Avatar

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. “A deep learning approach for estimation of the nearshore bathymetry”. J. Coast. Res. 95.sp1. (2020), pp. 1011–1015.

[2] T. M. Ragonneau. “Model-Based Derivative-Free Optimization Methods and Software”. Ph.D. thesis. HK: Department of Applied Mathematics, The Hong Kong Polytechnic University, 2022.

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.

Experience

Associé de recherche

  • Poursuite du développement de COBYQA.

Assistant 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.

Assistant de recherche

  • Lancement du développement de PDFO.

Articles récents