{"id":121,"date":"2022-02-16T10:49:11","date_gmt":"2022-02-16T09:49:11","guid":{"rendered":"https:\/\/naupacte.com\/?page_id=121"},"modified":"2026-06-22T19:12:17","modified_gmt":"2026-06-22T17:12:17","slug":"numerical-modeling-simulation-actors","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/naupacte.com\/","title":{"rendered":"Diff\u00e9rentiation automatique native pour la simulation multiphysique coupl\u00e9e non-lin\u00e9aire"},"content":{"rendered":"\n<p>Naupacte a con\u00e7u un langage \u00e0 destination des acteurs de la <strong>mod\u00e9lisation et de la simulation num\u00e9riques<\/strong>. Les syst\u00e8mes lin\u00e9aires et non-lin\u00e9aires issus de mod\u00e8les <strong>multi-physiques<\/strong> sont ais\u00e9ment formul\u00e9s et une <strong>diff\u00e9rentiation automatique<\/strong> in\u00e9dite est propos\u00e9e en vue des processus d&#8217;<strong>optimisation<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Naupacte vous aide dans la formulation de nouveaux probl\u00e8mes multiphysiques et dans l\u2019optimisation des conceptions associ\u00e9es, gr\u00e2ce \u00e0 un langage in\u00e9dit de formulation tensorielle et des capacit\u00e9s de diff\u00e9rentiation automatique interne sans \u00e9quivalent, tout en assurant des performances de calcul d\u2019assemblage remarquables.<\/p>\n\n\n\n<p>Navpactos est une biblioth\u00e8que C++ impl\u00e9mentant un langage destin\u00e9 \u00e0 formuler en alg\u00e8bre formel des applications multiphysiques (par exemple de type \u00e9l\u00e9ments finis) avec diff\u00e9rentiation automatique en interne en appui des algorithmes de conception optimale; des m\u00e9thodes d\u2019ordre 2 deviennent envisageables sur les \u00e9quations d\u2019optimalit\u00e9, et ce, de mani\u00e8re enti\u00e8rement automatique.<\/p>\n\n\n\n<p>Concr\u00e8tement, lors de l&#8217;ex\u00e9cution, Navpactos r\u00e9alise <strong>la diff\u00e9rentiation automatique de vos mod\u00e8les num\u00e9riques de multiphysique coupl\u00e9e, bas\u00e9s sur les \u00e9l\u00e9ments finis<\/strong>, pour non seulement produire le gradient ou l&#8217;adjoint (ordre 1 de d\u00e9rivation) mais aussi son jacobien (ordre 2, inclluant donc une d\u00e9rivation de la matrice tangente de l&#8217;\u00e9quation d&#8217;\u00e9tat).<\/p>\n\n\n\n<p>Il s\u2019agit du r\u00e9sultat de 20 ans de mise au point men\u00e9e par un sp\u00e9cialiste des logiciels de simulation num\u00e9rique.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Acteurs de la simulation num\u00e9rique<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>\u00c9diteurs de logiciels de simulation<\/strong>: garder la ma\u00eetrise de comp\u00e9tences pr\u00e9cieuses.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Math\u00e9maticiens &#8211; Centres de recherche &#8211; D\u00e9veloppeurs<\/strong>: aisance, performance et fonctionnalit\u00e9s in\u00e9dites pour susciter l&#8217;innovation.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Environnements math\u00e9matiques de programmation<\/strong>: Proposer un module de calcul par \u00e9l\u00e9ments finis.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Bureaux d&#8217;\u00e9tude en ing\u00e9nierie et simulation<\/strong>: Int\u00e9grer des solutions sur mesure \u00e0 son portefeuilles d&#8217;applications.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Fournisseurs de solutions pour l&#8217;intelligence artificielle dans la simulation<\/strong>: richesse des mod\u00e8les de fondation, sensibilit\u00e9s par rapport aux donn\u00e9es.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-right is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-765c4724 wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button is-style-outline is-style-outline--1\"><a class=\"wp-block-button__link has-light-gray-background-color has-background wp-element-button\" href=\"https:\/\/naupacte.com\/index.php\/numerical-simulation-actors-detailed\">En savoir plus sur les b\u00e9n\u00e9fices<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Points forts du langage Navpactos<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Int\u00e9grabilit\u00e9<\/strong>: sous la forme d&#8217;une biblioth\u00e8que C++.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Puissance et ouverture des fonctionnalit\u00e9s<\/strong>: le langage conna\u00eet les \u00e9l\u00e9ments finis, les matrices creuses, les fonctions et les champs; utilise le <strong>calcul formel<\/strong> tensoriel, propose la <strong>diff\u00e9rentiation automatique<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Rapidit\u00e9 du d\u00e9veloppement et lisibilit\u00e9 du code<\/strong>: le concepteur d\u00e9veloppe ses m\u00e9thodes sans programmer les calculs, juste en les formulant.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Maintenance r\u00e9duite et portabilit\u00e9<\/strong>: l&#8217;ex\u00e9cution des calculs est prise en charge par la biblioth\u00e8que.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Fiabilit\u00e9 du code<\/strong>: la repr\u00e9sentation formelle autorise des v\u00e9rifications avant l&#8217;ex\u00e9cution des calculs.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>V\u00e9locit\u00e9 de l&#8217;ex\u00e9cution<\/strong>: repr\u00e9sentation formelle et savoir-faire de Naupacte s&#8217;allient pour fournir une performance hors-pair.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-right is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-765c4724 wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button is-style-outline is-style-outline--2\"><a class=\"wp-block-button__link has-light-gray-background-color has-background wp-element-button\" href=\"https:\/\/naupacte.com\/index.php\/tensor-algebra-embedded-language-for-numerical-simulation\">&#8230; sur le langage NAVPACTOS<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Vers la conception optimale<\/h2>\n\n\n\n<p>La <strong>simulation num\u00e9rique<\/strong> donne acc\u00e8s \u00e0 une meilleure compr\u00e9hension du comportement physique de l&#8217;objet \u00e9tudi\u00e9. Bien souvent, il ne s&#8217;agit que d&#8217;une \u00e9tape dans un processus d&#8217;<strong>optimisation<\/strong> pour conduire la conception de l&#8217;objet vers de meilleures performances.<\/p>\n\n\n\n<p>Navpactos propose en interne la fonctionnalit\u00e9 tant attendue de <strong>diff\u00e9rentiation automatique<\/strong>, afin notamment de contenter les algorithmes d&#8217;<strong>optimisation<\/strong> qui s&#8217;appuient sur les <strong>gradients<\/strong> ou les <strong>sensibilit\u00e9s<\/strong>. Envisagez-vous la formulation automatique des \u00e9quations d&#8217;optimalit\u00e9 et m\u00eame leur lin\u00e9arisation?<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-right is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-765c4724 wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button is-style-outline is-style-outline--3\"><a class=\"wp-block-button__link has-light-gray-background-color has-background wp-element-button\" href=\"https:\/\/naupacte.com\/index.php\/tensor-algebra-embedded-language-for-numerical-simulation\/automatic-differentiation-and-computing\/\">&#8230; sur la differentiation automatique dans navpactos<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Naupacte a con\u00e7u un langage \u00e0 destination des acteurs de la mod\u00e9lisation et de la simulation num\u00e9riques. Les syst\u00e8mes lin\u00e9aires et non-lin\u00e9aires issus de mod\u00e8les multi-physiques sont ais\u00e9ment formul\u00e9s et une diff\u00e9rentiation automatique in\u00e9dite est propos\u00e9e en vue des processus d&#8217;optimisation. Naupacte vous aide dans la formulation de nouveaux probl\u00e8mes multiphysiques et dans l\u2019optimisation des conceptions associ\u00e9es, gr\u00e2ce \u00e0 un langage in\u00e9dit de formulation tensorielle et des capacit\u00e9s de diff\u00e9rentiation automatique interne sans \u00e9quivalent, tout en assurant des performances de calcul d\u2019assemblage remarquables. Navpactos est une biblioth\u00e8que C++ impl\u00e9mentant un langage destin\u00e9 \u00e0 formuler en alg\u00e8bre formel des applications multiphysiques (par exemple de type \u00e9l\u00e9ments finis) avec diff\u00e9rentiation automatique en interne en appui des algorithmes de conception optimale; des m\u00e9thodes d\u2019ordre 2 deviennent envisageables sur les \u00e9quations d\u2019optimalit\u00e9, et ce, de mani\u00e8re enti\u00e8rement automatique. Concr\u00e8tement, lors de l&#8217;ex\u00e9cution, Navpactos r\u00e9alise la diff\u00e9rentiation automatique de vos mod\u00e8les num\u00e9riques de multiphysique coupl\u00e9e, bas\u00e9s sur les \u00e9l\u00e9ments finis, pour non seulement produire le gradient ou l&#8217;adjoint (ordre 1 de d\u00e9rivation) mais aussi son jacobien (ordre 2, inclluant donc une d\u00e9rivation de la matrice tangente de l&#8217;\u00e9quation d&#8217;\u00e9tat). Il s\u2019agit du r\u00e9sultat de 20 ans de mise au point men\u00e9e par un sp\u00e9cialiste des logiciels de simulation num\u00e9rique. Acteurs de la simulation num\u00e9rique Points forts du langage Navpactos Vers la conception optimale La simulation num\u00e9rique donne acc\u00e8s \u00e0 une meilleure compr\u00e9hension du comportement physique de l&#8217;objet \u00e9tudi\u00e9. Bien souvent, il ne s&#8217;agit que d&#8217;une \u00e9tape dans un processus d&#8217;optimisation pour conduire la conception de l&#8217;objet vers de meilleures performances. Navpactos propose en interne la fonctionnalit\u00e9 tant attendue de diff\u00e9rentiation automatique, afin notamment de contenter les algorithmes d&#8217;optimisation qui s&#8217;appuient sur les gradients ou les sensibilit\u00e9s. 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