cours / présentation

L'Univers selon Leibniz, le graphe infini aléatoire et les structures combinatoires ultrahomogènes

En 1697, Leibniz a exposé sa conception du "meilleur des mondes possibles": celui-ci doit maximiser la variété de ses sous-structures, tout en étant le plus probable et le plus symétrique possible. On verra que le graphe infini aléatoire R (pour "random"), découvert en 1963 par Erdös et Rényi et qu'...

Date de création :

21.10.2010

Auteur(s) :

Jean Doyen

Présentation

Informations pratiques

Langue du document : Français
Type : cours / présentation
Niveau : enseignement supérieur, master, bac+5
Durée d'exécution : 1 minute 5 secondes
Langues : Français
Contenu : ensemble de données
Public(s) cible(s) : apprenant, enseignant
Document : Document HTML
Age attendu : 18 ans et +
Difficulté : très difficile
Droits d'auteur : pas libre de droits, gratuit
Document libre, dans le cadre de la licence Creative Commons (http://creativecommons.org/licenses/by-nd/2.0/fr/), citation de l'auteur obligatoire et interdiction de désassembler (paternité, pas de modification)

Description de la ressource

Résumé

En 1697, Leibniz a exposé sa conception du "meilleur des mondes possibles": celui-ci doit maximiser la variété de ses sous-structures, tout en étant le plus probable et le plus symétrique possible. On verra que le graphe infini aléatoire R (pour "random"), découvert en 1963 par Erdös et Rényi et qu'on peut construire de manière très simple et purement déterministe en prenant pour sommets les nombres premiers congrus à 1 modulo 4, est un modèle d'Univers vérifiant les conditions de Leibniz. En particulier, le graphe R, qui jouit de propriétés tout à fait surprenantes, peut aussi être obtenu, avec une probabilité égale à 1, en partant d'une infinité dénombrable de sommets et en décidant à pile ou face, indépendamment pour chaque paire de sommets, si ceux-ci sont ou non reliés par une arête. Le graphe R possède également la propriété d'ultrahomogénéité, qui sera définie et illustrée dans l'exposé. On donnera plusieurs exemples récents de classification de structures combinatoires ultrahomogènes (graphes, designs, etc...).

  • Granularité : leçon
  • Structure : atomique

"Domaine(s)" et indice(s) Dewey

  • Graph theory (511.5)

Domaine(s)

  • Principes généraux
  • Généralités, philosophie, théorie des mathématiques
  • Graphes, arbres et simulation discrète

Informations pédagogiques

  • Commentaires pédagogiques : La conference est en français et les transparents sont en anglais

Intervenants, édition et diffusion

Intervenants

Créateur(s) de la métadonnée : Marie-Hélène Comte;Marie-Hélène
Validateur(s) de la métadonnée : Sylvain Duranton sduranton;Sylvain Duranton

Édition

  • Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique

Diffusion

Cette ressource vous est proposée par :UNIT - accédez au site internetUNIT - accédez au site internet

Document(s) annexe(s)

Fiche technique

Identifiant de la fiche : http://ori.unit-c.fr/uid/unit-ori-wf-1-4331
Identifiant OAI-PMH : oai:www.unit.eu:unit-ori-wf-1-4331
Statut de la fiche : final
Schéma de la métadonnée : oai:uved:Cemagref-Marine-Protected-Areas
Entrepôt d'origine : UNIT

Voir aussi

UNIT
UNIT
01.01.2010
Description : Ce cours s'adresse à des étudiants en mathématiques, il sera très intéressant pour des étudiants désirant se spécialiser et aborder les questions théoriques. Il est axé sur la compréhension de la théorie des probabilités, des exercices accompagnent chaque chapitre.
  • probabilités
  • théorie de la mesure
  • variable aléatoire
  • variable gaussienne
  • conditionnement
  • fuscia
IUTenligne
IUTenligne
09.10.2013
Description : Ce cours est destiné aux étudiants du secteur tertiaire (GEA, TC...). Il ne comporte pas ou peu d'éléments mathématiques théoriques. Il ne peut être utilisé par des étudiants du secteur secondaire ou inscrits en faculté de mathématiques, sauf pour un usage de vulgarisation. Il ne comporte que deux ...
  • Univers infini non dénombrable
  • loi exponentielle
  • loi Normale
  • loi de Gauss
  • loi de Laplace-Gauss
  • loi de Poisson
  • distribution de probabilité
  • fonction de répartition
  • variable aléatoire
  • variable centrée réduite
  • variable aléatoire continue
  • approximation