Cultes et divinités dans les carrières et les mines de l'empire romain
Première édition
Archéologie et histoire de Rome, de l'Italie et des provinces romaines Lire la suite
Si les mines et les carrières du monde romain ont fait l'objet de nombreuses enquêtes ces dernières années, les divinités et les pratiques culturelles attestées dans ces contextes n'ont guère retenu leur attention. Quant aux études portant sur la religion roumaine, elles n'abordent que très rarement le cadre particulier des sites d'extraction de pierre ou de métal. Ce volume vise à défricher ce terrain peu exploré. Des divinités particulières sont-elles privilégiées par les dédicants oeuvrant dans ces contextes? Certains ont-elles été invoquées afin de protéger une étape précise de la chaine opératoire? Les puissances divines honorées dans les mines et carrières coincident-elles avec celles qui sont présentes dans la cité la plus proche? Divinités locales, romaines ou étrangères étaient-elles amenées à cohabiter dans ces espaces? Les dédicants agissent-ils individuellement ou collectivement? Des panthéons miniers ou carriers émergent-ils de l'analyse? Ces questions et d'autres par des spécialistes des mines ou des carrières mais aussi de religion roumaine.
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Spécifications
- Éditeur
- Presses universitaires de Louvain
- Directeur éditorial
- Federica Gatto, Françoise Van Haeperen,
- Collection
- Fervet Opus
- Langue
- français
- Code publique Onix
- 06 Professionnel et académique
- Date de première publication du titre
- 07 décembre 2023
- Type d'ouvrage
- Monographie
- Avec
- Bibliographie
Livre broché
- Date de publication
- 19 octobre 2017
- ISBN-13
- 978-2-87558-605-6
- Ampleur
- Nombre de pages de contenu principal : 226
- Dépôt Légal
- D/2017/9964/42 Louvain-la-Neuve, Belgique
- Code interne
- 95771
- Format
- 16 x 24 cm
- Poids
- 367 grammes
- Type de packaging
- Aucun emballage extérieur
- Prix
- 28,80 €
- ONIX XML
- Version 2.1, Version 3
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Sommaire
Nomenclature xxi
1 Introduction 1
1.1 Motivations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Outline and contributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
2 Preliminaries 7
2.1 Regularized inverse problems . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.1.1 Forward model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.1.2 Low complexity priors . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.1.3 Sensing model and embedding . . . . . . . . . . . 25
2.2 Recovery methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
2.2.1 General optimization formulation . . . . . . . . . 33
2.2.2 Non-convex recovery methods . . . . . . . . . . . 35
2.2.3 Convex recovery methods . . . . . . . . . . . . . . 41
2.2.4 Algorithms for convex optimization . . . . . . . . 46
2.2.5 Dictionary Learning . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3 Sparse Support Recovery with Convex Fidelity Constraint 57
3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
3.1.1 Sparse regularization with convex fidelity constraint 58
3.1.2 Dual Certificates . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
3.1.3 Main result for sparse support recovery . . . . . . 62
3.1.4 Relation to PriorWorks . . . . . . . . . . . . . . . 64
x Table of contents
3.2 Preliminaries and main result . . . . . . . . . . . . . . . . 65
3.2.1 Noiseless support stability . . . . . . . . . . . . . . 65
3.2.2 Model subspace and restricted injectivity conditions 66
3.2.3 Formal statement of the main result . . . . . . . . 71
3.3 Proofs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
3.3.1 Proofs of the lemmas and subdifferential decomposability
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
3.3.2 Proof of Theorem 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
3.4 Numerical experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
3.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
4 Online Convolutional Dictionary Learning for
Multimodal Imaging 95
4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
4.1.1 Main Contributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
4.1.2 RelatedWork . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
4.2 Proposed Method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
4.2.1 Problem Formulation . . . . . . . . . . . . . . . . 100
4.2.2 Online Convolutional Dictionary Learning
Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104
4.2.3 Dictionary update . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
4.2.4 Implementation details . . . . . . . . . . . . . . . 107
4.3 Experimental Evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
4.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117
5 Multispectral Compressive Imaging Strategies using
Fabry-Pérot Filtered Sensors 119
5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
5.1.1 Main Contributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
5.1.2 RelatedWork . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
5.2 Preliminaries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125
5.2.1 Fabry-Pérot Filtered Sensors . . . . . . . . . . . . 125
5.2.2 Forward model and analysis prior . . . . . . . . . 127
Table of contents xi
5.2.3 Recovery Method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128
5.3 Multispectral Compressive Imaging by Generalized Inpainting
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
5.3.1 Image Formation Model . . . . . . . . . . . . . . . 132
5.3.2 Simulations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135
5.3.3 Experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138
5.4 Multispectral Compressive Imaging by Out-of-Focus
Random Convolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140
5.4.1 Image Formation Model . . . . . . . . . . . . . . . 140
5.4.2 Non-idealities and practical considerations . . . . 145
5.4.3 Sensing matrix implementation . . . . . . . . . . . 151
5.4.4 Simulations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153
5.5 Final Comparison . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
5.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160
6 Conclusions 163
6.1 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163
6.2 Perspectives and open questions . . . . . . . . . . . . . . 166
References 173
Appendix A Elements of Convex Optimization 195