Géométrie algorithmique : des données géométriques à la géométrie des données
Leçon inaugurale prononcée le jeudi 23 mars 2017
Les représentations numériques 3D ont révolutionné notre compréhension du monde. Elles sont devenues indispensables pour simuler des opérations chirurgicales, créer de nouveaux modes d’expression artistique ou explorer les ressources naturelles. La géométrie algorithmique apparaît à l’intersection de la géométrie et de l’informatique. Comment échantillonner, représenter et traiter des formes géométriques complexes ? Comment offrir des garanties théoriques sur la qualité des approximations et l...
Note de l’éditeur
La chaire d’Informatique et sciences numériques du Collège de France reçoit le soutien de l’Institut national de recherche en informatique et en automatique (Inria).
Cet ouvrage a été réalisé avec la chaîne d’édition structurée XML-TEI Métopes développée par le pôle Document numérique de la Maison de la recherche en sciences humaines (MRSH) de l’université Caen-Normandie.
Éditeur : Collège de France
Lieu d’édition : Paris
Publication sur OpenEdition Books : 10 janvier 2018
ISBN numérique : 978-2-7226-0468-1
DOI : 10.4000/books.cdf.5100
Collection : Leçons inaugurales | 269
Année d’édition : 2018
ISBN (Édition imprimée) : 978-2-213-70512-5
Gérard Berry
IntroductionJean-Daniel Boissonnat
Géométrie algorithmique : des données géométriques à la géométrie des donnéesLeçon inaugurale prononcée le jeudi 23 mars 2017
Les représentations numériques 3D ont révolutionné notre compréhension du monde. Elles sont devenues indispensables pour simuler des opérations chirurgicales, créer de nouveaux modes d’expression artistique ou explorer les ressources naturelles. La géométrie algorithmique apparaît à l’intersection de la géométrie et de l’informatique. Comment échantillonner, représenter et traiter des formes géométriques complexes ? Comment offrir des garanties théoriques sur la qualité des approximations et la complexité des algorithmes ? Comment assurer la fiabilité et l’efficacité des programmes informatiques ? Ces questions se posent en dimensions 2 et 3, mais aussi en plus grandes dimensions, pour analyser par exemple les grandes masses de données essentielles à la science moderne.
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