PIVOTEAU Carine
Supervision : Michèle SORIA
Génération aléatoire de structures combinatoires : méthode de Boltzmann effective
La génération aléatoire uniforme est un problème central en combinatoire algorithmique.Dans le modèle de Boltzmann, les structures combinatoires sont engendrées avec une taille variable ce qui permet de concevoir des générateurs efficaces. Cette thèse vise à rendre effective cette méthode de génération aléatoire pour un grand nombre de classes combinatoires décomposables, en automatisant l'ensemble des traitements intervenant dans la conception des générateurs de Boltzmann. La première partie est consacrée à l'étude des algorithmes de génération. Nous commençons par compléter le dictionnaire initial des générateurs de Boltzmann afin de pouvoir traiter les classes combinatoires non étiquetées. Ces algorithmes génériques sont présentés en détails, validés par des preuves et illustrés sur des exemples classiques en combinatoire. Des données expérimentales viennent également souligner les performances de ces générateurs; une application à la génération aléatoire de partitions planes complète cette étude. Dans la méthode de Boltzmann, les générateurs sont paramétrés par une valeur numérique x qui contrôle l'espérance de la taille des structures engendrées. L'uniformité de la génération repose sur une fonction d'oracle qui associe à toute classe combinatoire la valeur de sa série génératrice en x. La seconde partie de ce mémoire présente une méthode de calcul automatique et efficace de cet oracle, par itération de Newton numérique. La validité de cette méthode repose sur la convergence de l'itération de Newton pour les structures combinatoires. Cette itération est ensuite relevée au niveau des séries formelles puis au niveau des valeurs numériques. L'itération sur les séries conduit par ailleurs à un algorithme de complexité quasi-optimale pour calculer les premiers coefficients des séries de dénombrement.
Defence : 12/03/2008
Jury members :
François Bergeron, Lacim, UQAM (rapporteur)
Alain Denise, LRI, Université de Paris Sud (rapporteur)
Philippe Flajolet, INRIA Rocquencourt
Patrick Gallinari, LIP6, UPMC
Jacques Malenfant, LIP6, UPMC
Conrado Martínez, Université Polytechnique de Catalogne
Bruno Salvy, INRIA Rocquencourt
Michèle Soria, LIP6, UPMC (directrice)
2006-2012 Publications
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2012
- C. Pivoteau, B. Salvy, M. Soria : “Algorithms for combinatorial structures: Well-founded systems and Newton iterations.”, Journal of Combinatorial Theory, Series A, vol. 119 (8), pp. 1711-1773, (Elsevier) (2012)
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2010
- O. Bodini, E. Fusy, C. Pivoteau : “Random sampling of plane partitions”, Combinatorics, Probability and Computing, vol. 19 (2), pp. 201-226, (Cambridge University Press (CUP)) (2010)
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2008
- C. Pivoteau : “GĂ©nĂ©ration alĂ©atoire de structures combinatoires : mĂ©thode de Boltzmann effective”, thesis, defence 12/03/2008, supervision Soria, Michèle (2008)
- C. Pivoteau, B. Salvy, M. Soria : “Boltzmann Oracle for Combinatorial Systems”, Discrete Mathematics and Theoretical Computer Science, vol. DMTCS Proceedings vol. AI, Fifth Colloquium on Mathematics and Computer Science, DMTCS Proceedings, Blaubeuren, Germany, pp. 475-488, (Discrete Mathematics & Theoretical Computer Science) (2008)
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2006
- O. Bodini, C. Pivoteau, E. Fusy : “Random Sampling of Plane Partitions”, GĂ©nĂ©ration AlĂ©atoire de structures COMbinatoires, GASCOM, Dijon, France, pp. 124-135 (2006)