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Séance de cours

Analyse de déformation dans les solides élastiques

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

Mark Pauly is a full professor at the School of Computer and Communication Sciences at EPFL. Prior to joining EPFL, he was assistant professor at the CS department of ETH Zurich since April 2005. From August 2003 to March 2005 he was a postdoctoral scholar at Stanford University, where he also held a position as visiting assistant professor during the summer of 2005. He received his Ph.D. degree (with distinction) in 2003 from ETH Zurich and his M.S. degree (with highest honors) in 1999 from TU Kaiserslautern. His research interests include computer graphics and animation, shape modeling and analysis, geometry processing, architectural geometry, and digital fabrication. He received the ETH medal for outstanding dissertation, was awarded the Eurographics Young Researcher Award in 2006 and the Eurographics Outstanding Technical Contributions Award in 2016.

Source officielle

Proximité ontologique

Mathématiques

Algèbre: Algèbre linéaire

Concepts associés (32)

Matrice (mathématiques)

thumb|upright=1.5 En mathématiques, les matrices sont des tableaux d'éléments (nombres, caractères) qui servent à interpréter en termes calculatoires, et donc opérationnels, les résultats théoriques de l'algèbre linéaire et même de l'algèbre bilinéaire. Toutes les disciplines étudiant des phénomènes linéaires utilisent les matrices. Quant aux phénomènes non linéaires, on en donne souvent des approximations linéaires, comme en optique géométrique avec les approximations de Gauss.

NumPy

NumPy est une bibliothèque pour langage de programmation Python, destinée à manipuler des matrices ou tableaux multidimensionnels ainsi que des fonctions mathématiques opérant sur ces tableaux. Plus précisément, cette bibliothèque logicielle libre et open source fournit de multiples fonctions permettant notamment de créer directement un tableau depuis un fichier ou au contraire de sauvegarder un tableau dans un fichier, et manipuler des vecteurs, matrices et polynômes.

Matrice diagonale

En algèbre linéaire, une matrice diagonale est une matrice carrée dont les coefficients en dehors de la diagonale principale sont nuls. Les coefficients de la diagonale peuvent être ou ne pas être nuls. Une matrice diagonale est une matrice qui correspond à la représentation d'un endomorphisme diagonalisable dans une base de vecteurs propres. La matrice d'un endomorphisme diagonalisable est semblable à une matrice diagonale. Toute matrice diagonale est symétrique, normale et triangulaire.

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.

Matrice de rotation

En mathématiques, et plus précisément en algèbre linéaire, une matrice de rotation Q est une matrice orthogonale de déterminant 1, ce qui peut s'exprimer par les équations suivantes : QtQ = I = QQt et det Q = 1, où Qt est la matrice transposée de Q, et I est la matrice identité. Ces matrices sont exactement celles qui, dans un espace euclidien, représentent les isométries (vectorielles) directes.

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Algèbre linéaire: Propriétés des matrices

Explore les propriétés des matrices 3x3 avec des coefficients réels et des méthodes de calcul déterminant.

Algèbre linéaire: matrices et applications linéaires

Couvre les matrices, les applications linéaires, les espaces vectoriels et les fonctions bijectives.

Opérations de la matrice : Définitions et propriétés

Couvre les définitions et les propriétés des matrices, y compris les opérations matricielles et les déterminants.

Matrice des Cofacteurs et formule de matrice inverse MOOC: Algèbre Linéaire (Partie 2)

Couvre le concept de la matrice des cofacteurs et une formule pour calculer l'inverse d'une matrice.

Déformation et déformation Tenseurs de souches

Explore les tenseurs de déformation et de déformation, la représentation de Lagrange, la théorie de l'élasticité et le théorème de divergence.

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