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Network partitioning algorithms with scale-free objectives

Soutenance de la thèse de Nicolas MARTIN le 19/02/2020 à 10:00:00

Lieu :GIPSA-lab, salle Mont-Blanc


Ecole Doctorale :Electronique, electrotechnique, automatique, traitement du signal (EEATS)
Structure de rattachement :
Directeur de thèse : Carlos CANUDAS-DE-WIT

 

Financement(s) :
-Erc
-Sans financement

 

Date d'entrée en thèse: 01/12/2016
Date de soutenance: 19/02/2020


Composition du jury :Myriam PREISSMAN Directrice de recherche, G-SCOP, Présidente du jury
Pierre-Alexandre BLIMAN Directeur de recherche, INRIA, Rapporteur
Christophe CRESPELLE Maitre de conférence, ENS-Lyon, Rapporteur
Jacquelien Scherpen Professor, University of Groningen, Examinatrice
Paolo FRASCA Chargé de recherche, GIPSA-lab, Co-directeur de thèse
Carlos CANUDAS-DE-WIT, Directeur de recherche, Gipsa-lab, Directeur de thèse


Résumé:
(En) In the light of the difficulty to deal with large-scale networks, it is interesting to reduce them while preserving the behavior and characteristics of the initial network. In this thesis, we focus on different problems of network partitioning and on the algorithms solving these problems. In particular, a specific type of networks, called Scale-free, inherits naturally some features very useful in some contexts. To take advantage of these features it seems interesting to make the reduced network scale-free. In addition to scale-freeness we also consider other network properties through the reduction in order to preserve the physical meaning and the dynamics of the system or to estimate the evolution of the network.
(Fr) Au vue de la difficulté à manipuler des réseaux de très grande taille, il est pertinent d’en extraire une version réduite preservant le comportement et les caractéristiques du réseau initial. Dans cette thèse, nous nous sommes intéréssés à différents problèmes de réduction de réseau et aux algorithmes les résolvant. Un certain type de réseau, dit Scale-free, présente naturellement certaines propriétés très utiles dans certains contextes. En forcant le réseau réduit à être Scale-free il est possible de tirer profit de ces propriétés. Par ailleurs nous avons également considéré d’autres propriétés à preserver afin de respecter de la nature physique et de la dynamique du réseau et pour faciliter l’estimation de l’évolution du réseau.


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