Le calcul tensoriel sur les variétés différentielles comprend l'arithmétique des champs tensoriels, le produit tensoriel, les contractions, la symétrisation et l'antisymétrisation, la dérivée de Lie le long d'un champ vectoriel, le transport par une application différentiable (pullback et pushforward), mais aussi les opérations intrinsèques aux formes différentielles (produit intérieur, produit extérieur et dérivée extérieure). On ajoutera également toutes les opérations sur les variétés pseudo-riemanniennes (variétés dotées d'un tenseur métrique) : connexion de Levi-Civita, courbure, géodésiques, isomorphismes musicaux et dualité de Hodge.Dans ce cours, nous introduirons tout d'abord la problématique du calcul tensoriel formel, en distinguant le calcul dit “abstrait” du calcul explicite. C'est ce dernier qui nous intéresse ici. Il se ramène in fine au calcul symbolique sur les composantes des champs tensoriels dans un champ de repères, ces composantes étant exprimées en termes des coordonnées d'une carte donnée.
Nous discuterons alors d'une méthode de calcul tensoriel générale, valable sur l'intégralité d'une variété donnée, sans que l'utilisateur ait à préciser dans quels champs de repères et avec quelles cartes doit s'effectuer le calcul. Cela suppose que la variété soit couverte par un atlas minimal, défini carte par carte par l'utilisateur, et soit décomposée en parties parallélisables, i.e. en ouverts couverts par un champ de repères. Ces contraintes étant satisfaites, un nombre arbitraire de cartes et de champs de repères peuvent être introduits, pourvu qu'ils soient accompagnés des fonctions de transition correspondantes.
Nous décrirons l'implémentation concrète de cette méthode dans SageMath ; elle utilise fortement la structure de dictionnaire du langage Python, ainsi que le schéma parent/élément de SageMath et le modèle de coercition associé. La méthode est indépendante du moteur de calcul formel utilisé pour l'expression symbolique des composantes tensorielles dans une carte. Nous présenterons la mise en œuvre via deux moteurs de calcul formel différents : Pynac/Maxima (le défaut dans SageMath) et SymPy. Différents champs d'application seront discutés, notamment la relativité générale et ses extensions.[-]

Le calcul tensoriel sur les variétés différentielles comprend l'arithmétique des champs tensoriels, le produit tensoriel, les contractions, la symétrisation et l'antisymétrisation, la dérivée de Lie le long d'un champ vectoriel, le transport par une application différentiable (pullback et pushforward), mais aussi les opérations intrinsèques aux formes différentielles (produit intérieur, produit extérieur et dérivée extérieure). On ajoutera également toutes les opérations sur les variétés pseudo-riemanniennes (variétés dotées d'un tenseur métrique) : connexion de Levi-Civita, courbure, géodésiques, isomorphismes musicaux et dualité de Hodge.Dans ce cours, nous introduirons tout d'abord la problématique du calcul tensoriel formel, en distinguant le calcul dit “abstrait” du calcul explicite. C'est ce dernier qui nous intéresse ici. Il se ramène in fine au calcul symbolique sur les composantes des champs tensoriels dans un champ de repères, ces composantes étant exprimées en termes des coordonnées d'une carte donnée.
Nous discuterons alors d'une méthode de calcul tensoriel générale, valable sur l'intégralité d'une variété donnée, sans que l'utilisateur ait à préciser dans quels champs de repères et avec quelles cartes doit s'effectuer le calcul. Cela suppose que la variété soit couverte par un atlas minimal, défini carte par carte par l'utilisateur, et soit décomposée en parties parallélisables, i.e. en ouverts couverts par un champ de repères. Ces contraintes étant satisfaites, un nombre arbitraire de cartes et de champs de repères peuvent être introduits, pourvu qu'ils soient accompagnés des fonctions de transition correspondantes.
Nous décrirons l'implémentation concrète de cette méthode dans SageMath ; elle utilise fortement la structure de dictionnaire du langage Python, ainsi que le schéma parent/élément de SageMath et le modèle de coercition associé. La méthode est indépendante du moteur de calcul formel utilisé pour l'expression symbolique des composantes tensorielles dans une carte. Nous présenterons la mise en œuvre via deux moteurs de calcul formel différents : Pynac/Maxima (le défaut dans SageMath) et SymPy. Différents champs d'application seront discutés, notamment la relativité générale et ses extensions.[-]

The performance of numerical algorithms, both regarding stability and complexity, can be understood in a unified way in terms of condition numbers. This requires to identify the appropriate geometric settings and to characterize condition in geometric ways.
A probabilistic analysis of numerical algorithms can be reduced to a corresponding analysis of condition numbers, which leads to fascinating problems of geometric probability and integral geometry. The most well known example is Smale's 17th problem, which asks to find a solution of a given system of n complex homogeneous polynomial equations in $n$ + 1 unknowns. This problem can be solved in average (and even smoothed) polynomial time.
In the course we will explain the concepts necessary to state and solve Smale's 17th problem. We also show how these ideas lead to new numerical algorithms for computing eigenpairs of matrices that provably run in average polynomial time. Making these algorithms more efficient or adapting them to structured settings are challenging and rewarding research problems. We intend to address some of these issues at the end of the course.[-]

Algebraic combinatorics studies combinatorial objects with an algebraic point of view, and conversely. As such, it is also a very fertile ground for experimental mathematics, involving both classical and new algorithms. I will discuss two topics: finite partially ordered sets and their invariants, and tree-indexed polynomials and power series. Finite partially ordered sets are discrete objects, that can be seen as directed graphs, but also possess an interesting representation theory. This leads to many difficult questions about a subtle equivalence relation, namely posets having equivalent derived categories. The theme of tree-indexed series, which can be traced back to Cayley, plays a role in the study of vector fields and ordinary differential equations. It is nowadays better understood in the framework of operads and can be considered as a nonassociative version of the study of alphabets, words and languages. Surprisingly maybe, rooted trees also appear in the study of iterated integrals, stemming out of the usual "integration-by-part" rule. I will describe the corresponding notions of algebras, without diving too much into the theory of operads. On the way, I will discuss some of the involved algorithms and their implementations.[-]

D-finite functions play a prominent role in computer algebra because they are well suited for representation in a symbolic software system, and because they include many functions of interest, such as special functions, orthogonal polynomials, generating functions from combinatorics, etc. Whenever one wishes to study the integral or the sum of a D-finite function, the method of creative telescoping may be applied. This method has been systematically introduced by Zeilberger in the 1990s, and since then has found applications in various different domains. In this lecture, we explain the underlying theory, review some of the history and talk about some recent developments in this area.[-]

Matrices whose coefficients are univariate polynomials over a field are a basic mathematical object which arises at the core of fundamental algorithms in computer algebra: sparse or structured linear system solving, rational approximation or interpolation, division with remainder for bivariate polynomials, etc. After presenting this context, we will give an overview of recent progress on efficient computations with such matrices. Next, we will show how these results have been exploited to improve complexity bounds for a selection of problems which, interestingly, do not necessarily involve polynomial matrices a priori: computing the characteristic polynomial of a scalar matrix, performing modular composition of univariate polynomials, changing the monomial order for multivariate Gröbner bases.[-]

Starting from a presentation of the many recent applications of Galois theory of functional equations to enumerative combinatorics, we will introduce the Galois theory of (different kinds) of difference equations. We will focus on the point of view of the applications, hence with little emphasis on the technicalities of the domain, but I'm willing to do an hour of « exercises » (i.e. to go a little deeper into the proofs), if a part of the audience is interested.[-]

D-finite functions play a prominent role in computer algebra because they are well suited for representation in a symbolic software system, and because they include many functions of interest, such as special functions, orthogonal polynomials, generating functions from combinatorics, etc. Whenever one wishes to study the integral or the sum of a D-finite function, the method of creative telescoping may be applied. This method has been systematically introduced by Zeilberger in the 1990s, and since then has found applications in various different domains. In this lecture, we explain the underlying theory, review some of the history and talk about some recent developments in this area.[-]