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Etat de l’art sur le k-linkage
Dans ce chapitre, nous allons voir ce qui a et´e fait par rapport `a la question du k-linkage. Pour ce faire, nous explorerons successivement les aspects algo-rithmiques, combinatoires et applicatifs du k-linkage. Pratiquement toutes les ´etudes men´ees sur le sujet, jusqu’`a aujourd’hui ont et´ faites sur des graphes non colori´es.
Algorithmique du k-linkage : Complexité et Approximation
Exemples de travaux effectu´es sur la complexité
Au milieu et vers la fin des ann´ees 1970, on assiste `a une belle production scientifique d’un certain nombre de papiers sur la complexit´ du k-linkage. Cette p´eriode ´etait tr`es propice pour faire des ´etudes de complexit´ algo-rithmique car elle arrive juste apr`es les importantes avanc´ees au niveau du formalisme sur la th´eorie de la complexit´e, obtenues suite aux travaux de Stephen Cook [13] et de Richard Karp [24, 25]. Sur cette lanc´ee, Even, Itai et Shamir [14] montrent que le probl`eme du (k + 1)-arˆete-li´e avec k chaˆınes el´ementaires entre deux sommets s1 et t1 et une chaˆıne el´ementaire entre deux sommets s2 et t2, est N P -complet. Dans ce cas pr´ecis, les k paires de sommets se r´eduisent en une seule paire de sommets s1 et t1. On sent ici l’utilisation du th´eor`eme de Menger qui permet de r´epondre `a cette ques-tion de trouver k chaˆınes disjointes pour deux sommets. L’autre probl`eme g´en´eral qui consiste `a trouver k chaˆınes deux `a deux sommet-disjointes ou arˆete-disjointes entre k paires de sommets (s1, t1), (s2, t2), · · · , (sk, tk), est ´egalement N P -complet. La preuve peut se faire par r´eduction du probl`eme du (k + 1)-arˆete-li´e pr´ec´edent o`u les k + 1 chaˆınes deux `a deux sommet-disjointes ou arˆete-disjointes sont requises entre les k + 1 paires de sommets (s1, t1), (s1, t1), · · · , (s1, t1), (s2, t2). Cependant, il y a eu quelques r´esultats posi-tifs de complexit´e, notamment grˆace Y. Perl et Y. Shiloach, qui ont etudi´ le probl`eme du 2-li´e [31]. Ils consid`erent quatre versions du probl`eme cor-respondant aux cas suivants : le graphe G est orient´ ; G n’est pas orient´ ; les chaˆınes sont sommet-disjointes ; les chaˆınes sont arˆete-disjointes. Ils font les r´eductions polynomiales suivantes du probl`eme 2-li´e : le cas non orient´ arˆete-disjointes se r´eduit au cas non orient´ sommet-disjoints qui se r´eduit lui-mˆeme au cas orient´ sommet-disjoints qui est ´equivalent au cas orient´ arˆete-disjoints. Plus loin, ils montrent que dans le cas d’un graphe orient´ sans cycle, le probl`eme 2-li´e est polynomial d’ordre de grandeur O(|V | |E|). Cependant, de fa¸con g´en´erale, pour un graphe orient´e, le probl`eme reste N P -complet pour k = 2 [15]. Dans un autre papier paru [37] un an plus tard, Y. Shiloach montre que ce probl`eme 2-li´e, se r´esout de fa¸con polyno-miale pour les graphes non-orient´es avec le mˆeme ordre de grandeur que pr´ec´edemment. Au mˆeme moment presque, P.D. Seymour [36] obtient de bonnes caract´erisations et de bons algorithmes non seulement pour k = 2 mais surtout lorsque (s1, t1), (s2, t2), · · · , (sk, tk) se r´eduisent en trois sommets distincts. Il s’appuie sur le th´eor`eme de Mader pour la solution. Cette recherche de chaˆınes sommet-disjointes ou arˆete-disjointes, se poursuit dans les ann´ees suivantes. Ainsi au milieu des ann´ees 1990, nous no-tons les remarquables travaux de Andrei Z. Broder et ses collaborateurs. Ils prouv`erent,dans un premier temps, des conditions suffisantes pour l’existence de k ≤ (logn)k chaˆınes arˆete-disjointes dans les graphes expansibles [10], puis ils pr´esent`erent un algorithme polynomial randomis´e pour trouver le nombre optimal de chaˆınes arˆete-disjointes dans des graphes al´eatoires [9]. Nous n’oublierons pas de mentionner le c´el`ebre papier de Neil Robertson et de P.D. Seymour [35], dans lequel, ils montrent que, pour un entier k fix´e, il existe un algorithme polynomial pour r´esoudre le probl`eme du k-linkage, en utilisant le concept r´evolutionnaire de mineur des graphes. Leur algorithme utilise des constantes tr`es ´enormes qui ne facilitent pas sa praticabilit´e. La preuve de correction de leur algorithme s’´ecrit ´egalement sur plus de trois cents pages. Cependant, en consid´erant k, comme un param`etre d’entr´ee, le probl`eme demeure N P -complet [25]. On voit d´ej`a, `a travers ces quelques exemples, toute la d´elicatesse qu’il y a, `a ´etudier le probl`eme du k-linkage, mais ´egalement, on peut bien appr´ecier la profondeur d’analyse des r´esultats mis `a notre disposition par ces illustres chercheurs.
Exemples de travaux effectu´es sur l’approximabilit´e
Face au caract`ere N P -complet du k-linkage, beaucoup d’algorithmes d’ap-proximation ont vu le jour. Ainsi, pour une classe de graphes particuli`ere, `a savoir les graphes planaires denses, Jon Kleinberg et Eva Tardos [28, 29], obtiennent un algorithme d’approximation de facteur constant, pour le probl`eme de recherche du nombre maximum de chaˆınes disjointes. Le premier auteur cit´e a fait beaucoup de recherches sur les algorithmes d’approxima-tion concernant les chaˆınes disjointes [26]. Mˆeme s’il existe un algorithme d’approximation de ratio O( m) pour les graphe non orient´es, il est prouv´e qu’il est difficile d’approximer le probl`eme du nombre maximum de chaˆınes arˆete-disjointes pour les graphes orient´es, avec m1/2− , pour > 0 ,o`u m est la taille du graphe [17]. Ces taux d’approximation seront am´elior´es `a la fois pour les graphes orient´es ou non [11]. Pour les graphes planaires de degr´ pair, Kleinberg [27] obtient un algorithme d’approximation avec un taux O(log2n). Cette difficult´e d’approximation s’applique ´egalement dans les graphes non orient´es, pour le cas k-linkage avec sommets disjoints [4].
Aspects combinatoires
Les aspects th´eoriques de la question du k-li´e ont et´ etudi´es par un nombre important d’auteurs. Les diff´erentes contributions ont permis des avanc´ees notables en th´eorie des graphes surtout au niveau de la connexit´ et des graphes extr´emaux. Parmi ces auteurs, nous citerons K. Kawarabaya-shi [20, 21] avec des co-auteurs qui ont eu `a d´eterminer des conditions mini-males sur le degr´e, pour qu’un graphe non colori´e soit k-li´e. Auparavant les techniques utilis´ees ´etaient de d´eterminer des fonctions f(k) telles que, si le graphe est f(k)-connexe, on conclut qu’il est k-li´e. Plus tard Bollobas et Tho-mason [7] prouv`erent qu’on peut trouver des fonctions f(k) lin´eaires en k pour d´eterminer qu’un graphe est k-li´e s’il est f(k)-connexe. Ils ont montr´e que tout graphe 22k-connexe est k-li´e. Cette borne lin´eaire sera am´elior´ee dans [20] et ramen´ee `a 12k-connexe comme condition suffisante pour un graphe d’ˆetre k-li´e. Paul Wollan et Thomas Robin [38] vont la ramener `a 10k. Des r´esultats g´en´eralisant le probl`eme du k-li´e vont ˆetre obtenus par Gould et les autres dans [16].
Les applications
Les domaines d’applications des graphes arˆete-colori´es dans la vie r´eelle, sont multiples et vari´es : les r´eseaux au sens large (transports, t´el´ecommuni-cations,…), la robustesse des r´eseaux, la bio-informatique, · · · . En ajoutant la contrainte alternance de couleurs dans les chaˆınes, on enrichit non seule-ment la th´eorie mais aussi les aspects applicatifs. Ainsi sans entrer dans les d´etails, nous noterons les travaux significatifs de Pevzner [32, 33] en biolo-gie g´en´etique o`u ses mod`eles sont construits sur les arˆetes colori´ees. Jose R. Correa et Michel X. Goemans [22] ont travaill´e dans les communications de donn´ees et syst`emes informatiques parall`eles qui sont largement utilis´es dans les r´eseaux clos, `a travers des structures d’alternance de couleurs des arˆetes. La mod´elisation par les arˆetes colori´ees est ´egalement utilis´ee pour le contrˆole de programme informatique et des ´etudes d´emographiques [19].
Complexit´ du probl`eme
La litt´erature scientifique sur l’´etude de la complexit´ algorithmique du probl`eme du k-li´e est assez fournie pour les graphes non colori´es. Cependant, en ce qui concerne les graphes arˆete-colori´es, les r´ef´erences bibliographiques sont tr`es rares. Dans ce lot de raret´e, on peut noter le papier de Yannis Manoussakis [30] dans lequel cette question a et´ abord´ee. Dans une section de son papier, il ´etablit trois int´eressants th´eor`emes sur les graphes arˆete-colori´es complets, qu’on va rappeler.
Th´eor`eme 2.4.1. [30] Il existe un algorithme O(nk), pour trouver si possible, k chaˆınes el´ementaires altern´ees deux `a deux sommet-disjointes xi − yi dans Knc , i = 1, · · · , k.
Th´eor`eme 2.4.2. [30] Il existe un algorithme O((n7/ log n)1/2), pour trouver si possible, k chaˆınes el´ementaires altern´ees deux `a deux arˆete-disjointes xi − yi dans Knc , i = 1, · · · , k.
Th´eor`eme 2.4.3. [30] Le probl`eme suivant est NP-complet :
Instance : Un graphe complet Knc, un ensemble ordonn´e de p couleurs dis-tinctes C = {c1, c2, · · · , cp}, p ≥ 4, une fonction c : E(Knc) → C, quatre sommets x1, y1, x2, y2 ∈ Knc .
Question : Knc poss`ede-t-il deux chaˆınes altern´ees sommet-disjointes Pi : xi−yi, i = 1, 2, dont les arˆetes sont colori´ees d’une fa¸con telle que la s´equence de couleurs hc1, c2, · · · , cpi est r´ep´et´ee dans chaque chaˆıne altern´ee Pi ?
La preuve de ce dernier th´eor`eme est bas´ee sur la r´eduction du probl`eme du 2-li´e dans un graphe orient´e, qui est connu comme ´etant NP-complet. Le cas k = 1 est trait´e dans le mˆeme papier o`u il est prouv´e polynomial. Des r´esultats similaires ont et´ trouv´es dans d’autres articles de Yannis Manous-sakis avec d’autres auteurs [12]. Ils y ´etudient le probl`eme de trouver dans un graphe arˆete-colori´e, une chaˆıne altern´ee joignant deux sommets donn´es et passant par des sommets donn´es. Ils montrent que ce probl`eme est NP-complet dans le cas de graphes 2-arˆete-colori´es.
On en citera un qui s’apparente `a notre question [12] en reposant le probl`eme CP :
Instance : Un graphe Gc 2-arˆete-colori´e, trois sommets distincts x, y, z ∈ V (Gc)
Question : Existe-il dans Gc une chaˆıne propre d’extr´emit´es x et y qui passe par z ?
Th´eor`eme 2.4.4. [12] le probl`eme CP est NP-complet
Compte tenu de tous ces r´esultats de complexit´e, il ´etait important, d’´etudier des conditions suffisantes pour un graphe c-arˆete-colori´e d’ˆetre k-li´e.
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Table des matières
1 Introduction
1.1 Mesure usuelle d’antennes
1.1.1 Caractéristiques des antennes
1.1.2 Conditions pour la mesure
1.1.3 Bases de mesure
1.1.4 Systèmes amont dans le domaine de la recherche
1.2 Caractérisation des antennes Ultra Large Bande (ULB)
1.2.1 Caractéristiques des antennes ULB
1.2.2 Spécificités de la mesure en temporelle
1.3 Méthode en chambre réverbérante à retournement temporel, Time Reversal Electromagnetic Chamber
2 Retournement temporel
2.1 Retournement temporel classique
2.1.1 Technique du retournement temporel
2.1.2 Principes de base
2.1.3 Milieux à propagations complexes
2.2 Étude en Chambre Réverbérante
2.2.1 Introduction
2.2.2 Physique des chambres
2.2.3 Adaptation du retournement temporel au milieu réverbérant
2.2.4 Potentiel en terme de test
2.3 TREC et retournement temporel généralisé
2.3.1 Introduction et potentiel
2.3.2 Qualité de focalisation sur zone focale étendue
3 Génération de fronts d’ondes focalisants localement plans
3.1 Introduction
3.2 Contraintes sur zone focale de test
3.2.1 Déviations d’amplitude
3.2.2 Concentration spatiale
3.2.3 Contrainte spectrale
3.2.4 Synthèse des contraintes
3.3 Base de fonctions Slepian
3.4 Optimisation de la déviation sur la zone tranquille
3.5 Paradigme avec source virtuelle
3.5.1 Zone tranquille et source virtuelle associée
3.5.2 Description de la source virtuelle
3.5.3 Présentation du paradigme
3.5.4 Calcul analytique du champ de refocalisation
3.5.5 Expression vectorielle du champ
3.5.6 Détermination vectorielle du courant
3.5.7 Exemples de synthèse de fronts d’ondes de test
3.6 Paradigme avec spectre d’ondes planes
3.7 Extension 3D de la technique de synthèse
4 Validation numérique de la Zone Tranquille
4.1 Validation et simulation 2D
4.1.1 Description de la configuration numérique
4.1.2 Performances des modèles
4.1.3 Front d’onde de commande
4.1.4 Résultats
4.1.5 Reproductibilité suivant la direction d’incidence
4.1.6 Contraste de pic étendu
4.2 Validation avec une simulation 3D
4.2.1 Présentation de la modélisation
4.2.2 Résultats de simulation
Conclusion
Références bibliographiques
Annexe A Calcul des fonctions Slepian
Annexe B Discussion sur l’utilisation de la base des fonctions Slepian
Annexe C Fonction de Green 2D du RT en espace libre
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