Dissertationen zum Thema „Réseaux tensoriels“

Cette thèse présente une étude détaillée de la structure de théories appelées GFT ("Group Field Theory" en anglais),à travers le prisme de la renormalisation. Ce sont des théories des champs issues de divers travaux en gravité quantique, parmi lesquels la gravité quantique à boucles et les modèles de matrices ou de tenseurs. Elles sont interprétées comme desmodèles d'espaces-temps quantiques, dans le sens où elles génèrent des amplitudes de Feynman indexées par des triangulations,qui interpolent les états spatiaux de la gravité quantique à boucles. Afin d'établir ces modèles comme des théories deschamps rigoureusement définies, puis de comprendre leurs conséquences dans l'infrarouge, il est primordial de comprendre leur renormalisation. C'est à cette tâche que cette thèse s'attèle, grâce à des méthodes tensorielles développées récemment,et dans deux directions complémentaires. Premièrement, de nouveaux résultats sur l'expansion asymptotique (en le cut-off) des modèles colorés de Boulatov-Ooguri sont démontrés, donnant accès à un régime non-perturbatif dans lequel une infinité de degrés de liberté contribue. Secondement, un formalisme général pour la renormalisation des GFTs dites tensorielles (TGFTs) et avec invariance de jauge est mis au point. Parmi ces théories, une TGFT en trois dimensions et basée sur le groupe de jauge SU(2) se révèle être juste renormalisable, ce qui ouvre la voie à l'application de ce formalisme à la gravité quantique.

Cette thèse présente une étude détaillée de la structure de théories appelées GFT ("Group Field Theory" en anglais),à travers le prisme de la renormalisation. Ce sont des théories des champs issues de divers travaux en gravité quantique, parmi lesquels la gravité quantique à boucles et les modèles de matrices ou de tenseurs. Elles sont interprétées comme desmodèles d'espaces-temps quantiques, dans le sens où elles génèrent des amplitudes de Feynman indexées par des triangulations,qui interpolent les états spatiaux de la gravité quantique à boucles. Afin d'établir ces modèles comme des théories deschamps rigoureusement définies, puis de comprendre leurs conséquences dans l'infrarouge, il est primordial de comprendre leur renormalisation. C'est à cette tâche que cette thèse s'attèle, grâce à des méthodes tensorielles développées récemment,et dans deux directions complémentaires. Premièrement, de nouveaux résultats sur l'expansion asymptotique (en le cut-off) des modèles colorés de Boulatov-Ooguri sont démontrés, donnant accès à un régime non-perturbatif dans lequel une infinité de degrés de liberté contribue. Secondement, un formalisme général pour la renormalisation des GFTs dites tensorielles (TGFTs) et avec invariance de jauge est mis au point. Parmi ces théories, une TGFT en trois dimensions et basée sur le groupe de jauge SU(2) se révèle être juste renormalisable, ce qui ouvre la voie à l'application de ce formalisme à la gravité quantique<br>In this thesis, we study the structure of Group Field Theories (GFTs) from the point of view of renormalization theory.Such quantum field theories are found in approaches to quantum gravity related to Loop Quantum Gravity (LQG) on the one hand,and to matrix models and tensor models on the other hand. They model quantum space-time, in the sense that their Feynman amplitudes label triangulations, which can be understood as transition amplitudes between LQG spin network states. The question of renormalizability is crucial if one wants to establish interesting GFTs as well-defined (perturbative) quantum field theories, and in a second step connect them to known infrared gravitational physics. Relying on recently developed tensorial tools, this thesis explores the GFT formalism in two complementary directions. First, new results on the large cut-off expansion of the colored Boulatov-Ooguri models allow to explore further a non-perturbative regime in which infinitely many degrees of freedom contribute. The second set of results provide a new rigorous framework for the renormalization of so-called Tensorial GFTs (TGFTs) with gauge invariance condition. In particular, a non-trivial 3d TGFT with gauge group SU(2) is proven just-renormalizable at the perturbative level, hence opening the way to applications of the formalism to (3d Euclidean) quantum gravity

L'objet de cette thèse est de présenter une méthode de modélisation de la complexité. Partant de l'analyse tensorielle des réseaux, on montre tout d'abord que cette technique permet de modéliser tout processus physique en intégrant dans un formalisme efficace les modèles développés dans chaque branche actuelle de la physique. Il ne s'agit pas de proposer une méthode universelle, mais bien un formalisme qui est capable d'intégrer et de coupler les modèles développés par ailleurs et appelés à évoluer. Le formalisme encapsule ainsi ceux de la mécanique quantique ou de la relativité générale, etc. L'aspect "physique" du système pris en charge, on fait appel à la théorie des jeux pour aborder l'aspect "psychique" du système, pour modéliser son comportement. Ce lien passe par la création d'objets mathématiques comme les tenfolds et gamma matrices. On est alors à même de créer un arbre d'évolution et de représenter des trajectoires de transformations et décisions dans un espace "choix-gains"<br>This thesis presents a method for modeling complexity. Starting from tensorial analysis of networks, we show that this technique allows to model any physical process. It gives in a common formalism all the tools to integrate equations coming from various physics. The purpose is not to develop an unique method rather than having one able to embed developments coming from any kind of physic material. The formalism embed quantum mechanics, relativity, etc. Once the physical part of the system take in charge, we use game theory to take the psychical part. Both methods linked by special mathematical objects like "tenfolds" or gamma matrices makes a global technique for complexity. A tree cross talking the two theories models the complex system evolution. A special representation in a "choices-utility" space gives a comprehensible image of the system evolution

Les graphes dynamiques permettent de comprendre l'évolution de systèmes complexes qui évoluent dans le temps. Ce type de graphe a récemment fait l'objet d'une attention considérable. Cependant, il n'existe pas de consensus sur les manières d'inférer et d'étudier ces graphes. Dans cette thèse, on propose des méthodes d'analyse de graphes dynamiques spécifiques. Ceux-ci peuvent être vues comme une succession de graphes complets partageant les mêmes nœuds, mais dont les poids associés à chaque lien évoluent dans le temps. Les méthodes proposées peuvent avoir des applications en neurosciences ou dans l'étude des réseaux sociaux comme Twitter et Facebook par exemple. L'enjeu applicatif de cette thèse est l'épilepsie, l'une des maladies neurologiques les plus rependues dans le monde affectant environ 1% de la population.La première partie concerne l'inférence de graphe dynamique à partir de signaux neurophysiologiques. Cette inférence est généralement réalisée à l'aide de mesures de connectivité fonctionnelle permettant d'évaluer la similarité entre deux signaux. La comparaison de ces mesures est donc d'un grand intérêt pour comprendre les caractéristiques des graphes obtenus. On compare alors des mesures de connectivité fonctionnelle impliquant la phase et l'amplitude instantanée des signaux. On s'intéresse en particulier à une mesure nommée Phase-Locking-Value (PLV) qui quantifie la synchronie des phases entre deux signaux. On propose ensuite, afin d'inférer des graphes dynamiques robustes et interprétables, deux nouvelles mesures de PLV conditionnées et régulariséesLa seconde partie présente des méthodes de décomposition de graphes dynamiques. L'objectif est de proposer une méthode semi-automatique afin de caractériser les informations les plus importantes du réseau pathologique de plusieurs crises d'un même patient. Dans un premier temps on considère des crises qui ont des durées et des évolutions temporelles similaires. Une décomposition tensorielle spécifique est alors appliquée. Dans un second temps, on considère des crises qui ont des durées hétérogènes. Plusieurs stratégies sont proposées et comparées. Ce sont des méthodes qui en plus d'extraire les sous-graphes caractéristiques communs à toutes les crises, permettent d'observer leurs profils d'activation temporelle spécifiques à chaque crise. Finalement, on utilise la méthode retenue pour une application clinique. Les décompositions obtenues sont comparées à l'interprétation visuelle du clinicien. Dans l'ensemble, on constate que les sous-graphes extraits correspondent aux régions du cerveau impliquées dans la crise d'épilepsie. De plus l'évolution de l'activation de ces sous-graphes est cohérente avec l'interprétation visuelle<br>Dynamic graphs make it possible to understand the evolution of complex systems evolving over time. This type of graph has recently received considerable attention. However, there is no consensus on how to infer and study these graphs. In this thesis, we propose specific methods for dynamical graph analysis. A dynamical graph can be seen as a succession of complete graphs sharing the same nodes, but with the weights associated with each link changing over time. The proposed methods can have applications in neuroscience or in the study of social networks such as Twitter and Facebook for example. The issue of this thesis is epilepsy, one of the most common neurological diseases in the world affecting around 1% of the population.The first part concerns the inference of dynamical graph from neurophysiological signals. To assess the similarity between each pairs of signals, in order to make the graph, we use measures of functional connectivity. The comparison of these measurements is therefore of great interest to understand the characteristics of the resulting graphs. We then compare functional connectivity measurements involving the instantaneous phase and amplitude of the signals. We are particularly interested in a measure called Phase-Locking-Value (PLV) which quantifies the phase synchrony between two signals. We then propose, in order to infer robust and interpretable dynamic graphs, two new indexes that are conditioned and regularized PLV. The second part concerns tools for dynamical graphs decompositions. The objective is to propose a semi-automatic method in order to characterize the most important patterns in the pathological network from several seizures of the same patient. First, we consider seizures that have similar durations and temporal evolutions. In this case the data can be conveniently represented as a tensor. A specific tensor decomposition is then applied. Secondly, we consider seizures that have heterogeneous durations. Several strategies are proposed and compared. These are methods which, in addition to extracting the characteristic subgraphs common to all the seizures, make it possible to observe their temporal activation profiles specific to each seizures. Finally, the selected method is used for a clinical application. The obtained decompositions are compared to the visual interpretation of the clinician. As a whole, we found that activated subgraphs corresponded to brain regions involved during the course of the seizures and their time course were highly consistent with classical visual interpretation

Ce manuscrit regroupe différents travaux explorant les interactions entre les tenseurs et l'apprentissage automatique. Le premier chapitre est consacré à l'extension des modèles de séries reconnaissables de chaînes et d'arbres aux graphes. Nous y montrons que les modèles d'automates pondérés de chaînes et d'arbres peuvent être interprétés d'une manière simple et unifiée à l'aide de réseaux de tenseurs, et que cette interprétation s'étend naturellement aux graphes ; nous étudions certaines propriétés de ce modèle et présentons des résultats préliminaires sur leur apprentissage. Le second chapitre porte sur la minimisation approximée d'automates pondérés d'arbres et propose une approche théoriquement fondée à la problématique suivante : étant donné un automate pondéré d'arbres à n états, comment trouver un automate à m<br>This thesis tackles several problems exploring connections between tensors and machine learning. In the first chapter, we propose an extension of the classical notion of recognizable function on strings and trees to graphs. We first show that the computations of weighted automata on strings and trees can be interpreted in a natural and unifying way using tensor networks, which naturally leads us to define a computational model on graphs: graph weighted models; we then study fundamental properties of this model and present preliminary learning results. The second chapter tackles a model reduction problem for weighted tree automata. We propose a principled approach to the following problem: given a weighted tree automaton with n states, how can we find an automaton with m

Le traitement des données massives, communément connu sous l’appellation “Big Data”, constitue l’un des principaux défis scientifiques de la communauté STIC.Plusieurs domaines, à savoir économique, industriel ou scientifique, produisent des données hétérogènes acquises selon des protocoles technologiques multi-modales. Traiter indépendamment chaque ensemble de données mesurées est clairement une approche réductrice et insatisfaisante. En faisant cela, des “relations cachées” ou des inter-corrélations entre les données peuvent être totalement ignorées.Les représentations tensorielles ont reçu une attention particulière dans ce sens en raison de leur capacité à extraire de données hétérogènes et volumineuses une information physiquement interprétable confinée à un sous-espace de dimension réduite. Dans ce cas, les données peuvent être organisées selon un tableau à D dimensions, aussi appelé tenseur d’ordre D.Dans ce contexte, le but de ce travail et que certaines propriétés soient présentes : (i) avoir des algorithmes de factorisation stables (ne souffrant pas de probème de convergence), (ii) avoir un faible coût de stockage (c’est-à-dire que le nombre de paramètres libres doit être linéaire en D), et (iii) avoir un formalisme sous forme de graphe permettant une visualisation mentale simple mais rigoureuse des décompositions tensorielles de tenseurs d’ordre élevé, soit pour D &gt; 3.Par conséquent, nous nous appuyons sur la décomposition en train de tenseurs (TT) pour élaborer de nouveaux algorithmes de factorisation TT, et des nouvelles équivalences en termes de modélisation tensorielle, permettant une nouvelle stratégie de réduction de dimensionnalité et d'optimisation de critère des moindres carrés couplés pour l'estimation des paramètres d'intérêts nommé JIRAFE.Ces travaux d'ordre méthodologique ont eu des applications dans le contexte de l'analyse spectrale multidimensionelle et des systèmes de télécommunications à relais<br>Massive and heterogeneous data processing and analysis have been clearly identified by the scientific community as key problems in several application areas. It was popularized under the generic terms of "data science" or "big data". Processing large volumes of data, extracting their hidden patterns, while preforming prediction and inference tasks has become crucial in economy, industry and science.Treating independently each set of measured data is clearly a reductiveapproach. By doing that, "hidden relationships" or inter-correlations between thedatasets may be totally missed. Tensor decompositions have received a particular attention recently due to their capability to handle a variety of mining tasks applied to massive datasets, being a pertinent framework taking into account the heterogeneity and multi-modality of the data. In this case, data can be arranged as a D-dimensional array, also referred to as a D-order tensor.In this context, the purpose of this work is that the following properties are present: (i) having a stable factorization algorithms (not suffering from convergence problems), (ii) having a low storage cost (i.e., the number of free parameters must be linear in D), and (iii) having a formalism in the form of a graph allowing a simple but rigorous mental visualization of tensor decompositions of tensors of high order, i.e., for D&gt; 3.Therefore, we rely on the tensor train decomposition (TT) to develop new TT factorization algorithms, and new equivalences in terms of tensor modeling, allowing a new strategy of dimensionality reduction and criterion optimization of coupled least squares for the estimation of parameters named JIRAFE.This methodological work has had applications in the context of multidimensional spectral analysis and relay telecommunications systems

Les chaînes de Markov facilitent l'analyse des performances des systèmes dynamiques dans de nombreux domaines d'application. Cette thèse présente le formalisme des réseaux d'automates stochastiques pour représenter des systèmes markoviens. Le principal objectif des travaux consiste à améliorer les méthodes existantes pour évaluer les performances de systèmes informatiques à grand espace d'états. Pour cela, nous introduisons le concept de réseaux d'automates stochastiques avec réplication, ainsi que des techniques pour simplifier le modèle étudié en réduisant la taille de l'espace d'états. Pour rechercher des indices de performances, on propose une amélioration de l'opération de base en tenant compte du fait que dans de nombreux modèles, la proportion d'états accessibles est faible. Les méthodes et algorithmes développés au cours de la thèse ont été implémentés dans le logiciel PEPS 2003. Des exemples numériques sont présentés pour illustrer les apports de cette thèse.

Ces dernières années, la multiplication des loisirs à bord des nouveaux avions a connu une croissance exponentielle. Dans un appareil comme l’A380, chaque siège intègre plusieurs fonctions (jeux vidéo, musique, etc. ..) et chaque fonction est connectée à l’aide d’au moins un câble électrique. Ce qui nécessite un nombre important de kilomètres de câbles pour établir toutes les connexions électriques à bord d’un tel appareil. En plus l’électrification progressive pour des raisons de sécurité des fonctions auparavant mécaniques, hydrauliques ou pneumatiques, a augmenté les exigences de câblage notamment en compatibilité électro- magnétique (CEM). La cohabitation de tous ces kilomètres de câbles dans un espace aussi réduit a accru les exigences en termes de blindage électromagnétique (EM). Les nombreuses méthodes d’analyse du blindage des câbles et faisceaux sont limitées en termes de rapidité, d’analyse des systèmes multiports. Les outils de simulations eux sont très onéreux (prévoir environ18Ke pour une licence), et nécessitent des compétences avancées et beaucoup de temps pour la caractérisation du blindage des câbles et faisceaux de câbles. Avec un outil de simulation EM 2D/3D comme HFSSR d’ANSYSR, il faut prévoir environ trois heures pour créer le modèle d’une gaine de blindage tressé, et également prévoir un temps de simulation moyen de 20 minutes en utilisant un PC équipé d’un processeur mono-cœur Intel RXeon RCPUE5-1620v4@ 3,50 GHz et 32 Go de RAM physique avec 64 bits Windows 10. En plus, les méthodes et techniques de caractérisation du blindage des câbles et faisceaux de câbles aéronautiques ont montré leurs limites à l’instar du banc triaxial avec lequel il est difficile d’effectuer des mesures d’impédance de transfert au-delà de 100 MHz. Les travaux effectués dans cette thèse ont pour but de dépasser ces limites. Nous avons développé une nouvelle méthode d’extraction rapide des paramètres S des systèmes multiports. La connaissance analytique des paramètres S permet de remonter à des caractéristiques intrinsèques des structures de blindage tubulaire. Par exemple, nos calculs des paramètres S d’une structure de câble coaxial sont prometteurs pour déterminer l’impédance de transfert par rapport à la géométrie et d’autres paramètres physiques des gaines. L’originalité de ce travail de recherche consiste à se familiariser à une méthode analytique et semi-hybride de modélisation des structures de blindage tubulaire en exploitant le formalisme de l’Analyse Tensorielle des Réseaux (ATR) à base de la méthode de Kron. Ce formalisme offre un avantage notable pour l’analyse rapide avec une précision relativement importante des systèmes électriques et électroniques complexes comme le cas des éléments de blindage. La rapidité de la méthode a été évaluée avec différentes structures sur une bande de fréquence allant de 0 Hz à quelques gigahertz en menant à des expressions dont les applications numériques se font sur un temps de calcul ne dépassant pas les millisecondes. D’autre part, nous avons aussi développé nos savoir-faire sur l’analyse des blindages électromagnétiques des câbles et faisceaux de câbles. Une approche a été élaborée pour déterminer l’efficacité de blindage (EB) d’une gaine via une configuration de couplage entre un câble coaxial blindé et une sonde boucle. Une méthode de modélisation innovante a été développée à l’aide de la théorie des circuits pour déterminer l’efficacité de blindage en étudiant le couplage entre un câble nu (conducteur interne) et un câble tressé en parallèle par la méthode de Kron. Nous avons également développé un banc de caractérisation des structures tubulaire de blindage électromagnétique dans le but de fonctionner jusqu’à 300 MHz. Les résultats dans ces études ont été confirmés par des simulations 3D et des mesures<br>During the last decade, the proliferation of on-board leisure activities in the new aircrafts have been growing exponentially. In the airplane like A380, each seat integrates several functions (video games, music, etc. ..) Additionally, each function must be connected using at least one electric cable. This system requires a significant number of kilometers of cables to establish all the on-board electrical connections. Furthermore, for reasons of safety and security related to mechanical, hydraulic or pneumatic functions, the wiring EMC requirements associated to the massive progressive electrification becomes considerably stricter. The coexistence of kilometer lengths of cables system in such a small space has increased the requirements in terms of electromagnetic (EM) shielding. Most of existing numerous methods for analyzing the shielding of cables and harnesses are limited in terms of computation speed, design process and in accuracies for the multiport systems analysis. Moreover, most of popular simulation and commercial tools are very expensive (for example with license cost can be more than 18K€). The use of commercial tools requires advanced skills and a lot of time to characterize the shielding of cables and harnesses. For example, with a simulation tool like HFSSR from ANSYSR , the computation time may cost approximately 3 hours to create a design model of a braided shields heath. Then, the computed results can be generated during an average simulation time of 20 minutes using a PC equipped with an Intel single-core processor RXeon RCPU E5-1620 v4 @ 3.50 GHz and 32 GB of physical RAM with 64-bit Windows 10. Most of available methods and techniques for characterizing the shielding of aeronautical cables and cable harnesses have shown their limits. For example, most of existing triaxial benches are particularly difficult to deploy for the transfer impedance measurements and they cannot operate beyond 100 MHz. The present PhD thesis aims to overcome these technical limits. Doing this, an original analytical method is developed for extracting S-parameters from multiport systems under fast computation speed and design process. An innovative methodology of EMC modelling was proposed. The knowledge of S-parameters is helpful to determine the broadband EM intrinsic parameters of the cabling as coaxial system. The developed analytical and semi-hybrid model is based on the unfamiliar formalism using tensorial analysis of networks (TAN) based on the Kron’s method. The model offers an outstanding possibility to analyze complex systems with deep knowledge of physical phenomenal behind the EM shielding. Thanks to the TAN formalism, an innovative method of circuit theory has been developed to determine the shielding efficiency (SE) of shielded cable. The feasibility of this multiport S-parameter approach was verified with the consideration of EM coupling between a nude cable constituting an internal conductor and a braided cable placed in parallel. More importantly, an advanced study of shielding efficiency (SE) with respect to the EM coupling configuration between a shielded coaxial cable and a loop probe is performed. Substantially, it was noteworthy that the TAN formalism provides an illuminating know-how on the theoretical, numerical and experimental analyses of cables and bundles EM shielding, and transfer impedances of the shielding sheath. Moreover, the TAN modelling effectiveness was confirmed with different applications with computation time which does not exceed milliseconds. Finally, the TAN model was also used to develop a SE characterization bench for tubular EM shielding structures up to 300 MHz. Emphatically, broadband SE and transfer impedance results in good correlation between 3D simulations and measurements were obtained

Cette thèse présente des méthodes et des algorithmes pour l'évaluation de performance de modèles avec très grands espace d'états décrits par des formalismes de haut niveau. Parmi les différents formalismes couramment utilisés, on se place dans le cadre des Réseaux d'Automates Stochastiques (SAN). Le formalisme SAN se caractérise par la représentation de très grands systèmes par la composition de sous-systèmes (automates), où ces automates interagissent entre eux par des événements synchronisants ou des taux et des probabilités fonctionnels. <br /><br />La première partie de cette thèse s'intéresse au calcul des indices de performances transitoires pour des grands modèles. Lorsqu'on calcule des indices de performances transitoires, tel que la disponibilité ponctuelle, la méthode d'uniformisation est la plus souvent utilisée. Cependant le nombre d'itérations vecteur-matrice peut être très grand ce qui devient critique pour de très grands modèles. Des méthodes de détection du régime stationnaire peuvent réduire le coût de calcul en arrêtant les itérations lorsque le régime stationnaire est atteint. Dans cette thèse, nous proposons une adaptation et une comparaison de différentes méthodes de détection du régime stationnaire lorsque la matrice est stockée sous un format tensoriel. Les méthodes sont comparées selon deux critères : nombre d'itérations et précision des résultats.<br /><br />Dans la deuxième partie, nous présentons le formalisme SAN à temps discret. La définition formelle du formalisme SAN présentée dans cette thèse nous permet de définir la sémantique des modèles en temps discret que nous souhaitons exploiter. Nous définissons une nouvelle algèbre tensorielle (appelée Algèbre Tensorielle compleXe - ATX) capable d'exprimer cette sémantique. Pour cela, trois opérateurs sont définis afin de décrire différents comportement d'un système, tels que la simultanéité, la concurrence et le choix. Enfin, le principal apport de cette thèse réside dans la définition d'une formule tensorielle (appelée Descripteur discret) qui utilise cette nouvelle algèbre pour représenter un modèle SAN à temps discret de façon compacte. Nous montrons que ce descripteur discret permet aisément de générer la chaîne de Markov représentée par le modèle SAN.

Cette thèse présente des méthodes et des algorithmes pour l'évaluation de performance de systèmes à grand espace d'états décrits par des formalismes de haut niveau. Parmi les différents formalismes de haut niveau normalement utilisés, nous nous sommes intéressés au formalisme des Réseaux d'Automates Stochastiques (SAN). Le formalisme SAN se caractérise par la modélisation de systèmes complexes, où un système est représenté par la composition de sous-systèmes (automates) qui interagissent entre eux. Cette interaction se réalise par l'occurrence des événements synchronisants ou des taux fonctionnels. Lorsqu'on calcule l'espace d'états atteignables de systèmes complexes, le principal problème qui surgit est l'explosion combinatoire de l'espace d'états du modèle. Dans la première partie de cette thèse, nous proposons des méthodes pour la génération de l'espace d'états atteignables de modèles compositionnels qui utilisent des taux fonctionnels. Nous utilisons les Diagrammes de Décision Multi-valués (MDD) pour représenter et manipuler les espaces d'états et le formalisme SAN pour la modélisation de systèmes. Un MDD est une structure de donnée arborescente qui permet de représenter et de manipuler de façon performante un très grand espace d'états. L'avancée par rapport à l'état de l'art a été de proposer de méthodes qui prennent en compte ces fonctions qui expriment des relations entre les composants des modèles. Des études d'exemples sont présentées afin d'illustrer les apports de ces méthodes. Dans la deuxième partie de cette thèse, nous nous sommes intéressés à la résolution d'un modèle SAN à temps discret dont la matrice de transition est représentée par une formule tensorielle (appelée descripteur discret). A cet effet, nous présentons l'Algèbre Tensorielle compleXe (ATX) adaptée à la composition parallèle des SAN à temps discret pour la représentation du descripteur et nous démontrons des propriétés qui servent de base aux méthodes itératives pour la résolution de la chaîne de Markov associée au modèle SAN. Un des avantages de représenter un modèle SAN par un descripteur est la façon compacte par laquelle on peut représenter les transitions du modèle: on remplace une description dans un espace produit par un unique produit tensoriel portant sur des facteurs qui décrivent ce qui se passe sur une seule dimension (une composante du modèle SAN). Afin de profiter de cette représentation, nous présentons une méthode de multiplication d'un vecteur de probabilité par un descripteur discret adaptée à cette algèbre. Cette méthode vise à exploiter des propriétés du produit tensoriel complexe de façon à ce que la multiplication par un opérateur sur l'espace produit soit remplacée par une suite d'opérations qui manipulent des données de la taille d'une composante (et pour toutes les composantes).

Cette thèse propose des techniques numériques visant à optimiser les méthodes itératives d'évaluation de performances de modèles Markoviens. Ces techniques s'appliquent à des modèles où la matrice de transition de la chaîne de Markov associée est stockée sous un format tensoriel. Particulièrement, le formalisme des réseaux d'automates stochastiques est employé pour la description des modèles. L'évaluation de performances cherchée est la détermination de l'état stationnaire de la chaîne de Markov (\emph(résolution)). De ce fait, les propriétés de l'algèbre tensorielle généralisée sont proposées et démontrées de façon à établir la base nécessaire aux algorithmes de résolution introduits. Le principal apport de cette thèse réside dans l'efficacité des ces algorithmes, qui est obtenue avec l'accélération des méthodes itératives. Ceci est fait à deux niveaux: la réduction du coût de chaque itération; et la réduction du nombre d'itérations nécessaire à la convergence. La multiplication d'un vecteur par une matrice sous format tensoriel (produit vecteur-descripteur) est l'opération de base des itérations. L'efficacité de cette opération est le premier objectif à atteindre. Le deuxième objectif est l'implémentation des méthodes de la puissance, d'Arnoldi et GMRES dans ses versions standards et pré-conditionnées de façon a minimiser le nombre d'itérations sans trop augmenter le coût de chaque itération. La totalité des concepts introduits est alors utilisée dans le logiciel PEPS 2.0. Plusieurs exemples pratiques de modèles en réseaux d'automates stochastiques ont été mesurés sur PEPS 2.0 pour illustrer les résultats de cette thèse.