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Transition vers des villes intelligentes : complexité et interdépendance

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Description

Cette séance de cours explore la transition vers des villes intelligentes, en mettant l'accent sur la complexité et les interdépendances au sein des systèmes socio-techniques. Les sujets abordés comprennent les boucles de rétroaction, les approches holistiques, la dépendance à l'égard des chemins, l'irréversibilité et l'importance de tenir compte de divers facteurs tels que les aspects environnementaux, institutionnels, politiques, sociaux, économiques et techniques. La séance se termine par un débat sur le Triangle de transition, mettant l'accent sur la flexibilité, la perspective à long terme et une approche holistique.

Dans MOOC

Villes intelligentes, gestion des infrastructures urbaines intelligentes

L'introduction de technologies urbaines intelligentes dans les infrastructures existantes a engendré de nombreux défis et opportunités pour les villes contemporaines et continuera à le faire. Ce cours vous aidera à comprendre comment tirer le meilleur parti de ces technologies intelligentes dans les infrastructures existantes de vos villes. Au cours des dernières années, les progrès des technologies de l'information et de la communication (TIC) ont considérablement remis en question le paysage traditionnel

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Concepts associés (32)

Classe de complexité

En informatique théorique, et plus précisément en théorie de la complexité, une classe de complexité est un ensemble de problèmes algorithmiques dont la résolution nécessite la même quantité d'une certaine ressource. Une classe est souvent définie comme l'ensemble de tous les problèmes qui peuvent être résolus sur un modèle de calcul M, utilisant une quantité de ressources du type R, où n, est la taille de l'entrée. Les classes les plus usuelles sont celles définies sur des machines de Turing, avec des contraintes de temps de calcul ou d'espace.

Computational complexity

In computer science, the computational complexity or simply complexity of an algorithm is the amount of resources required to run it. Particular focus is given to computation time (generally measured by the number of needed elementary operations) and memory storage requirements. The complexity of a problem is the complexity of the best algorithms that allow solving the problem. The study of the complexity of explicitly given algorithms is called analysis of algorithms, while the study of the complexity of problems is called computational complexity theory.

Théorie de la complexité (informatique théorique)

vignette|Quelques classes de complexité étudiées dans le domaine de la théorie de la complexité. Par exemple, P est la classe des problèmes décidés en temps polynomial par une machine de Turing déterministe. La théorie de la complexité est le domaine des mathématiques, et plus précisément de l'informatique théorique, qui étudie formellement le temps de calcul, l'espace mémoire (et plus marginalement la taille d'un circuit, le nombre de processeurs, l'énergie consommée ...) requis par un algorithme pour résoudre un problème algorithmique.

Complexité

La complexité caractérise le comportement d'un système dont les composants interagissent localement et de façon non linéaire, ce qui se traduit par un comportement difficilement prédictible. La complexité peut donc caractériser un système "composé d'un grand nombre d'éléments interagissant sans coordination centrale, sans plan établi par un architecte, et menant spontanément à l'émergence de structures complexes" (Alain Barrat, directeur de recherche au Centre de physique théorique de Marseille); mais aussi caractériser des systèmes composés de peu d'éléments (voir le chaos déterministe).

Complexité en espace

En algorithmique, la complexité en espace est une mesure de l'espace utilisé par un algorithme, en fonction de propriétés de ses entrées. L'espace compte le nombre maximum de cases mémoire utilisées simultanément pendant un calcul. Par exemple le nombre de symboles qu'il faut conserver pour pouvoir continuer le calcul. Usuellement l'espace que l'on prend en compte lorsque l'on parle de l'espace nécessaire pour des entrées ayant des propriétés données est l'espace nécessaire le plus grand parmi ces entrées ; on parle de complexité en espace dans le pire cas.

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Recherche de mise en oeuvre : concepts et portée

Explorer la mise en oeuvre de la recherche, relever les défis dans la mise en oeuvre d'interventions en santé et élaborer des stratégies efficaces pour les maladies infectieuses de la pauvreté.

Complexité algorithmique : définition et exemples

Explore l'exactitude de l'algorithme, l'analyse de la complexité dans le pire des cas et la comparaison de l'efficacité en fonction de la taille des entrées.

Résoudre les jeux de parité dans la pratique

Explore les aspects pratiques de la résolution des jeux de parité, y compris les stratégies gagnantes, les algorithmes, la complexité, le déterminisme et les approches heuristiques.

La pensée systémique : introduction

Présente la pensée systémique et l'importance de comprendre comment les systèmes interagissent pour créer des propriétés émergentes.

Défis de l'innovation

Explore l'évolution des défis de l'innovation, de simples tâches d'ingénierie à des problèmes sociétaux complexes.

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Computational complexity

Théorie de la complexité (informatique théorique)

Complexité

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