Colloquium 2021-2022

Colloquium, année 2021 - 2022

Le colloquium du département de physique est un séminaire général destiné à un large public de physiciens théoriques et expérimentaux.
Il a lieu le mardi en fin d’après-midi (17h15) et rassemble les chercheurs et étudiants du département. Les séminaires sont généralement donnés en anglais, leur durée est de 50 minutes plus questions.

Programme des prochains Colloquia sur SEMPARIS

Voir les colloquia passés : chaîne YouTube du département de physique

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The spin glass cornucopia revisited - Marc Mézard

Marc Mézard, LPENS, CNRS Tuesday, January 18, 2022 5:15 p.m. — room Jaures (29 rue d’Ulm, 75005 Paris) Spin glasses are useless. Yet their study, triggered by pure intellectual interest, has created a formidable new branch of statistical (...) | ↦ Lire la suite

Twenty years of mesoscopic physics at ENS

Bernard Plaçais, LPENS, CNRS Tuesday, January 11, 2022 5:15 p.m. — room Jaures (29 rue d’Ulm, 75005 Paris) Mesoscopic physics was a mature field when it was introduced at ENS twenty years ago. Originally focussed on dynamical quantum (...) | ↦ Lire la suite

New Properties of Matter in the Strong Coupling Regime

Thomas Ebbesen, USIAS & ISIS, University of Strasbourg & CNRS, France Tuesday, December 07, 2021 5:15 p.m. — room Jaures (29 rue d’Ulm, 75005 Paris) Light-matter strong coupling can give rise to a multitude of physical effects (...) | ↦ Lire la suite

Scale invariance for quantum fluids : solitons and breathers in a 2D gas

Jean Dalibard, Collège de France, Laboratoire Kastler Brossel Tuesday, November 30, 2021 5:15 p.m. — room Jaures (29 rue d’Ulm, 75005 Paris) The physics of many-body systems strongly depends on their dimensionality. With the realization of (...) | ↦ Lire la suite

How a physical system can be turned into a self-learning machine

Florian Marquardt, Max Planck Institute for the Science of Light and Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg Tuesday, October 5, 2021 5:15 p.m. — room Jaures (29 rue d’Ulm, 75005 Paris) Machine learning using artificial neural networks (...) | ↦ Lire la suite