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 cul-naturel-et-modularite-des-reseaux-dautomates-pacome-perrotin/
SUMMARY:Pacôme Perrotin (LIS\, CANA team\, Aix-Marseille Université): Sim
 ulation entre modèles de calcul naturel et modularité des réseaux d'aut
 omates - Pacôme Perrotin
DESCRIPTION:Pacôme Perrotin: Thèse :\n\nhttps://adum.parisnanterre.fr/scr
 ipt/detailSout.pl?mat=91308&amp\;site=adumfr\n\n\n\n\nNous explorons diff
 érentes généralisations concernant les modèles de calcul naturel. La p
 lus théorique est la notion de simulation entre modèles\, pour laquelle 
 nous décrivons une série de propositions de définitions\, en discutant 
 des intérêts et des failles de chacune d’elles. Nous profitons des dé
 finitions les plus prometteuses pour élargir le propos sur les possibles 
 conséquences de la simulation\, autant dans sa définition actuelle que d
 ans ses développements futurs\, sur des sujets comme la théorie de la co
 mplexité ou de l’émergence.\nNotre approche plus appliquée consiste e
 n la généralisation des réseaux d’automates sous formes de modules\, 
 qui possèdent des entrées. Ce formalisme permet d’approcher les questi
 ons de la dynamique des réseaux d’interactions sous un nouvel angle : n
 ous explorons son utilité en tant qu’outil modulaire propre à simuler 
 de façon flexible de nombreux objets similaires\, ainsi que l’expressiv
 ité des modules acycliques. Ceux-ci permettent la caractérisation de la 
 dynamique des réseaux d’automates sous la forme de fonctions de sortie.
  Cette expressivité nous autorise la description d’un processus d’opt
 imisation de réseaux d’automates\, qui réduit certains réseaux en tai
 lle tout en conservant des attracteurs équivalents.\n\n\n\n\n\n\nSimulati
 on between natural computational models and automata network modularity\n\
 n\n\nWe explore different generalisations about natural computation models
 .\nThe most theoretical is the notion of simulation between models\, for w
 hich we describe a series of proposed definitions\, by discussing the inte
 rests and the flaws of each of them. We take advantage of the most promisi
 ng definitions to broaden the discussion on the possible consequences of s
 imulation in complexity theory\, such as the construction of new complexit
 y classes by proposing the substitution of polynomial reduction by simulat
 ion.\nOur more applied approach consists in the generalisation of automata
  networks by means of modules that have inputs. This formalism makes it po
 ssible to approach the questions of the dynamics of interaction networks f
 rom a new angle: we explore its usefulness as a modular tool capable of fl
 exibly simulating many similar objects\, as well as the expressiveness of 
 acyclic modules. These allow the characterisation of the dynamics of autom
 ata networks in the form of output functions. This expressiveness allows u
 s to describe a process for optimising automata networks that reduces cert
 ain networks in size while retaining equivalent attractors.\n\n\n
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