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Algorithmes pour la fouille de données et la bio-informatique / Algorithms for data mining and bio-informaticsMondal, Kartick Chandra 12 July 2013 (has links)
L'extraction de règles d'association et de bi-clusters sont deux techniques de fouille de données complémentaires majeures, notamment pour l'intégration de connaissances. Ces techniques sont utilisées dans de nombreux domaines, mais aucune approche permettant de les unifier n'a été proposée. Hors, réaliser ces extractions indépendamment pose les problèmes des ressources nécessaires (mémoire, temps d'exécution et accès aux données) et de l'unification des résultats. Nous proposons une approche originale pour extraire différentes catégories de modèles de connaissances tout en utilisant un minimum de ressources. Cette approche est basée sur la théorie des ensembles fermés et utilise une nouvelle structure de données pour extraire des représentations conceptuelles minimales de règles d'association, bi-clusters et règles de classification. Ces modèles étendent les règles d'association et de classification et les bi-clusters classiques, les listes d'objets supportant chaque modèle et les relations hiérarchiques entre modèles étant également extraits. Cette approche a été appliquée pour l'analyse de données d'interaction protéomiques entre le virus VIH-1 et l'homme. L'analyse de ces interactions entre espèces est un défi majeur récent en bio-informatique. Plusieurs bases de données intégrant des informations hétérogènes sur les interactions et des connaissances biologiques sur les protéines ont été construites. Les résultats expérimentaux montrent que l'approche proposée peut traiter efficacement ces bases de données et que les modèles conceptuels extraits peuvent aider à la compréhension et à l'analyse de la nature des relations entre les protéines interagissant. / Knowledge pattern extraction is one of the major topics in the data mining and background knowledge integration domains. Out of several data mining techniques, association rule mining and bi-clustering are two major complementary tasks for these topics. These tasks gained much importance in many domains in recent years. However, no approach was proposed to perform them in one process. This poses the problems of resources required (memory, execution times and data accesses) to perform independent extractions and of the unification of the different results. We propose an original approach for extracting different categories of knowledge patterns while using minimum resources. This approach is based on the frequent closed patterns theoretical framework and uses a novel suffix-tree based data structure to extract conceptual minimal representations of association rules, bi-clusters and classification rules. These patterns extend the classical frameworks of association and classification rules, and bi-clusters as data objects supporting each pattern and hierarchical relationships between patterns are also extracted. This approach was applied to the analysis of HIV-1 and human protein-protein interaction data. Analyzing such inter-species protein interactions is a recent major challenge in computational biology. Databases integrating heterogeneous interaction information and biological background knowledge on proteins have been constructed. Experimental results show that the proposed approach can efficiently process these databases and that extracted conceptual patterns can help the understanding and analysis of the nature of relationships between interacting proteins.
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Simulation de la dynamique des dislocations à très grande échelle / Hybrid parallelism on large scale dislocation dynamic simulationEtcheverry, Arnaud 23 November 2015 (has links)
Le travail réalisé durant cette thèse vise à offrir à un code de simulation en dynamique des dislocations les composantes essentielles pour permettre le passage à l’échelle sur les calculateurs modernes. Nous abordons plusieurs aspects de la simulation numérique avec tout d’abord des considérations algorithmiques. Pour permettre de réaliser des simulations efficaces en terme de complexité algorithmique pour des grandes simulations, nous explorons les contraintes des différentes étapes de la simulation en offrant une analyse et des améliorations aux algorithmes. Ensuite, une considération particulière est apportée aux structures de données. En prenant en compte les nouveaux algorithmes, nous proposons une structure de données pour bénéficier d’accès performants à travers la hiérarchie mémoire. Cette structure est modulaire pour faire face à deux types d’algorithmes, avec d’un côté la gestion du maillage nécessitant une gestion dynamique de la mémoire et de l’autre les phases de calcul intensifs avec des accès rapides. Pour cela cette structure modulaire est complétée par un octree pour gérer la décomposition de domaine et aussi les algorithmes hiérarchiques comme le calcul du champ de contrainte et la détection des collisions. Enfin nous présentons les aspects parallèles du code. Pour cela nous introduisons une approche hybride, avec un parallélisme à grain fin à base de threads, et un parallélisme à gros grain de type MPI nécessitant une décomposition de domaine et un équilibrage de charge.Finalement, ces contributions sont testées pour valider les apports pour la simulation numérique. Deux cas d’étude sont présentés pour observer et analyser le comportement des différentes briques de la simulation. Tout d’abord une simulation extrêmement dynamique, composée de sources de Frank-Read dans un cristal de zirconium est utilisée, avant de présenter quelques résultats sur une simulation cible contenant une forte densité de défauts d’irradiation. / This research work focuses on bringing performances in 3D dislocation dynamics simulation, to run efficiently on modern computers. First of all, we introduce some algorithmic technics, to reduce the complexity in order to target large scale simulations. Second of all, we focus on data structure to take into account both memory hierachie and algorithmic data access. On one side we build this adaptive data structure to handle dynamism of data and on the other side we use an Octree to combine hierachie decompostion and data locality in order to face intensive arithmetics with force field computation and collision detection. Finnaly, we introduce some parallel aspects of our simulation. We propose a classical hybrid parallelism, with task based openMP threads and domain decomposition technics for MPI.
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