Résolution du problème de propagation de la lumière par la méthode des volumes finis en 2D et apprentissage de la densité par un réseau de neurones (VNet).

• Indications et travail à faire:
  • doc/guidelines/projetM1.pdf
  • doc/guidelines/csmi-moco.ipynb
• Précédent travail sur le même sujet:
  • doc/references/Rapport de stage M1.pdf
• Délivrables pour ce travail:
  • notebook/ApprentissageVnet.ipynb

Les commandes indiquées sont à exécuter à partir du répertoire racine du projet.

Utilisez CMake:

• rm -rf build
• cmake -H. -Bbuild
• cmake --build build

• Pour une simple exécution : build/transfer src/config/test.cfg
• Pour faire une série de simulations : bash src/simu/data_dump.sh

• csv: CSV pour les signaux exportés.
• sds: binaire SDS (source-densité-signal) pour la sauvegarde d'une série de simulations.

• Visualisation des données: notebook/VisualisationDesDonnées.ipynb

• Création des densités: notebook/CreationDesDonnees.ipynb
• Traitement des donnes: notebook/TraitementDesDonnees.ipynb

Les données pretraitées et prêtes pour l'apprentissage sont téléchargeables à partir de ce lien sur Seafile (3.1 GB).

• Reconstruction de la densité: notebook/ApprentissageVnet.ipynb

• muParser: pour transformer des expressions en fonctions: Exemple - Instructions

• cnpy: pour utiliser les tenseurs Numpy en C++ : Description - Utilisation
  Pour utiliser cnpy, il faudra installer la librairie zlib à travers: sudo apt-get install zlib1g-dev)