Littérature scientifique sur le sujet « Riemannian and barycentric geometry »
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Articles de revues sur le sujet "Riemannian and barycentric geometry"
Pihajoki, Pauli, Matias Mannerkoski et Peter H. Johansson. « Barycentric interpolation on Riemannian and semi-Riemannian spaces ». Monthly Notices of the Royal Astronomical Society 489, no 3 (2 septembre 2019) : 4161–69. http://dx.doi.org/10.1093/mnras/stz2447.
Texte intégralMiranda Jr., Gastão F., Gilson Giraldi, Carlos E. Thomaz et Daniel Millàn. « Composition of Local Normal Coordinates and Polyhedral Geometry in Riemannian Manifold Learning ». International Journal of Natural Computing Research 5, no 2 (avril 2015) : 37–68. http://dx.doi.org/10.4018/ijncr.2015040103.
Texte intégralSabatini, Luca. « Volume Comparison in the presence of a Gromov-Hausdorff ε−approximation II ». Annals of West University of Timisoara - Mathematics and Computer Science 56, no 1 (1 juillet 2018) : 99–135. http://dx.doi.org/10.2478/awutm-2018-0008.
Texte intégralWu, H., et Wilhelm Klingenberg. « Riemannian Geometry. » American Mathematical Monthly 92, no 7 (août 1985) : 519. http://dx.doi.org/10.2307/2322529.
Texte intégralLord, Nick, M. P. do Carmo, S. Gallot, D. Hulin, J. Lafontaine, I. Chavel et D. Martin. « Riemannian Geometry ». Mathematical Gazette 79, no 486 (novembre 1995) : 623. http://dx.doi.org/10.2307/3618122.
Texte intégralMrugała, R. « Riemannian geometry ». Reports on Mathematical Physics 27, no 2 (avril 1989) : 283–85. http://dx.doi.org/10.1016/0034-4877(89)90011-6.
Texte intégralM.Osman, Mohamed. « Differentiable Riemannian Geometry ». International Journal of Mathematics Trends and Technology 29, no 1 (25 janvier 2016) : 45–55. http://dx.doi.org/10.14445/22315373/ijmtt-v29p508.
Texte intégralDimakis, Aristophanes, et Folkert Müller-Hoissen. « Discrete Riemannian geometry ». Journal of Mathematical Physics 40, no 3 (mars 1999) : 1518–48. http://dx.doi.org/10.1063/1.532819.
Texte intégralBeggs, Edwin J., et Shahn Majid. « Poisson–Riemannian geometry ». Journal of Geometry and Physics 114 (avril 2017) : 450–91. http://dx.doi.org/10.1016/j.geomphys.2016.12.012.
Texte intégralStrichartz, Robert S. « Sub-Riemannian geometry ». Journal of Differential Geometry 24, no 2 (1986) : 221–63. http://dx.doi.org/10.4310/jdg/1214440436.
Texte intégralThèses sur le sujet "Riemannian and barycentric geometry"
Farina, Sofia. « Barycentric Subspace Analysis on the Sphere and Image Manifolds ». Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2018. http://amslaurea.unibo.it/15797/.
Texte intégralLord, Steven. « Riemannian non-commutative geometry / ». Title page, abstract and table of contents only, 2002. http://web4.library.adelaide.edu.au/theses/09PH/09phl8661.pdf.
Texte intégralMaignant, Elodie. « Plongements barycentriques pour l'apprentissage géométrique de variétés : application aux formes et graphes ». Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2023. http://www.theses.fr/2023COAZ4096.
Texte intégralAn MRI image has over 60,000 pixels. The largest known human protein consists of around 30,000 amino acids. We call such data high-dimensional. In practice, most high-dimensional data is high-dimensional only artificially. For example, of all the images that could be randomly generated by coloring 256 x 256 pixels, only a very small subset would resemble an MRI image of a human brain. This is known as the intrinsic dimension of such data. Therefore, learning high-dimensional data is often synonymous with dimensionality reduction. There are numerous methods for reducing the dimension of a dataset, the most recent of which can be classified according to two approaches.A first approach known as manifold learning or non-linear dimensionality reduction is based on the observation that some of the physical laws behind the data we observe are non-linear. In this case, trying to explain the intrinsic dimension of a dataset with a linear model is sometimes unrealistic. Instead, manifold learning methods assume a locally linear model.Moreover, with the emergence of statistical shape analysis, there has been a growing awareness that many types of data are naturally invariant to certain symmetries (rotations, reparametrizations, permutations...). Such properties are directly mirrored in the intrinsic dimension of such data. These invariances cannot be faithfully transcribed by Euclidean geometry. There is therefore a growing interest in modeling such data using finer structures such as Riemannian manifolds. A second recent approach to dimension reduction consists then in generalizing existing methods to non-Euclidean data. This is known as geometric learning.In order to combine both geometric learning and manifold learning, we investigated the method called locally linear embedding, which has the specificity of being based on the notion of barycenter, a notion a priori defined in Euclidean spaces but which generalizes to Riemannian manifolds. In fact, the method called barycentric subspace analysis, which is one of those generalizing principal component analysis to Riemannian manifolds, is based on this notion as well. Here we rephrase both methods under the new notion of barycentric embeddings. Essentially, barycentric embeddings inherit the structure of most linear and non-linear dimension reduction methods, but rely on a (locally) barycentric -- affine -- model rather than a linear one.The core of our work lies in the analysis of these methods, both on a theoretical and practical level. In particular, we address the application of barycentric embeddings to two important examples in geometric learning: shapes and graphs. In addition to practical implementation issues, each of these examples raises its own theoretical questions, mostly related to the geometry of quotient spaces. In particular, we highlight that compared to standard dimension reduction methods in graph analysis, barycentric embeddings stand out for their better interpretability. In parallel with these examples, we characterize the geometry of locally barycentric embeddings, which generalize the projection computed by locally linear embedding. Finally, algorithms for geometric manifold learning, novel in their approach, complete this work
Lidberg, Petter. « Barycentric and harmonic coordinates ». Thesis, Uppsala universitet, Algebra och geometri, 2012. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-179487.
Texte intégralHall, Stuart James. « Numerical methods and Riemannian geometry ». Thesis, Imperial College London, 2011. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.538692.
Texte intégralFerreira, Ana Cristina Castro. « Riemannian geometry with skew torsion ». Thesis, University of Oxford, 2010. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.526550.
Texte intégralWu, Bao Qiang. « Geometry of complete Riemannian Submanifolds ». Lyon 1, 1998. http://www.theses.fr/1998LYO10064.
Texte intégralBoarotto, Francesco. « Topics in sub-Riemannian geometry ». Doctoral thesis, SISSA, 2016. http://hdl.handle.net/20.500.11767/4881.
Texte intégralPalmer, Ian Christian. « Riemannian geometry of compact metric spaces ». Diss., Georgia Institute of Technology, 2010. http://hdl.handle.net/1853/34744.
Texte intégralRaineri, Emanuele. « Quantum Riemannian geometry of finite sets ». Thesis, Queen Mary, University of London, 2005. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.414738.
Texte intégralLivres sur le sujet "Riemannian and barycentric geometry"
Gallot, Sylvestre, Dominique Hulin et Jacques Lafontaine. Riemannian Geometry. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 1990. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-97242-3.
Texte intégralPetersen, Peter. Riemannian Geometry. New York, NY : Springer New York, 1998. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4757-6434-5.
Texte intégralCarmo, Manfredo Perdigão do. Riemannian Geometry. Boston, MA : Birkhäuser Boston, 1992. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4757-2201-7.
Texte intégralGallot, Sylvestre, Dominique Hulin et Jacques Lafontaine. Riemannian Geometry. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-18855-8.
Texte intégralPetersen, Peter. Riemannian Geometry. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-26654-1.
Texte intégralGallot, Sylvestre, Dominique Hulin et Jacques Lafontaine. Riemannian Geometry. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 1987. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-97026-9.
Texte intégral1959-, Hulin D., et Lafontaine, J. 1944 Mar. 10-, dir. Riemannian geometry. Berlin : Springer-Verlag, 1987.
Trouver le texte intégralSakai, T. Riemannian geometry. Providence, R.I : American Mathematical Society, 1996.
Trouver le texte intégralKlingenberg, Wilhelm. Riemannian geometry. 2e éd. Berlin : W. de Gruyter, 1995.
Trouver le texte intégralCarmo, Manfredo Perdigão do. Riemannian geometry. Boston : Birkhäuser, 1992.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Riemannian and barycentric geometry"
Bambi, Cosimo. « Riemannian Geometry ». Dans Introduction to General Relativity, 85–105. Singapore : Springer Singapore, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-13-1090-4_5.
Texte intégralConlon, Lawrence. « Riemannian Geometry ». Dans Differentiable Manifolds, 293–348. Boston, MA : Birkhäuser Boston, 1993. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4757-2284-0_10.
Texte intégralAubin, Thierry. « Riemannian Geometry ». Dans Some Nonlinear Problems in Riemannian Geometry, 1–31. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 1998. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-13006-3_1.
Texte intégralKumaresan, S. « Riemannian Geometry ». Dans A Course in Differential Geometry and Lie Groups, 232–80. Gurgaon : Hindustan Book Agency, 2002. http://dx.doi.org/10.1007/978-93-86279-08-8_5.
Texte intégralGadea, P. M., et J. Muñoz Masqué. « Riemannian Geometry ». Dans Analysis and Algebra on Differentiable Manifolds, 233–349. Dordrecht : Springer Netherlands, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-90-481-3564-6_6.
Texte intégralKoch, Helmut. « Riemannian geometry ». Dans Introduction to Classical Mathematics I, 182–209. Dordrecht : Springer Netherlands, 1991. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-011-3218-3_14.
Texte intégralMcInerney, Andrew. « Riemannian Geometry ». Dans Undergraduate Texts in Mathematics, 195–270. New York, NY : Springer New York, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-7732-7_5.
Texte intégralChow, Bennett, Peng Lu et Lei Ni. « Riemannian geometry ». Dans Hamilton’s Ricci Flow, 1–93. Providence, Rhode Island : American Mathematical Society, 2006. http://dx.doi.org/10.1090/gsm/077/01.
Texte intégralGadea, Pedro M., Jaime Muñoz Masqué et Ihor V. Mykytyuk. « Riemannian Geometry ». Dans Analysis and Algebra on Differentiable Manifolds, 343–546. Dordrecht : Springer Netherlands, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-007-5952-7_6.
Texte intégralHassani, Sadri. « Riemannian Geometry ». Dans Mathematical Physics, 1143–77. Cham : Springer International Publishing, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-01195-0_37.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Riemannian and barycentric geometry"
Moran, William, Stephen D. Howard, Douglas Cochran et Sofia Suvorova. « Sensor management via riemannian geometry ». Dans 2012 50th Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing (Allerton). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/allerton.2012.6483240.
Texte intégralHadwiger, Markus, Thomas Theußl et Peter Rautek. « Riemannian Geometry for Scientific Visualization ». Dans SA '22 : SIGGRAPH Asia 2022. New York, NY, USA : ACM, 2022. http://dx.doi.org/10.1145/3550495.3558227.
Texte intégralGMIRA, B., et L. VERSTRAELEN. « A CURVATURE INEQUALITY FOR RIEMANNIAN SUBMANIFOLDS IN A SEMI–RIEMANNIAN SPACE FORM ». Dans Geometry and Topology of Submanifolds IX. WORLD SCIENTIFIC, 1999. http://dx.doi.org/10.1142/9789812817976_0016.
Texte intégralLenz, Reiner, Rika Mochizuki et Jinhui Chao. « Iwasawa Decomposition and Computational Riemannian Geometry ». Dans 2010 20th International Conference on Pattern Recognition (ICPR). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/icpr.2010.1086.
Texte intégralBejancu, Aurel. « Sub-Riemannian geometry and nonholonomic mechanics ». Dans ALEXANDRU MYLLER MATHEMATICAL SEMINAR CENTENNIAL CONFERENCE. AIP, 2011. http://dx.doi.org/10.1063/1.3546072.
Texte intégralChen, Guohua. « Digital Riemannian Geometry and Its Application ». Dans International Conference on Advances in Computer Science and Engineering. Paris, France : Atlantis Press, 2013. http://dx.doi.org/10.2991/cse.2013.63.
Texte intégralBarachant, Alexandre, Stphane Bon, Marco Congedo et Christian Jutten. « Common Spatial Pattern revisited by Riemannian geometry ». Dans 2010 IEEE 12th International Workshop on Multimedia Signal Processing (MMSP). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/mmsp.2010.5662067.
Texte intégralZeestraten, Martijn J. A., Ioannis Havoutis, Sylvain Calinon et Darwin G. Caldwell. « Learning task-space synergies using Riemannian geometry ». Dans 2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/iros.2017.8202140.
Texte intégralShao, Hang, Abhishek Kumar et P. Thomas Fletcher. « The Riemannian Geometry of Deep Generative Models ». Dans 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/cvprw.2018.00071.
Texte intégralGordina, Maria. « Riemannian geometry of Diff(S1)/S1 revisited ». Dans Proceedings of a Satellite Conference of ICM 2006. WORLD SCIENTIFIC, 2007. http://dx.doi.org/10.1142/9789812791559_0002.
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