Mediaspace scheduled maintenance: Aug 25, 2026 07:00 - 12:00 AM. During this time, videos will be temporarily unavailable. Check status updates.

Séance de cours

Coquillages convexes : complexité et sommets

Dans cours

MATH-504: Integer optimisation

The course aims to introduce the basic concepts and results of integer optimization with special emphasis on algorithmic problems on lattices that have proved to be important in theoretical computer science and cryptography during the past 30 years. ...

Description

Cette séance de cours couvre la complexité des coques convexes, en discutant de la coque entière et des sommets. Il explique comment chaque point dans la combinaison convexe de points sur X est un sommet. L'instructeur définit la coque entière comme la coque convexe de Q et introduit le concept de sommets dans le contexte des coques convexes.

Cette vidéo est disponible exclusivement sur Mediaspace pour un public restreint. Veuillez vous connecter à Mediaspace pour y accéder si vous disposez des autorisations nécessaires.

Regarder sur Mediaspace

Source officielle

Concepts associés (32)

Enveloppe convexe

L'enveloppe convexe d'un objet ou d'un regroupement d'objets géométriques est l'ensemble convexe le plus petit parmi ceux qui le contiennent. Dans un plan, l'enveloppe convexe peut être comparée à la région limitée par un élastique qui englobe tous les points qu'on relâche jusqu'à ce qu'il se contracte au maximum. L'idée serait la même dans l'espace avec un ballon qui se dégonflerait jusqu'à être en contact avec tous les points qui sont à la surface de l'enveloppe convexe.

Ensemble convexe

Un objet géométrique est dit convexe lorsque, chaque fois qu'on y prend deux points et , le segment qui les joint y est entièrement contenu. Ainsi un cube plein, un disque ou une boule sont convexes, mais un objet creux ou bosselé ne l'est pas. On suppose travailler dans un contexte où le segment reliant deux points quelconques et a un sens (par exemple dans un espace affine sur R — en particulier dans un espace affine sur C — ou dans un ).

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.

Théorème de Carathéodory (géométrie)

vignette|Par exemple le point (1/4, 1/4) de l'enveloppe convexe des points (0, 0), (1, 0), (1, 1), (0, 1) se trouve dans l'intérieur du triangle (0, 0), (1, 0), (0, 1). Le théorème de Carathéodory est un théorème de géométrie relatif aux enveloppes convexes dans le contexte des espaces affines de dimension finie. Dans le plan, il affirme que tout point dans l'enveloppe convexe d'un ensemble de points est dans l'intérieur d'un triangle dont les sommets sont dans (l'enveloppe convexe d'un ensemble de points est l'ensemble des barycentres de trois points de ).

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.

Afficher plus

Séances de cours associées (49)

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.

Sans titre

Rendu de pièce de monnaie: Partie 1 MOOC: Information, Calcul, Communication: Introduction à la pensée informatique

Couvre le rendu des pièces et les limites de l'algorithme gourmand dans la recherche de solutions optimales.

Éléments distincts : fonctions de comptage et de hachage

Couvre le comptage d'éléments distincts à l'aide de fonctions de hachage et de l'astuce médiane.

Complexité algorithmique : analyse du temps de déplacement

Couvre la complexité algorithmique et l'analyse du temps de trajet, en se concentrant sur la mesure du temps pris par les algorithmes et l'évaluation de leurs performances.

Afficher plus

Concepts associés (32)

Enveloppe convexe

Ensemble convexe

Classe de complexité

Théorème de Carathéodory (géométrie)

Computational complexity

Afficher plus