Meziani Katia - CV

CEREMADE

Meziani Katia

Maître de conférences

Biographie

Katia Meziani est maitre de conférence à l'Université Paris Dauphine depuis 2009. Elle a réalisé une thèse de statistique sous la direction de Cristina Butuccea, soutenue en 2008. Ses intérêts de recherche portent sur les statistiques non-paramétriques appliquées notamment en optique quantique, les statistiques en grandes dimensions et récemment sur l'intelligence artificielle. Elle a de nombreuses années été membre du conseil du laboratoire Ceremade.

Publications

Articles

Lounici K., Meziani K., Peyré G. (2018), Adaptive sup-norm estimation of the Wigner function in noisy quantum homodyne tomography, Annals of Statistics, vol. 46, n°3, p. 1318-1351.

Alquier P., Butucea C., Hebiri M., Meziani K. (2013), Rank penalized estimation of a quantum system, Physical Review. A, Atomic, Molecular and Optical Physics and Quantum Information, vol. 88, p. n°032113

Alquier P., Meziani K., Peyré G. (2013), Adaptive estimation of the density matrix in quantum homodyne tomography with noisy data, Inverse Problems, vol. 29, n°7

Butucea C., Meziani K. (2011), Quadratic functional estimation in inverse problems, Statistical Methodology, vol. 8, n°1, p. 31-41

Aubry J., Butuccea C., Meziani K. (2009), State estimation in quantum homodyne tomography with noisy data, Inverse Problems, vol. 25, n°1, p. 22 p

Meziani K. (2008), Nonparametric goodness-of-testing in quantum ho- modyne tomography with noisy data, Electronic Journal of Statistics, vol. 2, p. 1195-1223

Meziani K. (2007), Nonparametric estimation of the purity of a quantum state in quantum homodyne tomography with noisy data, Mathematical Methods of Statistics, vol. 16, n°4, p. 354-368

Communications avec actes

Dalalyan A., Heibiri M., Meziani K., Salmon J. (2013), Learning Heteroscedastic Models by Convex Programming under Group Sparsity, in , Volume 28: International Conference on Machine Learning, 17-19 June 2013, Atlanta, Georgia, USA, IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers, 379–387 p.

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