Les techniques de chiffrement les plus utilisées en cryptographie, basées sur des problèmes de théorie des nombres, présentent malgré leur efficacité des défauts notamment une vulnérabilité aux attaques menées à l'aide d'ordinateur quantiques. Il est donc pertinent d'étudier d'autres familles de cryptosystèmes. Nous nous intéressons ici aux cryptosystèmes basés sur les codes correcteurs, introduits par McEliece en 1978 qui, étant basés sur des problèmes difficiles de théorie des codes, ne présentent pas cette vulnérabilité. Ces cryptosystèmes présentent des inconvénients, qui font qu'ils sont peu utilisés en pratique. Selon le code choisi, ils peuvent être vulnérables aux attaques structurelles, mais surtout ils nécessitent des clés de taille très importante.Récemment une nouvelle famille de codes appelés codes MDPC a été introduite ainsi qu'un cryptosystème basé sur cette famille de codes. Les codes MDPC semblent être distinguables seulement en trouvant des mots de poids faibles dans leur dual, les affranchissant ainsi d'une éventuelle vulnérabilité aux attaques structurelles. De plus, en utilisant une des matrices quasi-cycliques, ils obtiennent des clés de taille très compacte.Nous avons pour notre part, travaillé dans le contexte de la métrique rang, une nouvelle métrique introduite en 1985 par Gabidulin qui semble bien adaptée à une utilisation en cryptographie :• Nous avons commencé par travailler autour de la notion de polynôme de Ore et le cas particulier important des q-polynômes. Ces derniers sont des combinaisons linéaires des itérés de l'automorphisme de Frobenius sur un corps fini.Ces polynômes constituent un objet d'étude important en métrique rang, de par leur utilisation dans les premiers cryptosystèmes dans cette métrique. Nous présentons sous une nouvelle forme des résultats déjà connus, et de nouveaux algorithmes pour le calcul du PGCD de deux polynômes de Ore et le calcul des résultants et sous-résultants de polynômes de Ore (ainsi que de polynômes usuels en généralisant au calcul des sous-résultants la formule déjà connue pour les résultants) en utilisant une matrice de multiplication à droite plus petite que la matrice de Sylvester utilisée habituellement.Ces résultats peuvent être réexploités indirectement dans le cryptosystème présenté par la suite bien que celui-ci ne soit pas basé sur les q-polynômes.• La partie suivante de notre travail est consacrée à l'introduction d'une nouvelle famille de codes en métrique rang appelés codes LRPC (pour Low Rank Parity Check codes). Ces codes ont la particularité d'avoir une matrice de parité de poids rang faible (et peuvent donc être vus comme une généralisation des codes LDPC ou MDPC à la métrique rang).Nous présentons le cryptosystème LRPC, un cryptosystème de type Mc Eliece en métrique rang basé sur les codes LRPC. Ces codes sont très peu structurés et sont donc vraisemblablement résistants aux attaques structurelles. La matrice de parité peut être choisie doublement circulante (on parle alors de codes DC-LRPC) ce qui diminue considérablement la taille de la clé.Ainsi, le cryptosystème DC-LRPC cumule les avantages d'offrir une bonne sécurité en étant basé sur un problème difficile (comme tous les cryptosystèmes basés sur les codes correcteurs), d'être faiblement structurés, de disposer d'une clé de taille assez petite (quelques milliers de bits au plus) et d'un algorithme de décodage efficace.Une attaque a été trouvée dans le cas du cryptosystème DC-LRPC. Cette attaque basée sur la notion de code replié permet de baisser significativement la sécurité du cryptosystème dans le cas où le polynôme X^(k-1)+X^(k-2)+⋯+1 est scindable (k désignant la dimension du code). Cependant ce n'est pas le cas pour les paramètres présentés où le cryptosystème reste valide. / The most commonly used encryption techniques in cryptography are based on problems in number theory. Despite their efficiency, they are vulnerable to post-quantum cryptographic attack. Therefore it is relevant to study other types of cryptosystems. In this work we study error-corrector codes based cryptosystmems, introduced by McEliece in 1978 ; being based on hard problems in coding theory, these cryptosystems do not have this weakness. However these cryptosystems are almost not used in practice because they are vulnerable to strucural attacks and they require a key with very big length. Recently a new family of codes named MDPC codes has been introduced as well as a cryptosystem that is based on these codes. It seems that MDPC codes are distinguishable only by finding words with weak weight in their dual, thus preventing them from structural attacks. Furthermore, they can have compact keys by using quasi-cyclic matrices.In the present paper we use the rank metric, a new metric for codes that was introduced by Gabidulin in and seems suited for a cryptographic use :• At first we studied Ore Polynomials and the special case of q-polynomials , the latter being iterates of the Fobenius automorphism on a finite field.These polynomials are widely in rank metric due to their use in the first code-based cryptosystems in rank metric. We reformulate already known results and give new results regarding the computation of GCD, resultants and subresultants of two Ore polynomials (as well as usual polynomials for which we give a generalization of the resultant computation to subresultants) using a right-hand multiplication matrix which is smaller than the well-known Sylvester matrix.These results may be reused in the cryptosystem we introduce in the next chapters, though this cryptosystem is not based on q-polynomials.• In the next part of our work we define the LRPC codes (for Low Rank Parity Check Codes), a new family of codes in rank metric. These codes have a parity check matrix whose rank weight is low (and thus they can be seen as a generalization of LDPC or MDPC codes to rank metric).We present the LRPC cryptosystem, a McEliece cryptosystem in rank metric based on LRPC codes. These codes are weakly structured and so are likely to resist structural attacks. We can choose a double-circulant parity check matrix which greatly lowers the key size (we name these particular codes DC-LRPC codes).Thus the DC-LRPC cryptosystems have a good security (being based on a hard problem in coding theory), are weakly structured, have small public keys and can be quickly decoded.An attack was found for DC-LRPC cryptosystem. This attack relies on folded codes and may greatly lower the security of the cryptosystem, however it works only when the polynomial X^(k-1)+X^(k-2)+⋯+1 has a divisor with big degree. We give parameters for which the cryptosystem remains valid.

Dans ce manuscrit de thèse, nous introduisons les avancées récentes sur la décomposition en matrices (et tenseurs) de rang faible et parcimonieuse ainsi que les contributions pour faire face aux principaux problèmes dans ce domaine. Nous présentons d’abord un aperçu des méthodes matricielles et tensorielles les plus récentes ainsi que ses applications sur la modélisation d’arrière-plan et la segmentation du premier plan. Ensuite, nous abordons le problème de l’initialisation du modèle de fond comme un processus de reconstruction à partir de données manquantes ou corrompues. Une nouvelle méthodologie est présentée montrant un potentiel intéressant pour l’initialisation de la modélisation du fond dans le cadre de VSI. Par la suite, nous proposons une version « double contrainte » de l’ACP robuste pour améliorer la détection de premier plan en milieu marin dans des applications de vidéo-surveillance automatisées. Nous avons aussi développé deux algorithmes incrémentaux basés sur tenseurs afin d’effectuer une séparation entre le fond et le premier plan à partir de données multidimensionnelles. Ces deux travaux abordent le problème de la décomposition de rang faible et parcimonieuse sur des tenseurs. A la fin, nous présentons un travail particulier réalisé en conjonction avec le Centre de Vision Informatique (CVC) de l’Université Autonome de Barcelone (UAB). / This thesis introduces the recent advances on decomposition into low-rank plus sparse matrices and tensors, as well as the main contributions to face the principal issues in moving object detection. First, we present an overview of the state-of-the-art methods for low-rank and sparse decomposition, as well as their application to background modeling and foreground segmentation tasks. Next, we address the problem of background model initialization as a reconstruction process from missing/corrupted data. A novel methodology is presented showing an attractive potential for background modeling initialization in video surveillance. Subsequently, we propose a double-constrained version of robust principal component analysis to improve the foreground detection in maritime environments for automated video-surveillance applications. The algorithm makes use of double constraints extracted from spatial saliency maps to enhance object foreground detection in dynamic scenes. We also developed two incremental tensor-based algorithms in order to perform background/foreground separation from multidimensional streaming data. These works address the problem of low-rank and sparse decomposition on tensors. Finally, we present a particular work realized in conjunction with the Computer Vision Center (CVC) at Autonomous University of Barcelona (UAB).

Les codes espace-temps sont des codes correcteurs dédiés aux transmissions MIMO. Mathématiquement, un code espace-temps est un ensemble fini de matrices complexes. Ses performances dépendent de plusieurs critères, dont la distance minimale en métrique rang. Les codes de Gabidulin sont des codes dans cette métrique, connus pour leur optimalité et pour l'existence d'algorithmes de décodage efficaces. C'est pourquoi ils sont utilisés pour concevoir des codes espace-temps. La principale difficulté est alors de construire des matrices complexes à partir de matrices binaires. Les travaux présentés dans ce documents consistent à généraliser les codes de Gabidulin à des corps de nombres, en particulier des extensions cyclique. Nous verrons qu'ils ont les mêmes propriétés que leurs analogues sur les corps finis. Nous étudierons plusieurs modèles d'erreurs et d'effacements et présenterons un algorithme qui permettra de retrouver l'information transmise avec une complexité quadratique. En calculant dans des corps infinis, nous serons confrontés au problème de la taille des éléments, qui augmente exponentiellement au gré des calculs. Pour éviter ce désagrément, nous verrons qu'il est possible de réduire le code afin de calculer dans un corps fini. Enfin, nous proposerons une famille de codes espace-temps dont la construction est basée sur les codes de Gabidulin généralisés. Nous verrons que leurs performances sont similaires à celles des codes existants, et qu'ils disposent d'une structure supplémentaire. / Space-time codes are error correcting codes dedicated to MIMO transmissions. Mathematically, a space-time code is a finite family of complex matrices. Its preformances rely on several parameters, including its minimal rank distance. Gabidulin codes are codes in this metric, famous for their optimality and thanks to efficient decoding algorithms. That's why they are used to design space-time codes. The main difficulty is to design complex matrices from binary matrices. The aim of the works collected here is to generalize Gabidulin codes to number fields, especially cyclique extesnions. We see that they have the same properties than Gabidulin codes over finite fields. We study several errors and erasures models and introduce a quadratic algorithm to recover transmitted information. When computing in finite fields, we are faced with the growing size problem. Indeed, the size of the coefficients grows exponentielly along the algorithm. To avoid this problem, it is possible to reduce the code, in order to compute in a finite field. Finally, we design a family of space-time codes, based on generalised Gabidulin codes. We see that our codes have performances similar to those of existing codes, and that they have additional structure.

L'analyse longitudinale de la fécondité montre que les valeurs élevées de l’ICF pendant unepremière période (1960-1980) résultent de l'adoption d'un calendrier plus précoce des femmes néesen 1940 et au-delà. Aussi, son effondrement au cours d’une seconde période (1980-2000) est dû à uncalendrier fécond plus mature des femmes nées à partir de 1960. L’augmentation de l’ICF despremières années de 2000 est due au phénomène de récupération des naissances à traversl’augmentation des taux de fécondité à des âges supérieurs à 30 ans. Cette récupération estcependant incomplète car la descendance finale des générations s’est nettement réduite au fil dutemps. En tenant compte de la mortalité, aucune de générations examinées ne s’est complètementreproduite. L'analyse de la fécondité longitudinale selon le rang biologique de naissance de l’enfantmontre un âge moyen à la maternité de plus en plus élevé au premier enfant et l'augmentationsignificative de l’infécondité définitive pour les femmes nées depuis la fin des années 1960. Plus de lamoitié des femmes nées entre 1940 et le début des années 1960 ont obtenu 2 enfants. Le modèlestandard de la famille de deux enfants semble donc apparaître un plus tôt en Grèce que dans d’autrespays européens. Le découplage de la fécondité de la nuptialité, observée dans les pays occidentauxn’a pas encore été confirmée pour la Grèce. Le début de la crise économique a coïncidé avec ladiminution de la fécondité transversale. Le faible recul temporel ne nous permet pas de savoir si cetteréduction aura un impact sur la descendance finale des générations. / The longitudinal analysis of fertility shows that the low values of the period TF from 1980 to 2000was the result of the postponement of births, as women who born after 1960 were putting offparenthood to later ages which depressed period fertility rates. The increase of period TF in the firstdecade of 2000 is due to fertility “recuperation”, through the increase in fertility rates at ages over 30years old. The recuperation is incomplete and the cohort fertility has significantly reduced over timeAnalysis of cohort fertility by biological birth order shows a mean age of childbearing in first childincreasingly high and a significant increase of childlessness. The 20-25% of woman born from1970 to1975 in Greece will remain childlessness. The reduction of complete fertility in generations is largelydue to the fact that more and more women reaching the age of 49 years old without having achildren. Also the family size is reduced over the generations, two child family becoming the norm.The parity progression ratios reduced at all birth orders and especially a2 and a3. The low percentageof births outside marriage in Greece (6,7% 2013) revealed the important role of marriage inchildbearing. Data from the censuses (1991,2001,2011) show that unmarried women over 49 yearsold, had on average a total fertility between 0,05 to 0,15 children/women and a childlessness ratebetween 85 and 95%. The examination of a series of economic indicators like GDP andunemployment rate alongside with period TF reveals the strong correlation between the twophenomena. The short time series (2009-2012) does not allow us to know whether this reduction ofperiod fertility will have an impact on the cohort fertility.

Soit G un groupe de Lie semisimple (de rang supérieur) et Γ un sous-groupe discret Zariski dense de G (de covolume infini). Dans cette thèse, on traite de deux questions reliées au cône limite de Benoist de Γ : l’une de marche aléatoire et l’autre de mélange topologique du flot directionnel des chambres de Weyl. Dans l’introduction, on énonce les résultats principaux de cette thèse dans leur contexte. Le second chapitre comporte des rappels sur les groupes de Lie et les éléments loxodromiques. Dans le troisième chapitre, on réalise tous les points de l’intérieur du cône limite par des vecteurs de Lyapunov. Dans le quatrième chapitre, on construit des coordonnées locales de G ainsi que des outils cruciaux pour la suite. Dans le cinquième chapitre, on introduit les ensembles invariants naturels de G. Dans le dernier chapitre de cette thèse, on prouve le critère de mélange topologique des flots directionnels réguliers des chambres de Weyl obtenu avec O. Glorieux et on généralise partiellement ce critère de mélange à Γ\G pour une classe de groupes de Lie incluant SL(n, R), SL(n, C), SO (p, p + 2). / Let G be a semisimple Lie group (of higher rank) and Γ a Zariski dense subgroup of G (of infinite covolume). In this thesis, we discuss two questions related to the Benoist limit cone of Γ : one concerns random walks, the other topological mixing of the directional Weyl chamber flow. In the introduction, we state the main results of this thesis in their context. In the second chapter, we recall some general facts about Lie groups and loxodromic elements. In the third chapter, we prove that every point of the interior of the limit cone is a Lyapunov vector. In the fourth chapter, we construct local coordinates of G and give key tools for the remaining parts. In the fifth chapter, we introduce the invariant subsets of G. In the last chapter of this thesis, we prove the topological mixing criterion of regular directional Weyl chamber flow obtained with O. Glorieux and we generalize this criterion to Γ\G for a class of Lie groups including SL(n, R), SL(n, C), SO(p, p + 2).

Afin d'exploiter au mieux son parc nucléaire, la R&D d'EDF est en train de développer une nouvelle chaîne de calcul pour simuler le cœur des réacteurs nucléaires avec des outils à l'état de l'art. Ces calculs nécessitent une grande quantité de données physiques, en particulier les sections efficaces. Dans la simulation d'un cœur complet, le nombre de valeurs des sections efficaces est de l'ordre de plusieurs milliards. Ces sections efficaces peuvent être représentées comme des fonctions multivariées dépendant de plusieurs paramètres physiques. La détermination des sections efficaces étant un calcul complexe et long, nous pouvons donc les précalculer en certaines valeurs des paramètres (caluls hors ligne) puis les évaluer en tous points par une interpolation (calculs en ligne). Ce processus demande un modèle de reconstruction des sections efficaces entre les deux étapes. Pour réaliser une simulation plus fidèle du cœur dans la nouvelle chaîne d'EDF, les sections efficaces nécessitent d'être mieux représentées en prenant en compte de nouveaux paramètres. Par ailleurs, la nouvelle chaîne se doit d'être en mesure de calculer le réacteur dans des situations plus larges qu'actuellement. Le modèle d'interpolation multilinéaire pour reconstruire les sections efficaces est celui actuellement utilisé pour répondre à ces objectifs. Néanmoins, avec ce modèle, le nombre de points de discrétisation augmente exponentiellement en fonction du nombre de paramètres ou de manière considérable quand on ajoute des points sur un des axes. Par conséquence, le nombre et le temps des calculs hors ligne ainsi que la taille du stockage des données deviennent problématique. L'objectif de cette thèse est donc de trouver un nouveau modèle pour répondre aux demandes suivantes : (i)-(hors ligne) réduire le nombre de précalculs, (ii)-(hors ligne) réduire le stockage de données pour la reconstruction et (iii)-(en ligne) tout en conservant (ou améliorant) la précision obtenue par l'interpolation multilinéaire. D'un point de vue mathématique, ce problème consiste à approcher des fonctions multivariées à partir de leurs valeurs précalculées. Nous nous sommes basés sur le format de Tucker - une approximation de tenseurs de faible rang afin de proposer un nouveau modèle appelé la décomposition de Tucker . Avec ce modèle, une fonction multivariée est approchée par une combinaison linéaire de produits tensoriels de fonctions d'une variable. Ces fonctions d'une variable sont construites grâce à une technique dite de décomposition en valeurs singulières d'ordre supérieur (une « matricization » combinée à une extension de la décomposition de Karhunen-Loève). L'algorithme dit glouton est utilisé pour constituer les points liés à la résolution des coefficients dans la combinaison de la décomposition de Tucker. Les résultats obtenus montrent que notre modèle satisfait les critères exigés sur la réduction de données ainsi que sur la précision. Avec ce modèle, nous pouvons aussi éliminer a posteriori et à priori les coefficients dans la décomposition de Tucker. Cela nous permet de réduire encore le stockage de données dans les étapes hors ligne sans réduire significativement la précision. / In order to optimize the operation of its nuclear power plants, the EDF's R&D department iscurrently developing a new calculation chain to simulate the nuclear reactors core with state of the art tools. These calculations require a large amount of physical data, especially the cross-sections. In the full core simulation, the number of cross-section values is of the order of several billions. These cross-sections can be represented as multivariate functions depending on several physical parameters. The determination of cross-sections is a long and complex calculation, we can therefore pre-compute them in some values of parameters (online calculations), then evaluate them at all desired points by an interpolation (online calculations). This process requires a model of cross-section reconstruction between the two steps. In order to perform a more faithful core simulation in the new EDF's chain, the cross-sections need to be better represented by taking into account new parameters. Moreover, the new chain must be able to calculate the reactor in more extensive situations than the current one. The multilinear interpolation is currently used to reconstruct cross-sections and to meet these goals. However, with this model, the number of points in its discretization increases exponentially as a function of the number of parameters, or significantly when adding points to one of the axes. Consequently, the number and time of online calculations as well as the storage size for this data become problematic. The goal of this thesis is therefore to find a new model in order to respond to the following requirements: (i)-(online) reduce the number of pre-calculations, (ii)-(online) reduce stored data size for the reconstruction and (iii)-(online) maintain (or improve) the accuracy obtained by multilinear interpolation. From a mathematical point of view, this problem involves approaching multivariate functions from their pre-calculated values. We based our research on the Tucker format - a low-rank tensor approximation in order to propose a new model called the Tucker decomposition . With this model, a multivariate function is approximated by a linear combination of tensor products of one-variate functions. These one-variate functions are constructed by a technique called higher-order singular values decomposition (a « matricization » combined with an extension of the Karhunen-Loeve decomposition). The so-called greedy algorithm is used to constitute the points related to the resolution of the coefficients in the combination of the Tucker decomposition. The results obtained show that our model satisfies the criteria required for the reduction of the data as well as the accuracy. With this model, we can eliminate a posteriori and a priori the coefficients in the Tucker decomposition in order to further reduce the data storage in online steps but without reducing significantly the accuracy.

L’objectif général de cette thèse est le développement de méthodes mathématiques correctes et efficaces en pratique pour prouver automatiquement la correction de logiciels. Plus précisément, cette thèse est fondée sur la théorie de l’interprétation abstraite, un cadre mathématique puissant pour l’approximation du comportement des programmes. En particulier, cette thèse se concentre sur la preuve des propriétés de vivacité des programmes, qui représentent des conditions qui doivent être réalisés ultimement ou de manière répétée pendant l’exécution du programme. La terminaison des programmes est la propriété de vivacité la plus fréquemment considérée. Cette thèse conçoit des nouvelles approximations, afin de déduire automatiquement des conditions suffisantes pour la terminaison des programmes et synthétiser des fonctions de rang définies par morceaux, qui fournissent des bornes supérieures sur le temps d’attente avant la terminaison. Les approximations sont paramétriques dans le choix entre l’expressivité et le coût des approximations sous-jacentes, qui maintiennent des informations sur l’ensemble des valeurs possibles des variables du programme ainsi que les relations numériques possibles entre elles. Cette thèse développe également un cadre d’interprétation abstraite pour prouver des propriétés de vivacité, qui vient comme une généralisation du cadre proposé pour la terminaison. En particulier, le cadre est dédié à des propriétés de vivacité exprimées dans la logique temporelle, qui sont utilisées pour s’assurer qu’un événement souhaitable se produit une fois ou une infinité de fois au cours de l’exécution du programme. Comme pour la terminaison,des fonctions de rang définies par morceaux sont utilisées pour déduire des préconditions suffisantes pour ces propriétés, et fournir des bornes supérieures sur le temps d’attente avant un événement souhaitable. Les résultats présentés dans cette thèse ont été mis en œuvre dans un prototype d’analyseur. Les résultats expérimentaux montrent qu’il donne de bons résultats sur une grande variété de programmes, il est compétitif avec l’état de l’art, et il est capable d’analyser des programmes qui sont hors de la portée des méthodes existantes. / The overall aim of this thesis is the development of mathematically sound and practically efficient methods for automatically proving the correctness of computer software. More specifically, this thesis is grounded in the theory of abstract interpretation, a powerful mathematical framework for approximating the behavior of programs. In particular, this thesis focuses on provingprogram liveness properties, which represent requirements that must be eventually or repeatedly realized during program execution. Program termination is the most prominent liveness property. This thesis designs new program approximations, in order to automatically infer sufficient preconditions for program termination and synthesize so called piecewisedefined ranking functions, which provide upper bounds on the waiting time before termination. The approximations are parametric in the choice between the expressivity and the cost of the underlying approximations, which maintain information about the set of possible values of the program variables along with the possible numerical relationships between them. This thesis also contributes an abstract interpretation framework for proving liveness properties, which comes as a generalization of the framework proposedfor termination. In particular, the framework is dedicated to liveness properties expressed in temporal logic, which are used to ensure that some desirable event happens once or infinitely many times during program execution. As for program termination, piecewise-defined ranking functions are used to infer sufficient preconditions for these properties, and to provide upper boundson the waiting time before a desirable event. The results presented in this thesis have been implemented into a prototype analyzer. Experimental results show that it performs well on a wide variety of benchmarks, it is competitive with the state of the art, and is able to analyze programs that are out of the reach of existing methods.

Dans les applications modernes des statistiques et de l'apprentissage, il est courant que les données récoltées présentent un certain nombre d'imperfections. En particulier, les données sont souvent hétérogènes, c'est-à-dires qu'elles contiennent à la fois des informations quantitatives et qualitatives, incomplètes, lorsque certaines informations sont inaccessibles ou corrompues, et multi-sources, c'est-à-dire qu'elles résultent de l'agrégation de plusieurs jeux de données indépendant. Dans cette thèse, nous développons plusieurs méthodes pour l'analyse de données hétérogènes, incomplètes et multi-source. Nous nous attachons à étudier tous les aspects de ces méthodes, en fournissant des études théoriques précises, ainsi que des implémentations disponibles au public, et des évaluations empiriques. En particulier, nous considérons en détail deux applications issues de l'écologie pour la première et de la médecine pour la seconde. / In modern applications of statistics and machine learning, one often encounters many data imperfections. In particular, data are often heterogeneous, i.e. combine quantitative and qualitative information, incomplete, with missing values caused by machine failure or nonresponse phenomenons, and multi-source, when the data result from the compounding of diverse sources. In this dissertation, we develop several methods for the analysis of multi-source, heterogeneous and incomplete data. We provide a complete framework, and study all the aspects of the different methods, with thorough theoretical studies, open source implementations, and empirical evaluations. We study in details two particular applications from ecology and medical sciences.

We study the approximation of functions defined on different domains by trigonometric and transformed trigonometric functions. We investigate which of the many results known from the approximation theory on the d-dimensional torus can be transfered to other domains. We define invertible parameterized transformations and prove conditions under which functions from a weighted Sobolev space can be transformed into functions defined on the torus, that still have a certain degree of Sobolev smoothness and for which we know worst-case upper error bounds. By reverting the initial change of variables we transfer the fast algorithms based on rank-1 lattices used to approximate functions on the torus efficiently over to other domains and obtain adapted FFT algorithms.:1 Introduction 2 Preliminaries and notations 3 Fourier approximation on the torus 4 Torus-to-R d transformation mappings 5 Torus-to-cube transformation mappings 6 Conclusion Alphabetical Index / Wir betrachten die Approximation von Funktionen, die auf verschiedenen Gebieten definiert sind, mittels trigonometrischer und transformierter trigonometrischer Funktionen. Wir untersuchen, welche bisherigen Ergebnisse für die Approximation von Funktionen, die auf einem d-dimensionalen Torus definiert wurden, auf andere Definitionsgebiete übertragen werden können. Dazu definieren wir parametrisierte Transformationsabbildungen und beweisen Bedingungen, bei denen Funktionen aus einem gewichteten Sobolevraum in Funktionen, die auf dem Torus definiert sind, transformiert werden können, die dabei einen gewissen Grad an Sobolevglattheit behalten und für die obere Schranken der Approximationsfehler bewiesen wurden. Durch Umkehrung der ursprünglichen Koordinatentransformation übertragen wir die schnellen Algorithmen, die Rang-1 Gitter Methoden verwenden um Funktionen auf dem Torus effizient zu approximieren, auf andere Definitionsgebiete und erhalten adaptierte FFT Algorithmen.:1 Introduction 2 Preliminaries and notations 3 Fourier approximation on the torus 4 Torus-to-R d transformation mappings 5 Torus-to-cube transformation mappings 6 Conclusion Alphabetical Index

L'apprentissage des matrices de rang faible est un problème de grande importance dans les statistiques, l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur et les systèmes de recommandation. En raison de sa nature NP-difficile, une des approches principales consiste à résoudre sa relaxation convexe la plus étroite : la minimisation de la norme de trace. Parmi les différents algorithmes capables de résoudre cette optimisation, on peut citer la méthode de Frank-Wolfe, particulièrement adaptée aux matrices de grande dimension. En préparation à l'utilisation d'infrastructures distribuées pour accélérer le calcul, cette étude vise à explorer la possibilité d'exécuter l'algorithme de Frank-Wolfe dans un réseau en étoile avec le modèle BSP (Bulk Synchronous Parallel) et à étudier son efficacité théorique et empirique. Concernant l'aspect théorique, cette étude revisite le taux de convergence déterministe de Frank-Wolfe et l'étend à des cas non déterministes. En particulier, il montre qu'avec le sous-problème linéaire résolu de manière appropriée, Frank-Wolfe peut atteindre un taux de convergence sous-linéaire à la fois en espérance et avec une probabilité élevée. Cette contribution pose la fondation théorique de l'utilisation de la méthode de la puissance itérée ou de l'algorithme de Lanczos pour résoudre le sous-problème linéaire de Frank-Wolfe associé à la minimisation de la norme de trace. Concernant l'aspect algorithmique, dans le cadre de BSP, cette étude propose et analyse quatre stratégies pour le sous-problème linéaire ainsi que des méthodes pour la recherche linéaire. En outre, remarquant la propriété de mise à jour de rang-1 de Frank-Wolfe, il met à jour le gradient de manière récursive, avec une représentation dense ou de rang faible, au lieu de le recalculer de manière répétée à partir de zéro. Toutes ces conceptions sont génériques et s'appliquent à toutes les infrastructures distribuées compatibles avec le modèle BSP. Concernant l'aspect empirique, cette étude teste les conceptions algorithmiques proposées dans un cluster Apache SPARK. Selon les résultats des expériences, pour le sous-problème linéaire, la centralisation des gradients ou la moyenne des vecteurs singuliers est suffisante dans le cas de faible dimension, alors que la méthode de la puissance itérée distribuée, avec aussi peu qu'une ou deux itérations par époque, excelle dans le cas de grande dimension. La librairie Python développée pour les expériences est modulaire, extensible et prête à être déployée dans un contexte industriel. Cette étude a rempli sa fonction de preuve de concept. Suivant le chemin qu'il met en place, des solveurs peuvent être implémentés pour différentes infrastructures, parmi lesquelles des clusters GPU, pour résoudre des problèmes pratiques dans des contextes spécifiques. En outre, ses excellentes performances dans le jeu de données ImageNet le rendent prometteur pour l'apprentissage en profondeur. / Learning low-rank matrices is a problem of great importance in statistics, machine learning, computer vision, recommender systems, etc. Because of its NP-hard nature, a principled approach is to solve its tightest convex relaxation : trace norm minimization. Among various algorithms capable of solving this optimization is the Frank-Wolfe method, which is particularly suitable for high-dimensional matrices. In preparation for the usage of distributed infrastructures to further accelerate the computation, this study aims at exploring the possibility of executing the Frank-Wolfe algorithm in a star network with the Bulk Synchronous Parallel (BSP) model and investigating its efficiency both theoretically and empirically. In the theoretical aspect, this study revisits Frank-Wolfe's fundamental deterministic sublinear convergence rate and extends it to nondeterministic cases. In particular, it shows that with the linear subproblem appropriately solved, Frank-Wolfe can achieve a sublinear convergence rate both in expectation and with high probability. This contribution lays the theoretical foundation of using power iteration or Lanczos iteration to solve the linear subproblem for trace norm minimization. In the algorithmic aspect, within the BSP model, this study proposes and analyzes four strategies for the linear subproblem as well as methods for the line search. Moreover, noticing Frank-Wolfe's rank-1 update property, it updates the gradient recursively, with either a dense or a low-rank representation, instead of repeatedly recalculating it from scratch. All of these designs are generic and apply to any distributed infrastructures compatible with the BSP model. In the empirical aspect, this study tests the proposed algorithmic designs in an Apache SPARK cluster. According to the experiment results, for the linear subproblem, centralizing the gradient or averaging the singular vectors is sufficient in the low-dimensional case, whereas distributed power iteration, with as few as one or two iterations per epoch, excels in the high-dimensional case. The Python package developed for the experiments is modular, extensible and ready to deploy in an industrial context. This study has achieved its function as proof of concept. Following the path it sets up, solvers can be implemented for various infrastructures, among which GPU clusters, to solve practical problems in specific contexts. Besides, its excellent performance in the ImageNet dataset makes it promising for deep learning.