In the present thesis, we try to compare the classical boolean complexity with the algebraic complexity, by studying problems related to polynomials. We consider the algebraic models from Valiant and from Blum, Shub and Smale (BSS). To study the algebraic complexity classes, one can start from results and open questions from the boolean case, and look at their translation in the algebraic context. The comparison of the results obtained in the two settings will then boost our understanding of both complexity theories. The first part follows this framework. By considering a polynomial canonically associated to a boolean formula, we get a link between boolean complexity issues on the formula and algebraic complexity problems on the polynomial. We studied the complexity of computing the polynomial in Valiant's model, as a function of the complexity of the boolean formula. We found algebraic counterparts to some boolean results. Along the way, we could also use some algebraic methods to improve boolean results, in particular by getting better counting reductions. Another motivation for algebraic models of computation is to offer an elegant framework to the study of numerical algorithms. The second part of this thesis follows this approach. We started from new algorithms for the search of approximate zeros of complex systems of n polynomials in n variables. Up to now, those were BSS machine algorithms. We studied the implementation of these algorithms on digital computers, and propose an algorithm using floating arithmetic for this problem.

Le cadre général de cette thèse est l'étude des polynômes comme objets de modèles de calcul. Cette approche permet de définir de manière précise la complexité d'évaluation d'un polynôme, puis de classifier des familles de polynômes en fonction de leur difficulté dans ce modèle. Dans cette thèse, nous nous intéressons en particulier au modèle AffPow des sommes de puissance de forme linéaire, i.e. les polynômes qui s'écrivent $f = \sum_{i = 1}^s \alpha_i \ell_i^{e_i}$, avec $\deg \ell_i = 1$. Ce modèle semble assez naturel car il étend à la fois le modèle de Waring $f = \sum \alpha_i \ell_i^d$ et le modèle du décalage creux $f = \sum \alpha_i \ell^{e_i}$, mais peu de résultats sont connus pour cette généralisation.Nous avons pu prouver des résultats structurels pour la version univarié de ce modèle, qui nous ont ensuite permis d'obtenir des bornes inférieures et des algorithmes de reconstruction, qui répondent au problème suivant : étant donné $f = \sum \alpha_i (x-a_i)^{e_i}$ par la liste de ses coefficients, retrouver les $\alpha_i, a_i, e_i$ qui apparaissent dans la décomposition optimale de $f$.Nous avons aussi étudié plus en détails la version multivarié du modèle, qui avait été laissé ouverte par nos précédents algorithmes de reconstruction, et avons obtenu plusieurs résultats lorsque le nombre de termes dans une expression optimale est relativement petit devant le nombre de variables ou devant le degré du polynôme. / The general framework of this thesis is the study of polynomials as objects of models of computation. This approach allows to define precisely the evaluation complexity of a polynomial, and then to classify families of polynomials depending on their complexity. In this thesis, we focus on the study of the model of sums of affine powers, that is polynomials that can be written as $f = \sum_{i = 1}^s \alpha_i \ell_i^{e_i}$, with $\deg \ell_i = 1$.This model is quite natural, as it extends both the Waring model $f = \sum \alpha_i \ell_i^d$ , and the sparsest shift model $f = \sum \alpha_i \ell^{e_i}$, but it is still not well known.In this work, we obtained structural results for the univariate variant of this model, which allow us to obtain lower bounds and reconstruction algorithms, that solve the following problem : given $f = \sum \alpha_i (x-a_i)^{e_i}$ as a list of its coefficient, find the values of the $\alpha_i$’s, $e_i$’s and $a_i$’s in the optimal decomposition of $f$.We also studied the multivariate case and obtained several reconstruction algorithms that work whenever the number of terms in the optimal expression is small in terms of the number of variable or the degree of the polynomial.

Dans cette thèse, nous cherchons à comparer la complexité booléenne classique et la complexité algébrique, en étudiant des problèmes sur les polynômes. Nous considérons les modèles de calcul algébriques de Valiant et de Blum, Shub et Smale (BSS). Pour étudier les classes de complexité algébriques, il est naturel de partir des résultats et des questions ouvertes dans le cas booléen, et de regarder ce qu'il en est dans le contexte algébrique. La comparaison des résultats obtenus dans ces deux domains permet ainsi d'enrichir notre compréhension des deux théories. La première partie suit cette approche. En considérant un polynôme canoniquement associé à toute formule booléenne, nous obtenons un lien entre les questions de complexité booléenne sur la formule booléenne et les questions de complexité algébrique sur le polynôme. Nous avons étudié la complexité du calcul de ce polynôme dans le modèle de Valiant en fonction de la complexité de la formule booléenne, et avons obtenu des analogues algébriques à certains résultats booléens. Nous avons aussi pu utiliser des méthodes algébriques pour améliorer certains résultats booléens, en particulier de meilleures réductions de comptage. Une autre motivation aux modèles de calcul algébriques est d'offrir un cadre pour l‘analyse d’algorithmes continus. La seconde partie suit cette approche. Nous sommes partis d’algorithmes nouveaux pour la recherche de zéros approchés d'un système de n polynômes complexes à n inconnues. Jusqu'à présent il s'agissait d'algorithmes pour le modèle BSS. Nous avons étudié l'implémentabilité de ces algorithmes sur un ordinateur booléen et proposons un algorithme booléen. / In the present thesis, we try to compare the classical boolean complexity with the algebraic complexity, by studying problems related to polynomials. We consider the algebraic models from Valiant and from Blum, Shub and Smale (BSS). To study the algebraic complexity classes, one can start from results and open questions from the boolean case, and look at their translation in the algebraic context. The comparison of the results obtained in the two settings will then boost our understanding of both complexity theories. The first part follows this framework. By considering a polynomial canonically associated to a boolean formula, we get a link between boolean complexity issues on the formula and algebraic complexity problems on the polynomial. We studied the complexity of computing the polynomial in Valiant's model, as a function of the complexity of the boolean formula. We found algebraic counterparts to some boolean results. Along the way, we could also use some algebraic methods to improve boolean results, in particular by getting better counting reductions. Another motivation for algebraic models of computation is to offer an elegant framework to the study of numerical algorithms. The second part of this thesis follows this approach. We started from new algorithms for the search of approximate zeros of complex systems of n polynomials in n variables. Up to now, those were BSS machine algorithms. We studied the implementation of these algorithms on digital computers, and propose an algorithm using floating arithmetic for this problem.

Cette thèse explore deux territoires distincts de l’informatique fondamentale : la complexité et la compression. Plus précisément, dans une première partie, nous étudions la puissance des circuits arithmétiques non commutatifs, qui calculent des polynômes non commutatifs en plusieurs indéterminées. Pour cela, nous introduisons plusieurs modèles de calcul, restreints dans leur manière de calculer les monômes. Ces modèles en généralisent d’autres, plus anciens et largement étudiés, comme les programmes à branchements. Les résultats sont de trois sortes. Premièrement, nous donnons des bornes inférieures sur le nombre d’opérations arithmétiques nécessaires au calcul de certains polynômes tels que le déterminant ou encore le permanent. Deuxièmement, nous concevons des algorithmes déterministes fonctionnant en temps polynomial pour résoudre le problème du test d’identité polynomiale. Enfin, nous construisons un pont entre la théorie des automates et les circuits arithmétiques non commutatifs, ce qui nous permet de dériver de nouvelles bornes inférieures en utilisant une mesure reposant sur le rang de la matrice dite de Hankel, provenant de la théorie des automates. Une deuxième partie concerne l’analyse de l’algorithme de compression sans perte Lempel-Ziv. Pourtant très utilisé, sa stabilité est encore mal établie. Vers la fin des années 90s, Jack Lutz popularise la question suivante, connue sous le nom de « one-bit catastrophe » : « étant donné un mot compressible, est-il possible de le rendre incompressible en ne changeant qu’un seul bit ? ». Nous montrons qu’une telle catastrophe est en effet possible. Plus précisément, en donnant des bornes optimales sur la variation de la taille de la compression, nous montrons qu’un mot « très compressible » restera toujours compressible après modification d’un bit, mais que certains mots « peu compressibles » deviennent en effet incompressibles. / This thesis explores two territories of computer science: complexity and compression. More precisely, in a first part, we investigate the power of non-commutative arithmetic circuits, which compute multivariate non-commutative polynomials. For that, we introduce various models of computation that are restricted in the way they are allowed to compute monomials. These models generalize previous ones that have been widely studied, such as algebraic branching programs. The results are of three different types. First, we give strong lower bounds on the number of arithmetic operations needed to compute some polynomials such as the determinant or the permanent. Second, we design some deterministic polynomial-time algorithm to solve the white-box polynomial identity problem. Third, we exhibit a link between automata theory and non-commutative arithmetic circuits that allows us to derive some old and new tight lower bounds for some classes of non-commutative circuits, using a measure based on the rank of a so-called Hankel matrix. A second part is concerned with the analysis of the data compression algorithm called Lempel-Ziv. Although this algorithm is widely used in practice, we know little about its stability. Our main result is to show that an infinite word compressible by LZ’78 can become incompressible by adding a single bit in front of it, thus closing a question proposed by Jack Lutz in the late 90s under the name “one-bit catastrophe”. We also give tight bounds on the maximal possible variation between the compression ratio of a finite word and its perturbation—when one bit is added in front of it.

[pt] Consideramos duas formas de complexidade em geometria euclidiana plana.Na primeira, problemas são descritos algebricamente, e a complexidade é cotada essencialmente pelo grau de um polinômio. Como consequência, mostramos que vários resultados gerais e familiares em geometria podem ser demonstrados a partir da simples verificação de dois ou três casos particulares. A segunda forma faz uso da descrição sintática dos teoremas, que permite uma quantificação da complexidade em termos lógicos (número de quantificadores e átomos de uma fórmula). Inspirados por esta última abordagem, são descritos alguns procedimentos de demonstração automática. Alguns grupos habituais de operções em geometria são apresentados com a intenção de simplificar as duas abordagens.Através do estudo de técnicas mais avançadas em matemática trazemos novos pontos de vista a assuntos estudados no ensino médio. / [en] Two forms of complexity in Euclidean plane geometry are considered. In the first one, problems are described algebraically, and the complexity level is measured essentially by the degree of a polynomial. As a consequence, many familiar and general results in geometry can be proved by inspecting two or three special cases. The second form uses the syntactic description of a theorem allowing for a quanti.cation of the complexity in logic terms (number of quantifiers and atoms in the formula). Inspired by this approach, some procedures in mechanized proofs are described. We also present some traditional groups of operations in geometry which simplify the two approaches. The study of more advanced techniques in mathematics sheds new light on standard high school topics.

La complexité algorithmique est l'étude des ressources nécessaires — le temps, la mémoire, … — pour résoudre un problème de manière algorithmique. Dans ce cadre, la théorie de la complexité algébrique est l'étude de la complexité algorithmique de problèmes de nature algébrique, concernant des polynômes.Dans cette thèse, nous étudions différents aspects de la complexité algébrique. D'une part, nous nous intéressons à l'expressivité des déterminants de matrices comme représentations des polynômes dans le modèle de complexité de Valiant. Nous montrons que les matrices symétriques ont la même expressivité que les matrices quelconques dès que la caractéristique du corps est différente de deux, mais que ce n'est plus le cas en caractéristique deux. Nous construisons également la représentation la plus compacte connue du permanent par un déterminant. D'autre part, nous étudions la complexité algorithmique de problèmes algébriques. Nous montrons que la détection de racines dans un système de n polynômes homogènes à n variables est NP-difficile. En lien avec la question « VP = VNP ? », version algébrique de « P = NP ? », nous obtenons une borne inférieure pour le calcul du permanent d'une matrice par un circuit arithmétique, et nous exhibons des liens unissant ce problème et celui du test d'identité polynomiale. Enfin nous fournissons des algorithmes efficaces pour la factorisation des polynômes lacunaires à deux variables. / Computational complexity is the study of the resources — time, memory, …— needed to algorithmically solve a problem. Within these settings, algebraic complexity theory is the study of the computational complexity of problems of algebraic nature, concerning polynomials. In this thesis, we study several aspects of algebraic complexity. On the one hand, we are interested in the expressiveness of the determinants of matrices as representations of polynomials in Valiant's model of complexity. We show that symmetric matrices have the same expressiveness as the ordinary matrices as soon as the characteristic of the underlying field in different from two, but that this is not the case anymore in characteristic two. We also build the smallest known representation of the permanent by a determinant.On the other hand, we study the computational complexity of algebraic problems. We show that the detection of roots in a system of n homogeneous polynomials in n variables in NP-hard. In line with the “VP = VNP ?”question, which is the algebraic version of “P = NP?” we obtain a lower bound for the computation of the permanent of a matrix by an arithmetic circuit, and we point out the links between this problem and the polynomial identity testing problem. Finally, we give efficient algorithms for the factorization of lacunary bivariate polynomials.