• Media type: Text; Electronic Thesis; E-Book
  • Title: Modèle géométrique de calcul : fractales et barrières de complexité ; Geometrical model of computation : fractals and complexity gaps
  • Contributor: Senot, Maxime [Author]
  • Published: theses.fr, 2013-06-27
  • Language: French
  • Keywords: Geometrical computation ; Calcul non-conventionnel ; Modèle de calcul ; Fractales ; Signal machines ; Complexité de problèmes ; Machines à signaux ; Model of computation ; Fractals ; Calcul géométrique ; Unconventional computing ; Computational complexity
  • Origination:
  • Footnote: Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
  • Description: Les modèles géométriques de calcul permettent d’effectuer des calculs à l’aide de primitives géométriques. Parmi eux, le modèle des machines à signaux se distingue par sa simplicité, ainsi que par sa puissance à réaliser efficacement de nombreux calculs. Nous nous proposons ici d’illustrer et de démontrer cette aptitude, en particulier dans le cas de processus massivement parallèles. Nous montrons d’abord à travers l’étude de fractales que les machines à signaux sont capables d’une utilisation massive et parallèle de l’espace. Une méthode de programmation géométrique modulaire est ensuite proposée pour construire des machines à partir de composants géométriques de base les modules munis de certaines fonctionnalités. Cette méthode est particulièrement adaptée pour la conception de calculs géométriques parallèles. Enfin, l’application de cette méthode et l’utilisation de certaines des structures fractales résultent en une résolution géométrique de problèmes difficiles comme les problèmes de satisfaisabilité booléenne SAT et Q-SAT. Ceux-ci, ainsi que plusieurs de leurs variantes, sont résolus par machines à signaux avec une complexité en temps intrinsèque au modèle, appelée profondeur de collisions, qui est polynomiale, illustrant ainsi l’efficacité et le pouvoir de calcul parallèle des machines a signaux. ; Geometrical models of computation allow to compute by using geometrical elementary operations. Among them, the signal machines model distinguishes itself by its simplicity, along with its power to realize efficiently various computations. We propose here an illustration and a study of this ability, especially in the case of massively parallel processes. We show first, through a study of fractals, that signal machines are able to make a massive and parallel use of space. Then, a framework of geometrical modular programmation is proposed for designing machines from basic geometrical components —called modules— supplied with given functionnalities. This method fits particulary with the conception of geometrical ...
  • Access State: Open Access