Le gothique fantastique à la cathédrale de Tours

Trônant au coeur de la « cité royale » de Loches, l'église Saint-Ours, anciennement collégiale Notre-Dame, rayonne depuis des siècles sur la ville et ses environs.Trésor d'architecture, l'église Saint-Ours est passée par de nombreuses transformations. Fondée au xe siècle, elle prend sa stature imposante au xie ? il en reste la tour-porche ? et surtout au xiie siècle ? choeur, transept, porche, voûtes de la nef ? à l'apogée du style roman. Le porche abrite le plus complet et le plus beau portail roman conservé de Touraine ; l'auteur y a découvert les allégories des arts libéraux.Saint-Ours recèle aussi de nom-breuses merveilles ; le tombeau d'Agnès Sorel, un bénitier gallo-romain, des vitraux signés Lobin, maître verrier tourangeau du xixe siècle, des tableaux de maître comme David Thénier le Jeune ou Ernestine Schwind...Gérard Fleury a réalisé une étude exhaustive du monument « mètre carré par mètre carré » depuis la crypte du xie siècle jusqu'aux soupentes des bas-côtés actuels et aux flèches des clochers. Travail complété par l'examen de tous les textes, documents graphiques et dossiers de restauration s'y rapportant. Il nous livre, dans cet ouvrage, un aperçu indispensable à la découverte de cet édifice.

L'église Saint-Ours de Loches

Graphes à deux voix

Histoire et description Architecture, sculpture, peintures, du XIIe au XXe siècle.

L'église Saint-Denis d'Amboise

Une enquête de 10 ans sur un sculpteur ou un groupe de sculpteurs ayant oeuvré principalement dans des édifices romans en Touraine.

Denis, un sculpteur roman ; et son entourage en Touraine au XIIe siècle

Les années 1970 ont abouti à l'informatique telle que nous la connaissons aujourd'hui. Nos ordinateurs actuels sont le fruit d'une lente évolution qui a permis de passer d'ordinateurs volumineux à lampes à des micro-ordinateurs de bureau à base de puces électroniques. La puissance de calcul de ces machines classiques dépend de plusieurs éléments (fréquence du processeur, mémoire centrale...) et la loi de Moore a postulé que la puissance des ordinateurs, liée au microprocesseur, suivait une croissance exponentielle. Au cours des dernières décennies, l'évolution des machines a effectivement suivi cette tendance. Toutefois l'augmentation des puissances de calcul se heurte maintenant à des limites physiques. D'où l'importance de l'informatique quantique qui permet de radicalement changer de paradigme. Grâce aux dernières avancées techniques dans ce domaine, notamment par les entreprises D-Wave et IBM (les plus connues), il est désormais possible de tester et utiliser des machines quantiques. Cet ouvrage se veut pragmatique, les éléments théoriques indispensables y sont introduits au fur et à mesure. Vous seront présentés l'algorithme de Grover qui est incontournable mais également des méthodes itératives de type recuit simulé issu de l'informatique classique. Les exemples de ce livre font référence à des problèmes de référence en optimisation, comme celui du voyageur de commerce (TSP en anglais). Pour chacun, vous disposerez d'une explication théorique et d'une implémentation informatique.   À qui s'adresse cet ouvrage ?  Aux étudiants en écoles d'ingénieurs en informatique dont le cursus comprend une partie optimisation et qui veulent découvrir le monde du quantique. Aux ingénieurs R&D qui souhaitent se former à cette nouvelle voie de recherche pour la résolution de problèmes difficiles. Aux enseignants qui développent de nouveaux cours et TP dans leurs écoles ou formations universitaires.

Introduction à l'informatique quantique

Concevoir ou optimiser des systèmes complexes grâce à la simulation - Les techniques de simulation permettent de prédire le comportement de système complexes en phase de conception (dimensionnement d'une chaîne de production par exemple) ou d'optimiser les performances de systèmes existants, qu'il s'agisse de stockage, de transport, de services ou de procédés industriels. S'initier aux techniques de simulation par l'exemple - Cet ouvrage introduit les techniques de simulation à événements discrets à travers des exemples de complexité croissante, en évitant autant que possible les exposés théoriques à priori. Il montre d'abord comment réaliser des modèles de simulation déterministes, avant d'aborder la prise en compte du hasard (modèles stochastiques). Un chapitre est dédié au couplage entre simulation et méthodes d'optimisation (recuit simulé et algorithmes génétiques). Le livre s'achève sur une autre technique, celle des automates cellulaires, appliquée à simulation de la propagation de feux de forêt. Une véritable boîte à outils logicielle fournie sur le CD-Rom d'accompagnement - Tous les exemples du livre sont implémentés sous forme de programmes Windows l'interface graphique soignée, que vous trouverez sur le CD-Rom d'accompagne ment. Ces programmes, dont le code source est fourni en Delphi et pour certains e C++, vous aideront à vous familiariser avec la réalisation de modèles de simulation. Vous pourrez également les adapter facilement à vos propres besoins grâce à la structure modulaire (structures de données et bibliothèque d'objets réutilisables). A qui s'adresse l'ouvrage?  Aux étudiants en mathématiques appliquées, informatique, gestion de production, recherche opérationnelle, aide à la décision, etc. Aux ingénieurs, enseignants-chercheurs, informaticiens, industriels, économiste et décideurs ayant à concevoir ou à optimiser des systèmes complexes.

Simulation à événements discrets - Modèles déterministes et stochastiques ; Exemples d'applications implémentées en Delphi et en C++

L'ouvrage : niveau B (Ecoles d'ingénieurs - Masters). Cet ouvrage propose une découverte pragmatique du Machine Learning à travers des exemples implémentés. Il constitue une introduction à différentes méthodes permettant aux étudiants de DUT, de licence, des écoles d'ingénieurs et aux chercheurs de découvrir plusieurs aspects du domaine. Le domaine du Machine Learning couvre un large spectre d'outils et de méthodes. Cet ouvrage fait un focus particulier sur les réseaux de neurones, les réseaux Bayésiens, les méthodes de classification, le pattern mining et les séries temporelles. La découverte s'effectue en utilisant des bibliothèques dédiées au Machine Learning, notamment TensorFlow, Keras, pyAgrum et Weka. Les exemples du livre sont essentiellement des problèmes qui ont été tirés des domaines d'expertise des auteurs. Les codes informatiques sont proposés en Python, en C et en Java, car les domaines où le Machine Learning est utile sont très nombreux et il est important d'avoir une vue globale de ce qu'il est possible de faire avec les outils récents.

Le gothique fantastique à la cathédrale de Tours

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