I describe an exact method for computing roots of a system of multivariate polynomials with rational coefficients, called the rational univariate reduction. This method enables performance of exact algebraic computation of coordinates of the roots of polynomials. In computational geometry, curves, surfaces and points are described as polynomials and their intersections. Thus, exact computation of the roots of polynomials allows the development and implementation of robust geometric algorithms. I describe applications in robust geometric modeling. In particular, I show a new method, called numerical perturbation scheme, that can be used successfully to detect and handle degenerate configurations appearing in boundary evaluation problems. I develop a derandomized version of the algorithm for computing the rational univariate reduction for a square system of multivariate polynomials and a new algorithm for a non-square system. I show how to perform exact computation over algebraic points obtained by the rational univariate reduction. I give a formal description of numerical perturbation scheme and its implementation.

Still increasing requirements are made on database systems, because users need to work with still more complex data. Because of the historical development of database systems, post-relational database systems are mainly used today. As follows from their name, post-relational database systems are built on relational database systems and expand them so that they are able to work with complex data. The vast majority of today's spatial database systems is based on post-relational databases. However, this work is trying to find a connection between object and spatial databases. The obtained knowledge is reflected in the implementation of the object database spatial extension.

Les surfaces de subdivision fournissent une méthode alternative prometteuse dans la modélisation géométrique, et ont des avantages sur la représentation classique de trimmed-NURBS, en particulier dans la modélisation de surfaces lisses par morceaux. Dans ce mémoire, nous considérons le problème des opérations géométriques sur les surfaces de subdivision, avec l'exigence stricte de forme topologique correcte. Puisque ce problème peut être mal conditionné, nous proposons une approche pour la gestion de l'incertitude qui existe dans le calcul géométrique. Nous exigeons l'exactitude des informations topologiques lorsque l'on considère la nature de robustesse du problème des opérations géométriques sur les modèles de solides, et il devient clair que le problème peut être mal conditionné en présence de l'incertitude qui est omniprésente dans les données. Nous proposons donc une approche interactive de gestion de l'incertitude des opérations géométriques, dans le cadre d'un calcul basé sur la norme IEEE arithmétique et la modélisation en surfaces de subdivision. Un algorithme pour le problème planar-cut est alors présenté qui a comme but de satisfaire à l'exigence topologique mentionnée ci-dessus. / Subdivision surfaces are a promising alternative method for geometric modelling, and have some important advantages over the classical representation of trimmed-NURBS, especially in modelling piecewise smooth surfaces. In this thesis, we consider the problem of geometric operations on subdivision surfaces with the strict requirement of correct topological form, and since this problem may be ill-conditioned, we propose an approach for managing uncertainty that exists inherently in geometric computation. We take into account the requirement of the correctness of topological information when considering the nature of robustness for the problem of geometric operations on solid models, and it becomes clear that the problem may be ill-conditioned in the presence of uncertainty that is ubiquitous in the data. Starting from this point, we propose an interactive approach of managing uncertainty of geometric operations, in the context of computation using the standard IEEE arithmetic and modelling using a subdivision-surface representation. An algorithm for the planar-cut problem is then presented, which has as its goal the satisfaction of the topological requirement mentioned above.

Les surfaces de subdivision fournissent une méthode alternative prometteuse dans la modélisation géométrique, et ont des avantages sur la représentation classique de trimmed-NURBS, en particulier dans la modélisation de surfaces lisses par morceaux. Dans ce mémoire, nous considérons le problème des opérations géométriques sur les surfaces de subdivision, avec l'exigence stricte de forme topologique correcte. Puisque ce problème peut être mal conditionné, nous proposons une approche pour la gestion de l'incertitude qui existe dans le calcul géométrique. Nous exigeons l'exactitude des informations topologiques lorsque l'on considère la nature de robustesse du problème des opérations géométriques sur les modèles de solides, et il devient clair que le problème peut être mal conditionné en présence de l'incertitude qui est omniprésente dans les données. Nous proposons donc une approche interactive de gestion de l'incertitude des opérations géométriques, dans le cadre d'un calcul basé sur la norme IEEE arithmétique et la modélisation en surfaces de subdivision. Un algorithme pour le problème planar-cut est alors présenté qui a comme but de satisfaire à l'exigence topologique mentionnée ci-dessus. / Subdivision surfaces are a promising alternative method for geometric modelling, and have some important advantages over the classical representation of trimmed-NURBS, especially in modelling piecewise smooth surfaces. In this thesis, we consider the problem of geometric operations on subdivision surfaces with the strict requirement of correct topological form, and since this problem may be ill-conditioned, we propose an approach for managing uncertainty that exists inherently in geometric computation. We take into account the requirement of the correctness of topological information when considering the nature of robustness for the problem of geometric operations on solid models, and it becomes clear that the problem may be ill-conditioned in the presence of uncertainty that is ubiquitous in the data. Starting from this point, we propose an interactive approach of managing uncertainty of geometric operations, in the context of computation using the standard IEEE arithmetic and modelling using a subdivision-surface representation. An algorithm for the planar-cut problem is then presented, which has as its goal the satisfaction of the topological requirement mentioned above.