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Données administratives

Olivier Lévêque

olivier.leveque@epfl.ch +41 21 693 81 12 http://ipgold.epfl.ch/~leveque/index.html

Nationalité: CH

EPFL IC IINFCOM LTHI
INR 132 (Bâtiment INR)
Station 14
1015 Lausanne

Expertise

Théorie de l'information
Matrices aléatoires
Calcul stochastique
Olivier Lévêque est né en Suisse en 1971. Il a reçu le diplôme d'ingénieur-physicien de l'EPFL en 1995 et obtenu le doctorat au Département de Mathématiques de l'EPFL en 2001. Depuis lors, il travaille au Laboratoire de Théorie de l'Information à l' EPFL. Il a passé l'année académique 2006-2007 au Département d'Electricité de l'Université de Stanford, où il a été nommé chargé de cours. Ses domaines d'intérêt comprennent la théorie de l'information, les matrices aléatoires et les équations aux dérivées partielles stochastiques.

PUBLICATIONS

Profil Google Scholar

Hierarchical Cooperation Achieves Optimal Capacity Scaling in Ad Hoc Networks

A. Özgür; O. Lévêque; D. Tse

IEEE Transactions on Information Theory. 2007. DOI : 10.1109/TIT.2007.905002.

Notice détaillée

Texte intégral

Scaling Laws for One and Two-Dimensional Random Wireless Networks in the Low Attenuation Regime

A. Özgür; O. Lévêque; E. Preissmann

IEEE Transactions on Information Theory. 2007. DOI : 10.1109/TIT.2007.904979.

Notice détaillée

Texte intégral

Second-order hyperbolic S.P.D.E.'s driven by homogeneous Gaussian noise on a hyperplane

R. C. Dalang; O. Lévêque

Transactions of the American Mathematical Society. 2006. DOI : 10.1090/S0002-9947-05-03740-2.

Notice détaillée

Texte intégral

Information-Theoretic Upper Bounds on the Capacity of Large Extended Ad Hoc Wireless Networks

O. Lévêque; E. Telatar

IEEE Transactions on Information Theory. 2005. DOI : 10.1109/TIT.2004.842576.

Notice détaillée

Texte intégral

Second-order linear hyperbolic SPDEs driven by isotropic Gaussian noise on a sphere

R. C. Dalang; O. Lévêque

Annals of Applied Probability. 2004. DOI : 10.1214/aop/1079021472.

Notice détaillée

Texte intégral

Enseignement et PhD

A dirigé les thèses EPFL de

Ayfer Özgür Aydin

A co-dirigé les thèses EPFL de

Alla Merzakreeva, Marc Desgroseilliers, Serj Haddad

Cours

Information, calcul, communication

CS-119(h)

L'objectif de ce cours est d'initier les étudiants à la pensée algorithmique, de les familiariser avec les fondamentaux de l'informatique et des communications et de développer une première compétence en programmation avec le langage Python.

Information, calcul, communication

CS-119(a)

D'une part, le cours aborde: (1) la notion d'algorithme et de représentation de l'information, (2) l'échantillonnage d'un signal et la compression de données et (3) des aspects liés aux systèmes: ordinateur, mémoire, etc. D'autre part, le cours donne une introduction à la programmation.

Markov chains and algorithmic applications

COM-516

L'étude des marches aléatoires trouve plusieures applications en informatique et communications. Le but du cours est de se familiariser avec la théorie des marches aléatoires, et d'étudier quelques applications de cette théorie en communications, informatique et science des réseaux.