Étude de cas sur l’ajout de vecteurs d’enregistrements typés dans Gambit Scheme

Dans le but d’optimiser la représentation en mémoire des enregistrements Scheme dans le compilateur Gambit, nous avons introduit dans celui-ci un système d’annotations de type et des vecteurs contenant une représentation abrégée des enregistrements. Ces derniers omettent la référence vers le descripteur de type et l’entête habituellement présents sur chaque enregistrement et utilisent plutôt un arbre de typage couvrant toute la mémoire pour retrouver le vecteur contenant une référence. L’implémentation de ces nouvelles fonctionnalités se fait par le biais de changements au runtime de Gambit. Nous introduisons de nouvelles primitives au langage et modifions l’architecture existante pour gérer correctement les nouveaux types de données. On doit modifier le garbage collector pour prendre en compte des enregistrements contenants des valeurs hétérogènes à alignements irréguliers, et l’existence de références contenues dans d’autres objets. La gestion de l’arbre de typage doit aussi être faite automatiquement. Nous conduisons ensuite une série de tests de performance visant à déterminer si des gains sont possibles avec ces nouvelles primitives. On constate une amélioration majeure de performance au niveau de l’allocation et du comportement du gc pour les enregistrements typés de grande taille et des vecteurs d’enregistrements typés ou non. De légers surcoûts sont toutefois encourus lors des accès aux champs et, dans le cas des vecteurs d’enregistrements, au descripteur de type.

Stratégies de composition dans la musique mixte et assistée par ordinateur

La version intégrale de ce mémoire est disponible uniquement pour consultation individuelle à la Bibliothèque de musique de l’Université de Montréal (http://www.bib.umontreal.ca/MU).

La programmation informatique dans la recherche et la formation en mathématiques au niveau universitaire

Une étude récente auprès de 302 mathématiciens canadiens révèle un écart intriguant : tandis que 43% des sondés utilisent la programmation informatique dans leur recherche, seulement 18% indiquent qu'ils emploient cette technologie dans leur enseignement (Buteau et coll., 2014). La première donnée reflète le potentiel énorme qu'a la programmation pour faire et apprendre des mathématiques. La deuxième donnée a inspiré ce mémoire : pourquoi existe-t-il un tel écart ? Pour répondre à cette question, nous avons mené une étude exploratoire qui cherche à mieux comprendre la place de la programmation dans la recherche et la formation en mathématiques au niveau universitaire. Des entrevues semi-dirigées ont été conduites avec 14 mathématiciens travaillant dans des domaines variés et à différentes universités à travers le pays. Notre analyse qualitative nous permet de décrire les façons dont ces mathématiciens construisent des programmes informatiques afin d'accomplir plusieurs tâches (p.e., simuler des phénomènes réels, faire des mathématiques « expérimentales », développer de nouveaux outils puissants). Elle nous permet également d'identifier des moments où les mathématiciens exposent leurs étudiants à certains éléments de ces pratiques en recherche. Nous notons toutefois que les étudiants sont rarement invités à concevoir et à écrire leurs propres programmes. Enfin, nos participants évoquent plusieurs contraintes institutionnelles : le curriculum, la culture départementale, les ressources humaines, les traditions en mathématiques, etc. Quelques-unes de ces contraintes, qui semblent limiter l'expérience mathématique des étudiants de premier cycle, pourraient être revues.

A Compiler for the dependently typed language Beluga

Les structures avec des lieurs sont très communes en informatique. Les langages de programmation et les systèmes logiques sont des exemples de structures avec des lieurs. La manipulation de lieurs est délicate, de sorte que l’écriture de programmes qui ma- nipulent ces structures tirerait profit d’un soutien spécifique pour les lieurs. L’environ- nement de programmation Beluga est un exemple d’un tel système. Nous développons et présentons ici un compilateur pour ce système. Parmi les programmes pour lesquels Beluga est spécialement bien adapté, plusieurs peuvent bénéficier d’un compilateur. Par exemple, les programmes pour valider les types (les "type-checkers"), les compilateurs et les interpréteurs tirent profit du soutien spécifique des lieurs et des types dépendants présents dans le langage. Ils nécessitent tous également une exécution efficace, que l’on propose d’obtenir par le biais d’un compilateur. Le but de ce travail est de présenter un nouveau compilateur pour Beluga, qui emploie une représentation interne polyvalente et permet de partager du code entre plusieurs back-ends. Une contribution notable est la compilation du filtrage de Beluga, qui est particulièrement puissante dans ce langage.