Une méthode de linéarisation robuste pour les problèmes de complémentarité. Un détour par les arrangements d'hyperplans
Notice bibliographique
Résumé
Le but initial de cette thèse est la résolution de problèmes de complémentarité. Ces problèmes sont reformulés ici par la C-fonction minimum, qui est linéaire par morceaux, donc non différentiable, ce qui conduit à des systèmes d'équations non lisses à résoudre. La globalisation de méthodes pseudo-linéarisant de telles équations (Newton semi-lisse par exemple) se heurte généralement à la difficulté que les directions calculées ne sont pas nécessairement de descente pour la fonction de mérite associée, utilisée par les méthodes de recherche linéaire (alors que dans le cas d'équations différentiables, l'opposé du gradient de la fonction de mérite convient toujours).Dans le cas de la C-fonction minimum, une méthode récente remplace la direction de pseudo-linéarisation par une direction trouvée dans un polyèdre convexe adapté. Cependant, pour s'assurer que tous les points stationnaires de la suite générée soient solutions du problème, ceux-ci doivent vérifier une condition de régularité contraignante. Celle-ci assure alors que polyèdre convexe n'est pas vide dans le voisinage de tels points. L'objectif initial de cette thèse était de se libérer de cette hypothèse de régularité, comme pour les systèmes lisses, en utilisant l'approche de Levenberg-Marquardt. Le caractère différentiable par morceaux de la fonction de mérite induit par la C-fonction minimum implique de devoir choisir un certain morceau, et cette thèse propose, dans son chapitre 6, une approche sur cette question, via des observations géométriques permettant une description de la difficulté de la tâche. En cherchant à mieux comprendre cette méthode et à analyser le B(ouligand)-différentiel de la fonction minimum, qui y joue un rôle central, il est apparu, dans les cas simples de problèmes linéaires (ou affines), que la structure inhérente à ce B-différentiel est celle d'un arrangement d'hyperplans. Ce problème très classique en géométrie combinatoire, que nous avons découvert à cette occasion, s'est révélé surprenamment riche et profond (ce que les spécialistes de ce domaine savaient parfaitement). Nous proposons, aux chapitres 3 et 5, une analyse en lien avec la question des méthodes non lisses ainsi que des améliorations sur un algorithme de l'état de l'art identifiant les chambres. En particulier, des variantes ``(primales-)duales'', reliant explicitement les chambres d'un arrangement et les circuits du matroïde associé, semblent prometteuses. Ce long détour, qui constitue la majeure partie du manuscrit, s'est révélé instructif pour l'algorithme non lisse et le choix du ``morceau'' -- la linéarisation des fonctions faisant apparaître un (B-)différentiel du minimum de fonctions affines -- mais nous pensons surtout que cela a permis de mettre en lumière des liens intéressants entre non-différentiabilité et géométrie combinatoire.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».