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Rami HADDAD (EL)
Professeur associé
Chef de département - Mathématiques
-
Faculté des sciences
Centre de statistiques
Directeur
Faculté des sciences religieuses
+961 (1) 421 000 ext 5541 rami.haddad@usj.edu.lb
Rami El Haddad est professeur associé de mathématiques à la Faculté des sciences de l’Université Saint-Joseph de Beyrouth (USJ). Il a occupé le poste de chef du Département de Mathématiques de 2012 à 2019, période durant laquelle il a mis en place une licence et un master en Data Science. Actuellement, il coordonne le Master en Sciences Actuarielles et Finance.
Depuis mai 2024, il est directeur du Centre de Statistiques rattaché au Vice-rectorat de la Recherche de l’USJ.
Education
| Diplôme | Université | Pays | Année |
|---|---|---|---|
| Doctorat - Mathématiques appliquées | Université Saint-Joseph de Beyrouth | Liban | 2008 |
| D.E.A - Equations aux dérivées partielles, analyse numérique | Ecole normale supérieure de Cachan | France | 2004 |
| Maitrise - Mathématiques | Université Libanaise | Liban | 2003 |
Enseignement universitaire hors USJ
| Enseignement universitaire hors USJ | Pays | Etablissement | Date début | Date fin |
|---|---|---|---|---|
| Enseignant vacataire | France | |||
| Attaché Temporaire à l’Enseignement et la Recherche | France | |||
| Enseignant vacataire | Liban |
Expérience professionnelle hors USJ
| Expérience professionnelle | Organisation | Date début | Date fin |
|---|---|---|---|
| Chercheur invité | Université de Lille | 2021-09-28 | 2021-12-19 |
| Chercheur invité | Université de Lille | 2023-09-18 | 2023-10-20 |
Domaine d’expertise
Ingénierie et technologie; Sciences
Thématiques de recherche
Mon domaine de recherche se concentre sur les probabilités numériques et les simulations stochastiques, avec un intérêt particulier pour les méthodes de Monte Carlo. Ces méthodes sont essentielles pour résoudre des problèmes complexes dans divers domaines, tels que la finance, lingénierie et les sciences physiques, en permettant des estimations précises grâce à des techniques de modélisation et de simulation aléatoires. Mon travail contribue à lamélioration des algorithmes de Monte Carlo, optimisant ainsi leur efficacité et leurs applications.
Publications et communications
ul
L. Alsouki, L. Duval, C. Marteau, R. Haddad, F. Wahl. Dual-sPLS: a family of Dual Sparse Partial Least Squares regressions for feature selection prediction with tunable sparsity evaluation on simulated near-infrared (NIR) data. Chemometrics & Intelligent Laboratory Systems, Volume 237, (2023).
C. Lécot, P. L’Ecuyer, R. El Haddad, A. Tarhini. Quasi-Monte Carlo simulation of coagulation-fragmentation. Mathematics & Computers in Simulation, Volume 135, 51–62 (2019).
R. Fakhereddine, R. El Haddad, C. Lécot, J. El Maalouf. Stratified Monte Carlo simulation of Markov chains. Mathematics & Computers in Simulation, Volume 135, 51–62 (2017).
R. El Haddad, C. Lécot & G. Venkiteswaran. Diffusion in a nonhomogeneous medium: quasi-random walk on a lattice. Monte Carlo Methods & Applications, Volume 16, 211–230, (2010).
R. El Haddad, C. Lécot, P. L’Ecuyer, N. Nassif. Quasi-Monte Carlo methods for Markov chains with continuous multi-dimensional state space. Mathematics Computers in Simulation, Volume 81, 560–567, (2010).