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Géométrie algorithmique : des données géométriques à la géométrie des données

Author: Jean-Daniel Boissonnat
Publisher: [Paris] : Collège de France : Fayard, DL 2017.
Series: Leçon inaugurale - Collège de France, 269.
Edition/Format:   Print book : FrenchView all editions and formats
Summary:
"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  Read more...
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Additional Physical Format: Géométrie algorithmique : des données géométriques à la géométrie des données / Jean-Daniel Boissonnat,...
Paris : Collège de France, 2018
978-2-7226-0468-1
(ABES)224387324
Document Type: Book
All Authors / Contributors: Jean-Daniel Boissonnat
ISBN: 9782213705125 2213705127
OCLC Number: 1005353359
Notes: Leçon inaugurale prononcée le jeudi 23 mars 2017 par Jean-Daniel Boisssonnat, professeur invité, chaire annuelle d'Informatique et sciences numériques (2016-2017).
Description: 1 vol. (73 p.) : ill. ; 19 cm.
Series Title: Leçon inaugurale - Collège de France, 269.
Responsibility: Jean-Daniel Boissonnat,....

Abstract:

"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." (source : 4ème de couverture).

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