Dominique Orban
B. Maths, Ph.D. (FUNDP Namur, INP Toulouse)
Full Professor
Department of Mathematical and Industrial Engineering
Department of Mathematical and Industrial Engineering
Research interests and affiliations
Research interests
I am a computational mathematician. My research interests revolve around the design of specialized numerical algorithms for continuous nonlinear optimization and systems of nonlinear equations. Equally important is the practical application of those methods. This involves a mixture of numerical linear algebra, numerical analysis and programming. I am particularly interested in degeneracy and ill-posed problems. Typical fields of application include image reconstruction, optimal structure design, PDE-constrained optimization, and more.
Keywords: continuous nonlinear optimization, numerical linear algebra, nonsmooth optimization, numerical analysis.
Affiliation(s)
Expertise type(s) (NSERC subjects)
- 2705 Software and development
- 2713 Algorithms
- 2715 Optimization
- 2955 Numerical analysis
- 2956 Optimization and optimal control theory
Publications
Recent publications
Journal article
Report
Report
Report
Aravkin, A. Y., Baraldi, R., & Orban, D. (2024). A Levenberg-Marquardt method for nonsmooth regularized least squarres. SIAM Journal on Scientific Computing, 46(4), A2557-A2581.
Diouane, Y., Gürol, S., Mouhtal, O., & Orban, D. (2024). An efficient scaled spectral preconditioner for sequences of symmetric positive definite linear systems. (Technical Report n° G-2024-66).
Huang, N., Dai, Y.-H., Orban, D., & Saunders, M. A. (2024). An inexact augmented Lagrangian algorithm for unsymmetric saddle-point systems. (Technical Report n° G-2024-30).
Leconte, G., & Orban, D. (2024). An interior-point trust-region method for nonsmooth regularized bound-constrained optimization. (Technical Report n° G-2024-17).
See all publications (115)
Teaching
Optimisation, Mathématiques, Recherche opérationnelle.
Supervision at Polytechnique
COMPLETED
-
Ph.D. Thesis (9)
- Leconte, G. (2024). Méthodes de région de confiance pour l'optimisation non lisse [Ph.D. thesis, Polytechnique Montréal].
- Raynaud, P. (2024). Exploiting the Partially-Separable Structure in Quasi-Newton Methods for Unconstrained Optimization and Deep Learning [Ph.D. thesis, Polytechnique Montréal].
- Cacciola, M. (2023). Operations Research Techniques for Neural Network Compression [Ph.D. thesis, Polytechnique Montréal].
- Montoison, A. (2023). Méthodes de Krylov pour l'algèbre linéaire et implémentation polymorphe [Ph.D. thesis, Polytechnique Montréal].
- Arreckx, S. (2016). Méthodes sans factorisation pour l'optimisation non linéaire [Ph.D. thesis, École Polytechnique de Montréal].
- Towhidi, M. (2013). Treatment of Degeneracy in Linear and Quadratic Programming [Ph.D. thesis, École Polytechnique de Montréal].
- Coulibaly, Z. (2012). Traitement de la dégénérescence en optimisation non linéaire [Ph.D. thesis, École Polytechnique de Montréal].
- Dang, C. K. (2012). Optimization of algorithms with the opal framework [Ph.D. thesis, École Polytechnique de Montréal].
- Raymond, V. (2009). Un algorithme du simplexe primal amélioré pour des programmes linéaires dégénérés [Ph.D. thesis, École Polytechnique de Montréal].
-
Master's Thesis (12)
- Kenens, A. (2022). Algorithmes de moindres carrés non linéaires en précision mixte avec applications aux problèmes d'ajustement de faisceaux [Master's thesis, Polytechnique Montréal].
- Lotfi, S. (2020). Stochastic First and Second Order Optimization Methods for Machine Learning [Master's thesis, Polytechnique Montréal].
- Mestdagh, G. (2019). Méthodes mises à l'échelle pour la reconstruction tomographique en coordonnées cylindriques [Master's thesis, Polytechnique Montréal].
- Dahito, M.-A. (2018). La méthode des résidus conjugués pour calculer les directions en optimisation continue [Master's thesis, École Polytechnique de Montréal].
- Demeester, K. (2017). Méthodes numériques appliquées à la programmation dynamique stochastique pour la gestion d'un système hydroélectrique [Master's thesis, École Polytechnique de Montréal].
- McLaughlin, M. (2017). Méthodes sans factorisation pour la tomographie à rayons-X en coordonnées cylindriques [Master's thesis, École Polytechnique de Montréal].
- Lakhmiri, D. (2016). Un environnement pour l'optimisation sans dérivées [Master's thesis, École Polytechnique de Montréal].
- Dehghani, M. (2013). A Regularized Interior-Point Method for Constrained Linear Least Squares [Master's thesis, École Polytechnique de Montréal].
- Curatolo, P.-R. (2008). Méthodes de pénalisation pour l'optimisation de structures [Master's thesis, École Polytechnique de Montréal].
- Fidahoussen, C. A. (2008). Méthodes itératives pour la résolution par éléments finis d'écoulements à surfaces libres [Master's thesis, École Polytechnique de Montréal].
- Omer, J. (2006). Méthode de réduction dynamique de contraintes pour un programme linéaire [Master's thesis, École Polytechnique de Montréal].
- Menvielle, N. (2004). Réduction des artéfacts métalliques en tomographie à rayons X [Master's thesis, École Polytechnique de Montréal].
- Kenens, A. (2022). Algorithmes de moindres carrés non linéaires en précision mixte avec applications aux problèmes d'ajustement de faisceaux [Master's thesis, Polytechnique Montréal].