Outils de visualisation de larges structures de données

• Auteur / Autrice : David Auber
• Direction : Maylis Delest
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique et mathématiques
• Date : Soutenance en 2002
• Etablissement(s) : Bordeaux 1

Mots clés

Mots clés contrôlés

Structures de données (informatique)

Analyse combinatoire

Informatique

Arbres (théorie des graphes)

Systèmes d'affichage

Résumé

Cette thèse présente un ensemble de résultats théoriques et pratiques, applicables dans le cadre de la visualisation d'informations. La première partie présente l'étude précise d'une structure de données performante. Dans la deuxième partie, nous présentons une amélioration de l'algorithme de Carriere et Kazman dédié au dessin d'arbres en 3D. Puis, nous présentons un algorithme, de complexité mémoire linéaire, permettant la représentation hiérarchique de grands graphes. Dans la troisième partie, nous donnons une méthode de simplification de graphes que npous utilisons pour respecter les contraintes temporelles imposées par le système de perception humain. Nous démontrons certaines propriétés combinatoires du paramètre Strahler et nous en proposons une extension aux cartes pointées. La quatrième partie se consacre à l'étude de deux algorithmes de fragmentation de graphes. Le premier est dédié aux arbres et améliore les résultats obtenus par Herman et al. Le deuxième est consacré aux graphes généraux. Il permet, par exemple, dans le cadre de l'analyse de programmes informatiques d'extraire automatiquement des composants logiciels. L'originalité des deux algorithmes proposés est qu'ils reposent sur des paramètres combinatoires et sont ainsi utilisables sur de grandes structures. Enfin, nous concluons par une brève description de la plate-forme logicielle que nous avons élaborée pour permettre l'expérimentation de nos résultats.