Complexité d'ordre supérieur et analyse récursive

Higher order complexity and computable analysis

• Auteur / Autrice : Hugo Férée
• Direction : Jean-Yves Marion, Mathieu Hoyrup
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 10/12/2014
• Etablissement(s) : Université de Lorraine
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale IAEM Lorraine - Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques de Lorraine
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications
• Jury : Président / Présidente : Philippe De Groote
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Paul-André Melliès
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Olivier Bournez, James Royer

Mots clés

Mots clés contrôlés

Programmation récursive

Complexité de calcul (informatique)

Mots clés libres

Complexité

Analyse récursive

Ordre supérieur

Complexity

Computable analysis

Higher order

Résumé

Alors que la complexité des fonctions d'ordre 1 est bien définie et étudiée, il n'existe pas de notion satisfaisante à tout ordre. Une telle théorie existe déjà à l'ordre 2 et permet de définir une classe analogue aux fonctions calculables en temps polynomial usuelles. Cela est tout particulièrement intéressant dans le domaine de l'analyse récursive où l'on peut représenter, entre autres, les nombres et les fonctions réelles par des fonctions d'ordre 1. On peut alors remarquer un lien fort entre calculabilité et continuité, et aussi rapprocher la complexité avec certaines propriétés analytiques, ce que nous illustrons dans le cas des opérateurs réels. Nous prouvons cependant que, du point de vue de la complexité, les fonctions d'ordre 1 ne permettent pas de représenter fidèlement certains espaces mathématiques. Ce résultat appuie tout particulièrement la nécessité d'une théorie de la complexité d'ordre supérieur. Nous développons alors un modèle de calcul basé sur la sémantique des jeux, où l'application de deux fonctions est représentée par la confrontation de deux stratégies dans un jeu. En définissant la taille de telles stratégies, nous pouvons déduire une notion robuste et pertinente de complexité pour ces stratégies et donc pour les fonctions d'ordre supérieur. Nous définissons aussi une classe de fonctions calculables en temps polynomial qui paraît être un bon candidat pour définir une classe de complexité raisonnable à tout ordre

While first order complexity is well defined and studied, higher order lacks a satisfactory notion of complexity. Such a theory already exists at order 2 and provides a complexity class analogue to usual polynomial time computable functions. This is already especially interesting in the domain of computable analysis, where real numbers or real functions for example can be represented by first order functions. In particular, there is a clear link between computability and continuity, and we also illustrate in the case of real operators that complexity can be related to some analytical properties. However, we prove that, from a complexity point of view, some mathematical spaces can not be faithfully represented by order 1 functions and require higher order ones. This result underlines that there is a need to develop a notion of complexity at higher types which will be, in particular but not only, useful to computable analysis. We have developed a computational model for higher type sequential computations based on a game semantics approach, where the application of two functions is represented by the game opposing two strategies. By defining the size of such strategies, we are able to define a robust and meaningful notion of complexity at all types, together with a class of polynomial time computable higher order functionals which seems to be a good candidate for a class of feasible functionals at higher types