Nature UE
Cr¨¦dits ECTS 3
Volume horaire total 20
Volume horaire CM 10
Volume horaire TD 10

Pr¨¦-requis

Algorithme et Pyhton Algorithmique I Algo. et Prog. II

Objectifs

conna?tre les objets ¨¦l¨¦mentaires manipul¨¦s en Algorithmique G¨¦om¨¦trique Mod¨¦liser un probl¨¨me en 2D Familiarisation avec des formats vectoriels

PT招财进宝

Pr¨¦sentation SVG + G¨¦om¨¦trie ¨¦l¨¦mentaire + Pr¨¦sentation de la g¨¦om¨¦trie algorithmique + Pr¨¦sentation de la mod¨¦lisation g¨¦om¨¦trique
La partie TP se d¨¦roule le plus souvent ¨¤ partir de fichiers de donn¨¦es fournis et de squelettes de code ¨¤ compl¨¦ter pour les faire fonctionner¡­
S¨¦ance 1 ¨C TD0 : bases de Python (IO, listes, strings, if, while, range¡­) + TD1 : probl¨¨me de Syracuse
S¨¦ance 2 ¨C TD1 probl¨¨me de Syracuse + TD2 Conjecture de Goldbach (pour les plus avanc¨¦s)
? Les deux premiers TD sont susceptibles d¡¯¨¦voluer, ¨¦videmment, pour aller plus vite au sujet¡­
S¨¦ance 3 ¨C TD3 : SVG
S¨¦ances 4 et 5 ¨C TD4 : Primitives g¨¦om¨¦triques
S¨¦ances 6 : TD5 : Algorithmes d¡¯enveloppes convexes
S¨¦ance 7 : TD6 : Optimisation g¨¦om¨¦trique (Travelling Salesman problem ou autre¡­)
S¨¦ance 8 : TD7 : Mod¨¦lisation g¨¦om¨¦trique (courbes de subdivision et B¨¦ziers)

Appartient ¨¤

Informations compl¨¦mentaires

conna?tre les objets ¨¦l¨¦mentaires manipul¨¦s en Algorithmique G¨¦om¨¦trique Mod¨¦liser un probl¨¨me en 2D Familiarisation avec des formats vectoriels