Séance de cours

Laboratoire de Calcul Géométrique : Inverse Design Optimization

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Dans cours

CS-457: Geometric computing

This course will cover mathematical concepts and efficient numerical methods for geometric computing. We will explore the beauty of geometry and develop algorithms to simulate and optimize 2D and 3D geometric models with an emphasis towards computational d ...

Description

Cette séance de cours de l'instructeur couvre des sujets liés à l'informatique géométrique, en se concentrant sur l'optimisation de la conception inverse. Il explore la conception avant et inverse, les équations différentielles, la conception inverse computationnelle, les structures déployables, la conception sensible aux matériaux et les matériaux programmés. La séance de cours explore des concepts tels que les cartes conformes, l'auxétique et les abstractions géométriques, présentant des applications dans les structures déployables, la conception de matériaux et l'auxétique programmée. Il traite également du pipeline d'optimisation, des cadres de simulation et des algorithmes d'optimisation de la conception utilisés dans la recherche en calcul géométrique.

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Enseignant·e

Mark Pauly

Expertise Geometry Processing, Computer Graphics, Digital Fabrication, Optimization, Computational Design, Architectural Geometry Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Michele Vidulis, Liliane-Joy Yana Dandy A dirigé les thèses EPFL de Duygu Ceylan, Sofien Bouaziz, Yuliy Gennadievich Schwartzburg, Mario Moacir Deuss, Ngoc Minh Dang, Alexandru Eugen Ichim, Stefan Lienhard, Anastasia Tkach, Mina Konakovic, Ziqi Wang, Yingying Ren, Uday Kusupati, Becker Quentin

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Concepts associés (32)

Optimisation de code

En programmation informatique, l'optimisation de code est la pratique consistant à améliorer l'efficacité du code informatique d'un programme ou d'une bibliothèque logicielle. Ces améliorations permettent généralement au programme résultant de s'exécuter plus rapidement, de prendre moins de place en mémoire, de limiter sa consommation de ressources (par exemple les fichiers), ou de consommer moins d'énergie électrique. La règle numéro un de l'optimisation est qu'elle ne doit intervenir qu'une fois que le programme fonctionne et répond aux spécifications fonctionnelles.

Optimisation multiobjectif

L'optimisation multiobjectif (appelée aussi Programmation multi-objective ou optimisation multi-critère) est une branche de l'optimisation mathématique traitant spécifiquement des problèmes d'optimisation ayant plusieurs fonctions objectifs. Elle se distingue de l'optimisation multidisciplinaire par le fait que les objectifs à optimiser portent ici sur un seul problème. Les problèmes multiobjectifs ont un intérêt grandissant dans l'industrie où les responsables sont contraints de tenter d'optimiser des objectifs contradictoires.

Optimizing compiler

In computing, an optimizing compiler is a compiler that tries to minimize or maximize some attributes of an executable computer program. Common requirements are to minimize a program's execution time, memory footprint, storage size, and power consumption (the last three being popular for portable computers). Compiler optimization is generally implemented using a sequence of optimizing transformations, algorithms which take a program and transform it to produce a semantically equivalent output program that uses fewer resources or executes faster.

Optimisation (mathématiques)

L'optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble. L’optimisation joue un rôle important en recherche opérationnelle (domaine à la frontière entre l'informatique, les mathématiques et l'économie), dans les mathématiques appliquées (fondamentales pour l'industrie et l'ingénierie), en analyse et en analyse numérique, en statistique pour l’estimation du maximum de vraisemblance d’une distribution, pour la recherche de stratégies dans le cadre de la théorie des jeux, ou encore en théorie du contrôle et de la commande.

Algorithme de colonies de fourmis

Les algorithmes de colonies de fourmis (, ou ACO) sont des algorithmes inspirés du comportement des fourmis, ou d'autres espèces formant un superorganisme, et qui constituent une famille de métaheuristiques d’optimisation. Initialement proposé par Marco Dorigo dans les années 1990, pour la recherche de chemins optimaux dans un graphe, le premier algorithme s’inspire du comportement des fourmis recherchant un chemin entre leur colonie et une source de nourriture.

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Séances de cours associées (64)

Descente de gradient plus rapide et projetée: techniques d'optimisation

Discute des techniques d'optimisation avancées, en se concentrant sur des méthodes de descente de gradient plus rapides et projetées dans l'apprentissage automatique.

Aspects informatiques de l'optimisation MOOC: Simulation de la neuroscience

Explore l'optimisation de la modélisation neuronale, en abordant les paramètres sous-constraintes, les fonctions de conditionnement physique et l'adaptation réussie des modèles de tir.

Méthodes d'optimisation : discussion théorique

Explore les méthodes d'optimisation, y compris les problèmes sans contraintes, la programmation linéaire et les approches heuristiques.

Optimisation des requêtes récursives

Explore l'optimisation des requêtes récursives dans les systèmes de bases de données à l'aide de Datalog et semi-rings, en discutant des défis et des solutions dans l'analyse des données.

Simulation et optimisation : Processus de Poisson et nombres aléatoires

Explore les pièges de simulation, les nombres aléatoires, les distributions discrètes et continues, et l'intégration Monte-Carlo.

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Optimisation de code

Optimisation multiobjectif

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Algorithme de colonies de fourmis

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