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Cet ouvrage présente différents modèles discrets en dynamique pour la modélisation de phénomènes mécaniques non linéaires liés au frottement ou à l’impact. Les sollicitations sont exposées dans un cadre déterministe et stochastique. Pour ce dernier, le cas de variétés de configuration euclidienne ou riemannienne est abordé. La difficulté réside dans le type d’équations différentielles non linéaires particulières utilisées. Le cadre théorique ainsi que des schémas numériques sont détaillés pour chaque équation. Trois types de problèmes sont d’abord étudiés dans le cas particulier d’un solide à un degré de liberté : la force de frottement, la loi d’impact en déterministe et le frottement dans un cadre stochastique. Ensuite, de nombreux exemples sont commentés et fournissent, dans un cadre théorique ou applicatif, de nombreux modèles accompagnés de leurs schémas numériques. Des rappels théoriques fondamentaux sont proposés ainsi que deux preuves complètes de convergence de schémas numériques dans le cas du frottement déterministe ou stochastique.
Machine learning and artificial intelligence increasingly use methodological tools rooted in statistical physics. Conversely, limitations and pitfalls encountered in AI question the very foundations of statistical physics. This interplay between AI and statistical physics has been attested since the birth of AI, and principles underpinning statistical physics can shed new light on the conceptual basis of AI. During the last fifty years, statistical physics has been investigated through new geometric structures allowing covariant formalization of the thermodynamics. Inference methods in machine learning have begun to adapt these new geometric structures to process data in more abstract representation spaces. This volume collects selected contributions on the interplay of statistical physics and artificial intelligence. The aim is to provide a constructive dialogue around a common foundation to allow the establishment of new principles and laws governing these two disciplines in a unified manner. The contributions were presented at the workshop on the Joint Structures and Common Foundation of Statistical Physics, Information Geometry and Inference for Learning which was held in Les Houches in July 2020. The various theoretical approaches are discussed in the context of potential applications in cognitive systems, machine learning, signal processing.
The emergence of a true systemic science - the systemic one - capable of rigorously addressing the many problems posed by the design and management of the evolution of modern complex systems is therefore urgently needed if wants to be able to provide satisfactory answers to the many profoundly systemic challenges that humanity will have to face at the dawn of the third millennium. This emergence is of course not easy because one can easily understand that the development of the systemic is mechanically confronted with all the classical disciplines which can all pretend to bring part of the explanations necessary to the understanding of a system and which do not naturally see a good eye a new discipline claim to encompass them in a holistic approach ... The book of Jacques Printz is therefore an extremely important contribution to this new emerging scientific and technical discipline: it is indeed first of all one of the very few "serious" works published in French and offering a good introduction to the systemic. It gives an extremely broad vision of this field, taking a thread given by the architecture of systems, in other words by the part of the systemic that is interested in the structure of systems and their design processes, which allows everyone to fully understand the issues and issues of the systemic. We can only encourage the reader to draw all the quintessence of the masterful work of Jacques Printz which mixes historical reminders explaining how the systemic emerged, introduction to key concepts of the systemic and practical examples to understand the nature and the scope of the ideas introduced.
Synthèse unique en langue française, Modéliser les accidents et les catastrophes industrielles : la méthode STAMP est le fruit d’un travail de recherche sur les modèles d’accident au sein des systèmes, qu’ils soient techniques et/ou sociaux. Cet ouvrage décrit les principales grandes théories, modèles et approches mobilisables pour comprendre, évaluer et mettre en place une démarche de prévention des accidents et de gestion des risques au sein de systèmes sociotechniques. Il présente ainsi tous les éléments nécessaires à la compréhension des modèles d’accident : définitions, objectifs, cadres théoriques et scientifiques, limites et développements, etc... L’ouvrage aborde l’accident selon une approche systémique, notamment selon la théorie générale des systèmes de Bertalanffy. Puis il propose une étude du modèle STAMP et de la technique d’analyse des dangers STPA à travers sa mise en application au sein d’un système socio-technique industriel de traitement de sédiments contaminés, en vue d’en évaluer la sécurité et d’en améliorer la performance. Clair et concis, il permet ainsi : de connaître les principaux modèles d’accident existants et de les comprendre ; d’appréhender la modélisation d’accident comme un outil essentiel de compréhension et d’analyse des interactions entre les différents éléments d’un système et donc de son comportement ; d’acquérir et d’approfondir ses connaissances sur le modèle d’accident STAMP ainsi que sur son application au sein de systèmes socio-techniques. Modéliser les accidents et les catastrophes industrielles : la méthode STAMP s’adresse à tous les professionnels de la sécurité souhaitant consolider leur connaissance des évaluations de la sécurité ou des enquêtes sur les accidents au sein des systèmes socio-techniques.