Réseaux spatiaux optimisés

par Lorenza Pacini

Projet de thèse en Mathématiques et Informatique

Sous la direction de Laurent Vuillon.

Thèses en préparation à Grenoble Alpes , dans le cadre de École doctorale mathématiques, sciences et technologies de l'information, informatique (Grenoble) , en partenariat avec Laboratoire de mathématiques (laboratoire) depuis le 08-10-2018 .


  • Résumé

    Parmi les problèmes actuels pour la communauté de la science des réseaux, l'un des plus complexes provient de la compréhension des règles qui régissent un comportement local donnant lieu à une organisation collective globale. En particulier, on retrouve cette problématique lors de l'étude de l'arrangement spatial des réseaux qui peut mener à de nombreuses applications: de la conception de nouveaux matériaux durables, à l'analyse du fond génétique pour des thérapies ciblées, en passant par la réduction de la pollution par l'optimisation de la mobilité dans les villes modernes. Ce sujet de doctorat propose d'étudier, à l'aide d'outils de mathématiques appliquées, de réseaux 2D et 3D et de la géométrie, les paramètres qui donnent aux réseaux leur robustesse, leur adaptabilité et aussi leur limite de résistance sous la pression de l'environnement extérieur.

  • Titre traduit

    Optimized spatial networks


  • Résumé

    Among the actual challenges for the scientific community, some relies on the understanding of the collective features born out of an efficient organization of individual elements in networks. Spatial networks where the arrangement in space of the elements bears the properties of the system are one case with multiple applications: from the design of novel materials with better sustainability, to the analysis of genetic backgrounds for customized therapy development, but also for reducing pollution by improving mobility in cities. The PhD proposal investigates, using applied mathematics, spatial networks and the geometrical parameters that provide the networks, properties such as robustness, adaptability and limited failure against perturbations.