering Mechanics, Volume 19, Iss. 4, pp. 293-305 (2004)

      [2]    B. Puig et F. Poirion. White Noise and simulation of ordinary Gaussian process.  Monte Carlo Methods and Applications, Volume 10, n°1, pp.69-90 (2004).

     [1]    B. Puig, F. Poirion et C. Soize. Non-Gaussian simulation using Hermite polynomial expansion: convergences and algorithms.  Probabilistic Engineering Mechanics, 17, pp253-264 (2002).