Publication

Mesoscopic self-assembly: A shift to complexity

Résumé

By focusing on the construction of thermodynamically stable structures, the self-assembly of mesoscopic systems has proven capable of formidable achievements in the bottom-up engineering of micro- and nanosystems. Yet, inspired by an analogous evolution in supramolecular chemistry, synthetic mesoscopic self-assembly may have a lot more ahead, within reach of a shift toward fully three-dimensional architectures, collective interactions of building blocks and kinetic control. All over these challenging fronts, complexity holds the key.

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Concepts associés (22)
Auto-assemblage
L’auto-assemblage, parfois rapproché de l'auto-organisation, désigne les procédés par lesquels un système désorganisé de composants élémentaires s'assemble et s'organise de façon spontanée et autonome, à la suite d'interactions spécifiques et locales entre ces composants. On parle d'auto-assemblage moléculaire lorsque les composants en question sont des molécules, mais l'auto-assemblage s'observe à différentes échelles, des molécules à la formation du système solaire et des galaxies en passant par l'échelle nanométrique.
Classe de complexité
En informatique théorique, et plus précisément en théorie de la complexité, une classe de complexité est un ensemble de problèmes algorithmiques dont la résolution nécessite la même quantité d'une certaine ressource. Une classe est souvent définie comme l'ensemble de tous les problèmes qui peuvent être résolus sur un modèle de calcul M, utilisant une quantité de ressources du type R, où n, est la taille de l'entrée. Les classes les plus usuelles sont celles définies sur des machines de Turing, avec des contraintes de temps de calcul ou d'espace.
P (complexité)
La classe P, aussi noté parfois PTIME ou DTIME(nO(1)), est une classe très importante de la théorie de la complexité, un domaine de l'informatique théorique et des mathématiques. Par définition, un problème de décision est dans P s'il est décidé par une machine de Turing déterministe en temps polynomial par rapport à la taille de l'entrée. On dit que le problème est décidé en temps polynomial. Les problèmes dans P sont considérés comme « faisables » (feasible en anglais), faciles à résoudre (dans le sens où on peut le faire relativement rapidement).
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