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Analyse de déformation dans les solides élastiques

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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 couvre la manipulation de tableaux 3D avec Numpy, la mise en œuvre de barycentres et de matrices de forme dans des solides élastiques, et la dérivation du volume de tétraèdres. Il explore également les jacobiens, la décomposition propre du tenseur métrique et les techniques de visualisation.

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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

Source officielle

Proximité ontologique

Mathématiques

Algèbre: Algèbre linéaire

Concepts associés (32)

Tétraèdre

thumb|Un tétraèdre. thumb|Paul Sérusier, Tétraèdres, vers 1910. En géométrie, les tétraèdres (du grec tétra : quatre) sont des polyèdres de la famille des pyramides, composés de triangulaires, et . Le 3-simplexe est la représentation abstraite du tétraèdre ; dans ce modèle, les arêtes s'identifient aux 6 sous-ensembles à 2 éléments de l'ensemble des quatre sommets, et les faces aux 4 sous-ensembles à 3 éléments. Chaque sommet d'un tétraèdre est relié à tous les autres par une arête, et de même chaque face est reliée à toutes les autres par une arête.

Décomposition d'une matrice en éléments propres

En algèbre linéaire, la décomposition d'une matrice en éléments propres est la factorisation de la matrice en une forme canonique où les coefficients matriciels sont obtenus à partir des valeurs propres et des vecteurs propres. Un vecteur non nul v à N lignes est un vecteur propre d'une matrice carrée A à N lignes et N colonnes si et seulement si il existe un scalaire λ tel que : où λ est appelé valeur propre associée à v. Cette dernière équation est appelée « équation aux valeurs propres ».

Triakitétraèdre

Un triakitétraèdre est le dual du tétraèdre tronqué d'Archimède ; c'est un des solides de Catalan. Son nom est composé de triakis qui signifie 3 fois. Il est composé d'un tétraèdre régulier sur chacune des faces duquel est posée une pyramide triangulaire droite à base équilatérale et de hauteur égale à fois l'arête de base. Cette hauteur implique que tous les dièdres du triakitétraèdre ont un même angle de . Possédant 12 faces triangulaires isocèles, il fait partie de la famille des dodécaèdres.

Matrix decomposition

In the mathematical discipline of linear algebra, a matrix decomposition or matrix factorization is a factorization of a matrix into a product of matrices. There are many different matrix decompositions; each finds use among a particular class of problems. In numerical analysis, different decompositions are used to implement efficient matrix algorithms. For instance, when solving a system of linear equations , the matrix A can be decomposed via the LU decomposition.

Tétraèdre tronqué

thumb|Patron (géométrie) Le tétraèdre tronqué est un solide d'Archimède. Il possède 4 faces hexagonales régulières, 4 faces triangulaires régulières, 12 sommets et 18 arêtes. Il est obtenu à partir d'un tétraèdre régulier dont on a coupé les quatre sommets en sectionnant les arêtes au tiers de leur longueur. Les coordonnées cartésiennes pour les sommets d'un tétraèdre tronqué centré à l'origine sont : (±3, ±1, ±1), (±1, ±3, ±1), (±1, ±1, ±3), où le nombre de signes négatifs dans chaque triplet de coordonnées est pair (0 ou 2).

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