SlideShare a Scribd company logo
ÁÆ ¾ ÌÖ Ø Ñ ÒØ × ÓÒÒ × Å ×× Ú ×
Ä ØÖ Ô Ö ÐÐ Ð Ø Ð Ö Ù
Ø ÓÒ Ñ Ò× ÓÒ
Ö Ò Æ Ð× Ò
Ò Ð× ÒРܺÔÓÐÝØ 
 Ò ÕÙ º Ö
¾¼½¿
½¿ Ñ ¾¼½
ÈÐ Ò
◮ ÙÒ ÔÓ ÒØ ×ÙÖ Ð 
ÓÙÖ×
◮ Ð ØÖ Ô Ö ÐÐ Ð ×ÙÖ 
ÐÙ×Ø Ö×
◮ Ð × ÓÒÒ × Ò ´ØÖ ×µ Ö Ò × Ñ Ò× ÓÒ×

ÓÑ ØØÖ Ð Ù × Ö Ò × Ñ Ò× ÓÒ× Ô Ö Ð Ö Ù
Ø ÓÒ Ñ Ò× ÓÒ
Ê ÔÔ Ð ×ÙÖ Ð × Ó 
Ø × ³ÁÆ ¾
ÍÒ 
ÓÙÖ× 
ÓÒ
 ÒØÖ ÑÙÐØ ¹ 
 ØØ × ÔÓÙÖ Ü Ö Ð × ÔÖ Ñ Ö × × ×
◮ Ò Ø Ø ÓÒ Ù ÀÈ Ø ÙÜ Ø
◮ Ò Ø Ø ÓÒ ÙÜ ×
 Ò
 × × ÓÒÒ ×
◮ Ð ÓÖ Ø Ñ ÕÙ Ô Ö ÐÐ Ð ´×ÙÖ Ñ ÑÓ Ö ×ØÖ Ù » 
 Ò Ñ ×× ×µ
◮ ÔÖÓ Ö ÑÑ Ö Ò ·· ´ Ú 
 Ð ËÌÄ» ÓÓ×ص Ø Ò ÅÈÁ
◮ ÙØ Ð × Ö ÙÒ 
ÐÙ×Ø Ö Ñ 
 Ò × Ò Ì ×
⇒ ÓÙ
 × Ò ¿ ÁÆ Ç Ô Ö
ÓÙÖ× ÀÈ ¸ Ë
 Ò
 × ÓÒÒ ×¸
ÁÑ ¹Î × ÓÒ¹ ÔÔÖ ÒØ ×× ¸ ŠȹÁÆ Ç¸ Ø 
ÓÒÒ ×× Ò
 × Ò Ö Ð × ÙØ Ð ×
ÔÓÙÖ ØÓÙØ Ð ÑÓÒ
ÕÙ³ÓÒ ÚÙ Ø 
 ÕÙ³ Ð ÒÓÙ× Ö ×Ø ÚÓ Ö
Ò× Ð ÔÖ Ñ Ö Ô ÖØ ¸ ÓÒ ÚÙ
◮ ×
 Ò
 × × ÓÒÒ × Ö ÖÓÙÔ Ñ ÒØ ´ÔÐ Ø» Ö Ö
 ÕÙ µ¸ 
Ð ×× 
 Ø ÓÒ
´k¹ÈÈÎ»Ö Ö ×× ÓÒµ
◮ ÔÖÓ Ö ÑÑ Ö Ò ··»ÅÈÁ ÔÓÙÖ Ð Ô Ö ÐÐ Ð ×Ñ ÖÓ× Ö Ò× ´ÀÈ µ
◮ ÙÒ Ô Ù ³ Ð ÓÖ Ø Ñ ÕÙ Ô Ö ÐÐ Ð ×ÙÖ Ð × Ñ ØÖ 
 ×
Ò× 
 ØØ × 
ÓÒ Ô ÖØ ¸ ÓÒ Ú ÚÓ Ö
◮ ØÖ Ô Ö ÐÐ Ð ² Ð × Ö Ò × Ñ Ò× ÓÒ×
◮ Ð × Ø Ú 
 Å ÔÊ Ù
 Ò ÅÈÁ ´ Ö ÒÙÐ Ö Ø Ò µ
◮ Ð ØÓÔÓÐÓ Ô Ý× ÕÙ × 
ÐÙ×Ø Ö׸ Ð ØÓÔÓÐÓ ÐÓ ÕÙ ×
Ð ÓÖ Ø Ñ × Ô Ö ÐРР׸ Ø Ð ÙÖ× ÕÙ Ø ÓÒ×
◮ Ð ÓÖ Ø Ñ ÕÙ Ô Ö ÐÐ Ð ÔÓÙÖ Ð × Ö Ô × ´Ö × ÙÜ ×Ó
 ÙÜ
Ö Ò × Ö Ô ×µ
¿¼¹½¼ ÒØ ÖÚ ÒØ ÓÒ ×ÙÖ Ð ÀÈ ÐÓÙ ¸ Öº È ØÖ 
 Ð Ö
´ ØÓ×» ÙÐе
Ü Ñ Ò
◮ Ü Ñ Ò ÔÖÓ Ö ÑÑ Ø ÓÒ ··
´×ØÝÐ ÁÆ ¿½½»¿¾½¸ Ú 
 ÙÒ Ô Ø Ø Ü Ö
 
 ÅÈÁµ
Ì ´¾ Ñ µ¸ Ô Ð Ñ 
 Ò ´Èŵ
◮ Ü Ñ Ò 
Ö Ø ¿ ´ µ ½¼ Ù Ò
◮ ÔÖÓ Ø Ò ÓÖÑ Ø ÕÙ ´ÈÁ¸ 
ÙÐØ Ø ¸ Ö Ò Ù Ð ¾¾ Ñ µ ×ÓÙØ Ò Ò
 ÓÖ Ð
ÆÓØ Ø ÓÒ
◮ ÒÓØ Ð ØØ Ö Ð
¾ +Ñ Ü(ÈÅ,ÈÁ)
¿
◮ ÒÓØ 
Ð ×× ÒØ
Ä ØÖ Ô Ö ÐÐ Ð
ÙÒ ÔÖÓ Ð Ñ ÓÒ Ñ ÒØ Ð
Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹½ºË ÕÙ ÒØ Ð ¹
ÌÖ × ÕÙ ÒØ Ð ØÖ ÙÐÐ Ù Ð ËÓÖØ
ÌÖ Ö n ÓÒÒ × x½, ..., xn Ò ÓÖ Ö ×
 Ò ÒØ
x½ ≤ ... ≤ xn
→ Ò ¸ 
 Ð ÔÖÓ Ö ÑÑ Ö Ñ × Ø ÑÔ× ÕÙ Ö Ø ÕÙ O(n¾)
4 3 2 1

3 4 2 1

3 42 1

3 42 1
3 42 1

3 42 1

3 42 1

3 42 1

3 421

Phase 1:
Le plus grand ´el´ement
remonte
Phase 2:
Le deuxi`eme plus grand
´el´ement remonte
Phase 3:
Le troisi`eme plus grand
´el´ement remonte
Bulle
Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹½ºË ÕÙ ÒØ Ð ¹
ÌÖ × ÕÙ ÒØ Ð Ð³ Ð ÓÖ Ø Ñ ÉÙ 
 ×ÓÖØ
Ð ÓÖ Ø Ñ Ö 
ÙÖ× Ö Ò ÓÑ × Ú 
 Ô ÚÓØ x
◮ ÙÒ Ø Ð Ù ÙÒ Ð Ñ ÒØ ×Ø ÙÒ Ø Ð Ù ØÖ 
 × Ø ÖÑ Ò Ð Ð
Ö 
ÙÖ× ÓÒ
◮ × ÒÓÒ 
 Ó × Ö ÙÒ Ð Ñ ÒØ Ô ÚÓØ x¸ Ô ÖØ Ø ÓÒÒ Ö Ð Ø Ð Ù X Ò ÙÜ
×ÓÙ×¹Ø Ð ÙÜ X≤x Ø Xx¸ Ø ÔÔ Ð Ö Ö 
ÙÖ× Ú Ñ ÒØ
ÉÙ 
 ËÓÖØ(X) = (ÉÙ 
 ËÓÖØ(X≤x), ÉÙ 
 ËÓÖØ(Xx ))
Ì ÑÔ× ÑÓÖØ ˜O(n ÐÓ n)¸ ˜O(n ÐÓ p) × p Ð Ñ ÒØ× ×Ø Ò
Ø×
ØØ ÒØ ÓÒ Ò³ÓÙ Ð Þ Ô × Ö ÙÒ Ô ÖÑÙØ Ø ÓÒ Ð ØÓ Ö ´ Ò Ø ÑÔ×
Ð Ò Ö µ Ú ÒØ ³ ÔÔ Ð Ö ÉÙ 
 ËÓÖØ × ÒÓÒ ÚÓÙ× Ö ×ÕÙ Þ ÙÒ Ø ÑÔ× ÕÙ Ö Ø ÕÙ
O(n¾)
Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹½ºË ÕÙ ÒØ Ð ¹
Ø Ñ Ô Ð Ø 
 Ð × × Ì Ú Ó Õ Ù 
 Ë Ó Ö Ø ´ Ú 
 Ø Ó Ö Ì ²Ú ¸ Ù Ò × Ò Ò Ø
ÐÓÛ ¸ Ù Ò × Ò Ò Ø µ
ß
´ ÐÓÛ µ Ö Ø Ù Ö Ò
»» × Ð 
Ø ÓÒÒ Ð Ú Ð ÙÖ Ù Ô ÚÓØ
Ù Ò × Ò Ò Ø Ô Ú Ó Ø Á Ò Ü ´ ÐÓÛ · µ » ¾
»» Ô ÖØ Ø ÓÒÒ Ð Ú 
Ø ÙÖ
Ô Ú Ó Ø Á Ò Ü Ô Ú Ó Ø ´ Ú ¸ ÐÓÛ ¸ ¸ Ô Ú Ó Ø Á Ò Ü µ
»» ØÖ Ð × ÙÜ ×ÓÙ×¹Ú 
Ø ÙÖ× Ö 
ÙÖ× Ú Ñ ÒØ
´ ÐÓÛ Ô Ú Ó Ø Á Ò Ü µ Õ Ù 
 Ë Ó Ö Ø ´ Ú ¸ ÐÓÛ ¸ Ô Ú Ó Ø Á Ò Ü µ
´ Ô Ú Ó Ø Á Ò Ü µ Õ Ù 
 Ë Ó Ö Ø ´ Ú ¸ Ô Ú Ó Ø Á Ò Ü · ½ ¸
µ
Ø Ñ Ô Ð Ø 
 Ð × × Ì Ú Ó Õ Ù 
 Ë Ó Ö Ø ´ Ú 
 Ø Ó Ö Ì ² Ú µ
ß
Ù Ò × Ò Ò Ø ÒÙÑ Ö Ð Ñ ÒØ× Ú º × Þ ´ µ
´ ÒÙÑ Ö Ð Ñ ÒØ× ½ µ
Õ Ù 
 Ë Ó Ö Ø ´ Ú ¸ ¼ ¸ ÒÙÑ Ö Ð Ñ ÒØ× − ½ µ
Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹½ºË ÕÙ ÒØ Ð ¹
Ø Ñ Ô Ð Ø 
 Ð × × Ì Ù Ò × Ò Ò Ø Ô Ú Ó Ø ´ Ú 
 Ø Ó Ö Ì ² Ú ¸
Ù Ò × Ò Ò Ø × Ø Ö Ø ¸ Ù Ò × Ò Ò Ø × Ø Ó Ô ¸ Ù Ò × Ò Ò Ø
Ô Ó × Ø Ó Ò µ
ß »» ÓÒ 
 Ò Ð Ô ÚÓØ Ú 
 Ð ÔÓ× Ø ÓÒ Ò Ø Ð
×Û Ô ´ Ú × Ø Ö Ø ℄ ¸ Ú Ô Ó × Ø Ó Ò ℄ µ
»» Ô ÖØ Ø ÓÒÒ Ð × Ú Ð ÙÖ×
Ù Ò × Ò Ò Ø ÐÓÛ × Ø Ö Ø · ½
Ù Ò × Ò Ò Ø × Ø Ó Ô · ½
Û Ð ´ ÐÓÛ µ
´ Ú ÐÓÛ ℄ Ú × Ø Ö Ø ℄ µ
ÐÓÛ··
Ð × ´ Ú −− ℄ Ú × Ø Ö Ø ℄ µ
×Û Ô ´ Ú ÐÓÛ ℄ ¸ Ú ℄ µ
»» Ø ÓÒ Ö ¹ 
 Ò Ð Ô ÚÓØ × ÔÐ 
 Ò Ø Ð
×Û Ô ´ Ú × Ø Ö Ø ℄ ¸ Ú −−ÐÓÛ ℄ µ
Ö Ø Ù Ö Ò ÐÓÛ
Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹½ºË ÕÙ ÒØ Ð ¹½¼
»» È Ø Ø Ü ÑÔÐ ÑÓÒ×ØÖ Ø ÓÒ
Ò Ø Ñ Ò ´ µ ß
Ú 
 Ø Ó Ö Ò Ø Ú ´ ½ ¼ ¼ µ
Ó Ö ´ Ò Ø ¼ ½ ¼ ¼ ··µ
Ú ℄ Ö Ò ´ µ ± ¾
Õ Ù 
 Ë Ó Ö Ø ´ Ú µ
Ú 
 Ø Ó Ö Ò Ø Ø Ö Ø Ó Ö Ø Ö Ú º Ò ´ µ
Û Ð ´ Ø Ö Ú º Ò ´ µ µ ß

 Ó Ù Ø ∗ Ø Ö
Ø Ö ··

 Ó Ù Ø Ò
Ö Ø Ù Ö Ò ¼
Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹½ºË ÕÙ ÒØ Ð ¹½½
Ð
ÙÐ Ö Ð k¹ Ñ ÔÐÙ× Ô Ø Ø Ð Ñ ÒØ S
Ç 
Ø Ö ÒØ Ö ÙÒ Ø ÑÔ× O(n ÐÓ n) Ò 
 Ð
ÙÐ ÒØ Ð Ñ Ò º
Ø S ÙÒ Ò× Ñ Ð n = |S| ÒÓÑ Ö ×¸ k ∈ N
Ê ×ÙÐØ Ê ØÓÙÖÒ Ð k¹ Ñ Ð Ñ ÒØ S
n ≤ Ø Ò
»» 
 × Ø ÖÑ Ò Ð Ð Ö 
ÙÖ× Ú Ø
ØÖ Ö S Ø Ö ØÓÙÖÒ Ö Ð k¹ Ñ Ð Ñ ÒØ
Ð×
Ú × Ö S Ò ⌈n
⌉ ÖÓÙÔ ×
»» Ä ÖÒ Ö ÖÓÙÔ ´
ÓÑÔРص ÓÙ n ÑÓ Ð Ñ ÒØ×
Ð
ÙÐ Ö Ð × Ñ Ò × × ÖÓÙÔ × M = {m½, ..., m⌈ n
⌉}
»» Ð
ÙÐ Ù Ô ÚÓØ x¸ Ð Ñ Ò
x ← Ë Ä Ì(M, ⌈n
⌉, ⌊
⌈ n
⌉+½
¾ ⌋)
È ÖØ Ø ÓÒÒ Ö S Ò ÙÜ ×ÓÙ×¹ Ò× Ñ Ð × L = {y ∈ S : y ≤ x} Ø
R = {y ∈ S : y  x}
k ≤ |L| Ø Ò
Ö ØÙÖÒ Ë Ä Ì(L, |L|, k)
Ð×
Ö ØÙÖÒ Ë Ä Ì(R, n − |L|, k − |L|)
Ò
Ò
⇒ Ø ÑÔ× Ø ÖÑ Ò ×Ø Ð Ò Ö ´ÓÖ Ö ×Ø Ø ×Ø 
×µ
Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹½ºË ÕÙ ÒØ Ð ¹½¾
ÌÖ × ÕÙ ÒØ Ð ÓÖÒ Ò Ö ÙÖ
ÓÖÒ Ò Ö ÙÖ ÔÓÙÖ ØÖ Ö n ÒÓÑ Ö × ×ÙÖ Ð ÑÓ Ð 
ÓÑÔ Ö ×ÓÒ׺
Ö Ö 
 × ÓÒ
(a1, a2, a3) (a2, a1, a3)
(a1, a3, a2) (a3, a1, a2) (a2, a3, a1) (a3, a2, a1)
a1
?
≤ a2
a2
?
≤ a3 a1
?
≤ a3
a1
?
≤ a3 a1
?
≤ a2
1 0
0
0
0
01 1
11
ÌÖ × ÕÙ ÒØ Ð ÓÖÒ Ò Ö ÙÖ
◮ ÙÒ Ö Ö Ò Ö n Ù ÐÐ × ×Ø ÙØ ÙÖ Ñ Ò Ñ Ð h ≥ ÐÓ ¾ n
◮ ÔÙ ×ÕÙ³ÓÒ n! Ù ÐÐ × ´Ô ÖÑÙØ Ø ÓÒ×µ¸ Ò ÙØ Ð × ÒØ Ð ÓÖÑÙÐ ËØ ÖÐ Ò
n! ∼
√
¾πn(n
e )n¸ ÓÒ Ò Ù Ø ÕÙ
h ≥ ÐÓ ¾ n! = O(n ÐÓ n)
ÌÖ Ö Ñ Ò ÓÒ
 h = Ω(n ÐÓ n) ÓÔ Ö Ø ÓÒ× 
ÓÑÔ Ö ×ÓÒº
ÅÓ Ð 
 Ð
ÙÐ ÑÔÓÖØ ÒØ
Ø ÖÑ Ò ×Ø 
 ×ÓÖØ Ò Ò O(n ÐÓ ÐÓ n) Ø Ñ Ò Ð Ò Ö ×Ô 
ÂÓÙÖÒ Ð Ó Ð ÓÖ Ø Ñ×
Ó Ò Ø ÓÒ¸ ÁÒ ÓÖÑ Ø 
× Ò ÄÓ 
 ¼ ´½µ ½¼ ´ÁÒØ Ö ×ÓÖØ Ò µ
È Ö ÐÐ Ð × Ö Å Ö ËÓÖØdiviseleslistesfusionneleslistes
4 2 7 8 5 1 3 6
4 2 7 8 5 1 3 6
4 2 7 8 5 1 3 6
4 2 7 8 5 1 3 6
42 7 8 51 3 6
42 7 8 51 3 6
42 7 851 3 6
P0
P0 P4
P4 P6
P6 P7P4 P5
P0
P0 P1 P2 P3
P2
P4 P6P0 P2
P0 P4
P0
Ù× ÓÒÒ Ö × Ð ×Ø × ØÖ × Ø ÑÔ× Ð Ò Ö
Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹¿ºÅ Ö ËÓÖØ // ¹½
Å Ö ËÓÖØ × ÕÙ ÒØ Ð» Ô Ö ÐÐ Ð Ò ÐÝ× Ð 
ÓÑÔÐ Ü Ø
◮ Ø ÑÔ× × ÕÙ ÒØ Ð T× Õ = O( ÐÓ n
i=½ ¾
i n
¾i ) = O(n ÐÓ n)
◮ Ø ÑÔ× Ô Ö ÐÐ Ð TÔ Ö = O(¾
ÐÓ n
i=¼
n
¾i ) = O(n) ÔÙ ×ÕÙ
n
k=¼ qk = ½−qn+½
½−q
ÆÓØÓÒ× ÕÙ³ Ú 
 P ÔÖÓ
 ××Ù׸ Ð ÓÖÒ Ò Ö ÙÖ Ù ØÖ Ô Ö ÐÐ Ð ×Ø
Ω ( n
P ÐÓ n)º
Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹¿ºÅ Ö ËÓÖØ // ¹½
Ð ÓÖ Ø Ñ Ô Ö ÐÐ Ð × ×ÙÖ Ð Ö Ò Ê Ò ËÓÖØ
ËÓ Ø ÙÒ Ø Ð Ù X[¼], ..., X[n − ½] ×
 Ð Ö × ØÖ Öº
½º ÈÓÙÖ 
 ÕÙ ÓÒÒ X[i]¸ ÓÒ 
 Ð
ÙÐ ×ÓÒ Ö Ò
R[i] = |{X[j] ∈ X : X[j]  X[i]}|
Ä ÔÐÙ× Ô Ø Ø Ð Ñ ÒØ Ö Ò ¼ Ø Ð ÔÐÙ× Ö Ò Ö Ò n − ½
¾º ÇÒ Ö Ò Ò× Ð ÒÓÙÚ Ù Ø Ð Ù Y Y [R[i]] = X[i]
◮ г Ø Ô ½ ×Ø 
 Ð Ñ ÒØ Ô Ö ÐÐ Ð ´×ÙÖ P = n Ò Ù ×µ ÓÒ 
 Ð
ÙÐ Ð
ÔÖ 
 Ø X[j]  X[i] ?, ∀j Ø ÓÒ Ö Ð × ¼ ´ Ùܵ Ø Ð × ½ ´ÚÖ ×µ
R[i] =
n−½
j=¼
½[X[j]X[i]]
ÈÖ 
 Ø ÓÓÐ Ò 
ÓÒÚ ÖØ Ò ¼ ÓÙ ½
◮ ÓÒ ×ÙÔÔÓ× Ð × Ð Ñ ÒØ× ×Ø Ò
Ø×
◮ Ò
ÓÒÚ Ò ÒØ Ñ Ò × Ø Ð ÙÜ ÙÜ Ð Ö × R Ø Y
Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÌÖ Ô Ö ÐÐ Ð Ô Ö Ö Ò Ê Ò ËÓÖØ ¹½
Ä ØÖ Ê Ò ËÓÖØ
Ó Ö ´ ¼ Ò ··µ
ß »» ÔÓÙÖ 
 ÕÙ ÒÓÑ Ö
Ö Ò ¼
Ó Ö ´ ¼ Ò ··µ
ß »» ÓÒ 
ÓÑÔØ Ð × ÒÓÑ Ö × ÔÐÙ× Ô Ø Ø× ÕÙ ÐÙ
´ ℄ ℄ µ
ß Ö Ò ··
»» ÔÙ × ÓÒ Ð Ö 
ÓÔ Ð ÔÐ 
 ×ÓÒ Ö Ò Ò× Ð ÒÓÙÚ Ù
Ø Ð Ù ℄
Ö Ò ℄ ℄
◮ Ø ÑÔ× × ÕÙ ÒØ Ð T× Õ = O(n¾)
◮ Ø ÑÔ× Ô Ö ÐÐ Ð TÔ Ö = O(n) ÕÙ Ò P = n ´
 Ð
ÙÐ Ò Ô Ò ÒØ ÔÓÙÖ

 ÕÙ Ö Ò µ
Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÌÖ Ô Ö ÐÐ Ð Ô Ö Ö Ò Ê Ò ËÓÖØ ¹½
Ê Ò ËÓÖØ Ú 
 P = n¾
ÔÖÓ
 ××Ù×
◮ ÓÒ ÙØ Ð × n ÔÖÓ
 ×× ÙÖ× ÔÓÙÖ ØÖÓÙÚ Ö Ð Ö Ò ³ÙÒ × ÙÐ Ð Ñ ÒØ ººº È Ö
Ü ÑÔÐ ¸ ÔÓÙÖ n Ô Ø Ø¸ ÓÒ Ô ÙØ ÙØ Ð × Ö Ð³ÙÒ Ø 
 Ð
ÙÐ Ö Ô ÕÙ ´ È͸
Ö Ô 
 Ð ÈÖÓ
 ×× Ò ÍÒ Øµ
◮ Ò 
 Ð
ÙÐ ÒØ ÙÒ ×ÓÑÑ ÐÓ Ð ´ Ð ÅÈÁ Ê Ù
 »ÅÈÁ ËÙѵ

++
+
  
a[i] a[0] a[1] a[2] a[3]a[i] a[i] a[i]
0/1 0/1 0/1 0/1
0/1/2 0/1/2
0/1/2/3/4
comparaison
r´eduction
ÇÒ ×ÙÔÔÓ× ÕÙ Ð Ö Ù
 × Ø Ò Ø ÑÔ× ÐÓ Ö Ø Ñ ÕÙ Ô Ò Ð
ØÓÔÓÐÓ Ù Ö × Ù ³ ÒØ Ö
ÓÒÒ Ü ÓÒ
→ ÎÖ ÔÓÙÖ Ð³ ÝÔ Ö
Ù Ñ Ò× ÓÒ ÐÓ n¸ ÙÜ ÔÓÙÖ ÙÒ ÒÒ Ùº
TÔ Ö = O(ÐÓ n)
ÚÓ Ö Ò O(½) ÔÓÙÖ Ð ØÓÔÓÐÓ Ð 
Ð ÕÙ º
Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÌÖ Ô Ö ÐÐ Ð Ô Ö Ö Ò Ê Ò ËÓÖØ ¹½
ÉÙ 
 ËÓÖØ Ò Ô Ö ÐÐ Ð
◮ ×Ó Ø P ÔÖÓ
 ××Ù×
◮ Ò Ø Ð Ñ Òظ ÓÒ ×ÙÔÔÓ× Ð × ÓÒÒ × ×ØÖ Ù × ×ÙÖ Ð ×
Ñ 
 Ò ×»ÔÖÓ
 ××Ù×
◮ ØÖ ×
 Ò ÒØ × ÓÒÒ × ×ØÓ
 × ÐÓ
 Ð Ñ ÒØ Ò× P¼, ..., PP−½
È Ö ÐÐ Ð ÉÙ 
 ËÓÖØ
◮ 
 Ó Ü Ð ØÓ Ö Ù Ô ÚÓØ x Ø Ù× ÓÒ ´ ÖÓ 
 ×ص ØÓÙ× Ð × ÙØÖ ×
ÔÖÓ
 ××Ù×
◮ 
 ÕÙ ÔÖÓ
 ××Ù× Pp Ô ÖØ Ø ÓÒÒ ×ÓÒ Ø Ð Ù Ò ÙÜ ×ÓÙ×¹Ø Ð ÙÜ Xp
≤
Ø Dp
 Ò ÙØ Ð × ÒØ Ð Ô ÚÓØ x
◮ 
 ÕÙ ÔÖÓ
 ××Ù× ×ÙÔ Ö ÙÖ p ≥ P/¾ ÒÚÓ × Ð ×Ø Ò Ö ÙÖ Xp
≤ ÙÒ
ÔÖÓ
 ××Ù× Ô ÖØ Ò Ö p′ = p − P/¾ ≤ P/¾¸ Ø Ö Ó Ø Ò Ö ØÓÙÖ ÙÒ Ð ×Ø
×ÙÔ Ö ÙÖ Xp′
 ¸ Ø Ö 
 ÔÖÓÕÙ Ñ Òغ
◮ Ð × ÔÖÓ
 ××Ù× × × Ô Ö ÒØ Ò ÙÜ ÖÓÙÔ ×¸ Ø ÓÒ ÔÔÐ ÕÙ Ö 
ÙÖ× Ú Ñ ÒØ
г Ð ÓÖ Ø Ñ
◮ 
 × Ø ÖÑ Ò Ð 
 ÕÙ ÔÖÓ
 ××Ù× ØÖ ×ÓÒ Ô ÕÙ Ø ´Ô Ö Ü ÑÔÐ ¸ Ú 
ÉÙ 
 ×ÓÖØ × ÕÙ ÒØ Ðµ
Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÉÙ 
 ×ÓÖØ Ô Ö ÐÐ Ð ¹¾¼
ÁÐÐÙ×ØÖ Ø ÓÒ ÉÙ 
 ×ÓÖØ Ò Ô Ö ÐÐ Ð »È Ö ÐÐ Ð ÉÙ 
 ËÓÖØ ´½µ
Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÉÙ 
 ×ÓÖØ Ô Ö ÐÐ Ð ¹¾½
ÁÐÐÙ×ØÖ Ø ÓÒ ÉÙ 
 ×ÓÖØ Ò Ô Ö ÐÐ Ð »È Ö ÐÐ Ð ÉÙ 
 ËÓÖØ ´¾µ
Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÉÙ 
 ×ÓÖØ Ô Ö ÐÐ Ð ¹¾¾
ÁÐÐÙ×ØÖ Ø ÓÒ ÉÙ 
 ×ÓÖØ Ò Ô Ö ÐÐ Ð »È Ö ÐÐ Ð ÉÙ 
 ËÓÖØ ´¿µ
Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÉÙ 
 ×ÓÖØ Ô Ö ÐÐ Ð ¹¾¿
ÁÐÐÙ×ØÖ Ø ÓÒ ÉÙ 
 ×ÓÖØ Ò Ô Ö ÐÐ Ð »È Ö ÐÐ Ð ÉÙ 
 ËÓÖØ ´ µ
Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÉÙ 
 ×ÓÖØ Ô Ö ÐÐ Ð ¹¾
È Ö ÐÐ Ð ÉÙ 
 ËÓÖØ ÙÒ Ö ×ÙÑ
◮ Ð × ÔÖÓ
 ××Ù×  P/¾ ÓÒØ × Ú Ð ÙÖ× ×ÙÔ Ö ÙÖ × Ù Ô ÚÓظ Ø Ð × ÔÖÓ
 ××Ù×
 P/¾ ÓÒØ × Ú Ð ÙÖ× ÔÐÙ× Ô Ø Ø ×
◮ ÔÖ × ÐÓ P ÔÔ Ð× Ö 
ÙÖ× × ´P ×Ø ÙÒ ÔÙ ×× Ò
 ¾µ¸ 
 ÕÙ ÔÖÓ
 ××Ù×
ÙÒ Ð ×Ø Ú Ð ÙÖ× 
ÓÑÔÐ Ø Ñ ÒØ × Ó ÒØ × ÙØÖ ×
◮ Ð ÔÐÙ× Ö Ò Ú Ð ÙÖ Pi ×Ø Ò Ö ÙÖ Ð ÔÐÙ× Ô Ø Ø Ú Ð ÙÖ Pi+½
◮ 
 × Ø ÖÑ Ò Ð Ð Ö 
ÙÖ× Ú Ø 
 ÕÙ ÔÖÓ
 ××Ù× ØÖ ×ÓÒ Ô ÕÙ Ø ´Ô Ö
Ü ÑÔÐ ¸ Ú 
 ÉÙ 
 ×ÓÖØ × ÕÙ ÒØ Ðµ
ÁÒ
ÓÒÚ Ò ÒØ ØÖ Ú Ð ÒÓÒ¹ ÕÙ Ð Ö × ÔÖÓ
 ××Ù× ´ ÐÓ Ñ Ð Ò
 µ 
 Ö
Ô Ò × Ô ÚÓØ× 
 Ó × × Ø Ù× ×º
⇒ ÓÒ Ö 
 Ö
 × Ð ÓÖ Ø Ñ × ØÖ Ô Ö ÐÐ Ð Ú 
 ÙÒ Ñ ÐÐ ÙÖ ÕÙ Ð Ö

 Ö
Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÉÙ 
 ×ÓÖØ Ô Ö ÐÐ Ð ¹¾
ÀÝÔ ÖÕÙ 
 ×ÓÖØ
◮ Ð × ÔÖÓ
 ××Ù× 
ÓÑÑ Ò
 ÒØ Ô Ö ÙÒ ÉÙ 
 ×ÓÖØ × ÕÙ ÒØ Ð ×ÙÖ
n
P ÓÒÒ ×
˜O( n
P ÐÓ
n
P )º
◮ Ð ÔÖÓ
 ××Ù× Ö ×ÔÓÒ× Ð Ù 
 Ó Ü Ù Ô ÚÓØ 
 Ó × Ø Ð Ñ Ò ×ÓÒ
Ø Ð Ù ØÖ Ò Ü
n
¾P
◮ Ð ÔÖÓ
 ××Ù× Ô ÚÓØ Ù× ´ ÖÓ 
 ×ص Ð Ô ÚÓØ ÙÜ ÙØÖ × ÔÖÓ
 ××Ù×
×ÓÒ ÖÓÙÔ
◮ Ð × ÔÖÓ
 ××Ù× Ô ÖØ Ø ÓÒÒ ÒØ Ò ÙÜ ×ÓÙ׹Р×Ø × D≤ Ø D Ò ÓÒ
Ø ÓÒ Ù
Ô ÚÓØ
◮ 
 Ò × × Ð ×Ø × × ÔÖÓ
 ××Ù× Ô ÖØ Ò Ö ×
◮ ×ÙÖ 
 ÕÙ ÔÖÓ
 ××Ù׸ ÓÒ Ù× ÓÒÒ × × ÙÜ ×ÓÙ׹Р×Ø × ØÖ × Ò ÙÒ Ð ×Ø
ØÖ ´ Ù× ÓÒ Ð ×Ø Ø ÑÔ× Ð Ò Ö µ
◮ ÔÔ ÐÐ Ö 
ÙÖ× Ú Ñ ÒØ ×ÙÖ Ð × ÔÖÓ
 ××Ù× ×ÓÒ ÖÓÙÔ º
Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÀÝÔ ÖÕÙ 
 ×ÓÖØ ¹¾
ÀÝÔ ÖÕÙ 
 ×ÓÖØ ÁÒ Ø Ð × Ø ÓÒ ´½µ
Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÀÝÔ ÖÕÙ 
 ×ÓÖØ ¹¾
ÀÝÔ ÖÕÙ 
 ×ÓÖØ 
 Ó Ü Ù Ô ÚÓØ ´¾µ
Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÀÝÔ ÖÕÙ 
 ×ÓÖØ ¹¾
ÀÝÔ ÖÕÙ 
 ×ÓÖØ Ô ÖØ Ø ÓÒ × ÓÒÒ × Ú 
 ´¿µ
Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÀÝÔ ÖÕÙ 
 ×ÓÖØ ¹¾
ÀÝÔ ÖÕÙ 
 ×ÓÖØ 
 Ò × Ð ×Ø × ´ µ
Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÀÝÔ ÖÕÙ 
 ×ÓÖØ ¹¿¼
ÀÝÔ ÖÕÙ 
 ×ÓÖØ Ð ×Ø × 
 Ò × ´ µ
Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÀÝÔ ÖÕÙ 
 ×ÓÖØ ¹¿½
ÀÝÔ ÖÕÙ 
 ×ÓÖØ Ù× ÓÒ × Ð ×Ø × ´ µ
Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÀÝÔ ÖÕÙ 
 ×ÓÖØ ¹¿¾
ÀÝÔ ÖÕÙ 
 ×ÓÖØ Ö 
ÙÖ× Ú Ø ×ÙÖ Ð × ÖÓÙÔ × → È ÚÓØ ||½
´ µ
Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÀÝÔ ÖÕÙ 
 ×ÓÖØ ¹¿¿
ÀÝÔ ÖÕÙ 
 ×ÓÖØ Ô ÖØ Ø ÓÒ Ø 
 Ò ´ µ
Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÀÝÔ ÖÕÙ 
 ×ÓÖØ ¹¿
ÀÝÔ ÖÕÙ 
 ×ÓÖØ Ð ×Ø 
 Ò × ´ µ
Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÀÝÔ ÖÕÙ 
 ×ÓÖØ ¹¿
ÀÝÔ ÖÕÙ 
 ×ÓÖØ Ù× ÓÒ × ×ÓÙ׹Р×Ø × ØÖ × ´½¼µ
Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÀÝÔ ÖÕÙ 
 ×ÓÖØ ¹¿
ÀÝÔ ÖÕÙ 
 ×ÓÖØ Ò ÐÝ× Ð 
ÓÑÔÐ Ü Ø
ÀÝÔÓØ × ×
◮ Ø ÑÔ× ÑÓÖØ ÑÓÝ Ò
◮ Ð × Ð ×Ø × ×ÓÒØ ×ÙÔÔÓ× × ÕÙ Ð Ö × ´ Ô Ù ÔÖ ×µ
◮ Ð × Ø ÑÔ× 
ÓÑÑÙÒ 
 Ø ÓÒ ×ÓÒØ ÓÑ Ò × Ô Ö Ð × Ø ÑÔ× ØÖ Ò×Ñ ×× ÓÒ
´Ð × Ø ÑÔ× Ð Ø Ò
 ×ÓÒØ ÒÓÖ ×µ
Ò ÐÝ×
◮ ÉÙ 
 ×ÓÖØ Ò Ø Ð ˜O( n
P ÐÓ
n
P )
◮ 
ÓÑÔ Ö ×ÓÒ× ÔÓÙÖ Ð × ÐÓ P Ø Ô × Ù× ÓÒ ˜O( n
P ÐÓ P)
◮ 
Ó Ø ÔÓÙÖ Ð × 
ÓÑÑÙÒ 
 Ø ÓÒ× ÔÓÙÖ Ð × ÐÓ P 
 Ò × ×ÓÙ׹Р×Ø ×
˜O( n
P ÐÓ P)
Ì ÑÔ× Ô Ö ÐÐ Ð ÐÓ Ð ˜O( n
P ÐÓ (P + n))
Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÀÝÔ ÖÕÙ 
 ×ÓÖØ ¹¿
ÈËÊË È Ö ÐÐ Ð ËÓÖØ Ò Ý Ê ÙÐ Ö Ë ÑÔÐ Ò
Ð ÓÖ Ø Ñ ØÖ Ò Ô × ×
Ê Ñ ÖÕÙ P Ò³ ×Ø Ô × Ò 
 ×× Ö Ñ ÒØ ÙÒ ÔÙ ×× Ò
 ¾ 
½º 
 ÕÙ ÔÖÓ
 ××Ù× Pi ØÖ Ú 
 ÙÒ Ð ÓÖ Ø Ñ × ÕÙ ÒØ Ð ´ÉÙ 
 ËÓÖص × ×
ÓÒÒ × ÐÓ
 Р׸ Ø 
 Ó × Ø Ð × Ð Ñ ÒØ× ÙÜ ÔÓ× Ø ÓÒ× Ö ÙÐ Ö ×
¼,
n
P¾
,
¾n
P¾
, ...,
(P − ½)n
P¾
→ 
 ÒØ ÐÐÓÒÒ Ö ÙÐ Ö × × ÓÒÒ × ØÖ ×
¾º ÙÒ ÔÖÓ
 ××Ù× Ö ×× Ñ Ð ´ Ø Öµ Ø ØÖ ØÓÙ× 
 × 
 ÒØ ÐÐÓÒ× Ö ÙÐ Ö׸
ÔÙ × × Ð 
Ø ÓÒÒ P − ½ Ô ÚÓØ׺ Ä ÔÖÓ
 ××Ù× Ù× ´ ÖÓ 
 ×ص ÐÓÖ× 
 ×
P − ½ Ô ÚÓØ׸ Ø 
 ÕÙ ÔÖÓ
 ××Ù× Ô ÖØ Ø ÓÒÒ × Ð ×Ø ØÖ Ò P ÑÓÖ
 ÙÜ
¿º ÐйØÓ¹ ÐÐ »ØÓØ Ð Ü
 Ò 
 ÕÙ ÔÖÓ
 ××Ù× Pi Ö × i¹ Ñ Ô ÖØ Ø ÓÒ
Ø ÒÚÓ Ð j¹ Ñ Ô ÖØ Ø ÓÒ Ù ÔÖÓ
 ××Ù× j¸ ∀j = i
º 
 ÕÙ ÔÖÓ
 ××Ù× Ù× ÓÒÒ × × P Ô ÖØ Ø ÓÒ× Ò ÙÒ Ð ×Ø Ò Ð ØÖ º
Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÈ Ö ÐÐ Ð ËÓÖØ Ò Ý Ê ÙÐ Ö Ë ÑÔÐ Ò ¹¿
0 124 57 89 101112 131415 1617 6 3
0
3 9 15 4 11 14 0 2 8
P0 P1 P2
0 2 4 8 9 11 143 15
4 11
63 9 12 15 17
4 11
4 7 11 13 14 16 21 5 8 10
4 11
0
4 11
63 9 12 15 17
3
4 7 11 13 14 16
4
0
21 5 8 10
1 2
6 9
7 11
5 8 10 ∅
12 15 17
13 14 16
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
4 11
´etape 1 : tri et ´echantillonnage r´egulier
´etape 2 : rassemblement (gather) choix de P − 1 pivots
´etape 3 : partition et comm´erage (all-to-all)
´etape 4 : fusion des P sous-listes sur chaque processus
tableau vide
P0
P1
P2
P0
P1
P2
P0
P1
P2
P0 P1 P2
P − 1 pivots
tableau tri´e
tableau `a trier
Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÈ Ö ÐÐ Ð ËÓÖØ Ò Ý Ê ÙÐ Ö Ë ÑÔÐ Ò ¹¿
Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÈ Ö ÐÐ Ð ËÓÖØ Ò Ý Ê ÙÐ Ö Ë ÑÔÐ Ò ¹ ¼
ÌÖ Ô Ö ØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× ³ Ð Ñ ÒØ× Ô Ö ×» ÑÔ Ö ×
Ê × ÙÜ ØÖ ×
◮ Ð ÔÖ Ò
 Ô Ö ÔÓ× ×ÙÖ Ð ØÖ Ù Ð ËÓÖØ
◮ ÙÜ Ø Ô × Ð Ñ ÒØ Ö ×
◮ Ô × Ô Ö 
ÓÑÔ Ö ×ÓÒ Ø 
 Ò ´×Û Ôµ × Ô Ö × Ô Ö ×
(X[¼], X[½]), (X[¾], X[¿]), ....
◮ Ô × ÑÔ Ö 
ÓÑÔ Ö ×ÓÒ Ø 
 Ò ´×Û Ôµ × Ô Ö × ÑÔ Ö ×
(X[½], X[¾]), (X[¿], X[ ]), ....
◮ ØÖ 
ÓÑÔÐ Ø Ò ÔÖ × n Ô × ×
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹ ½
18 15 22 10 23 11
10
10
10
15
15
15
15
15
11
11
11
11
11
23
23
23
23
23
22
22
22
22
2218
18
18
18
18 10
10
phase paire
phase impaire
phase paire
phase paire
phase impaire
entr´ee
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹ ¾
Ò Ö Ð × Ö Ð ØÖ Ô Ö» ÑÔ Ö Ò ÖÓÙÔ ×
◮ ØÖ Ö Ð × n/P Ð Ñ ÒØ× 
 ÕÙ ÖÓÙÔ »ÔÖÓ
 ××Ù× ´ÉÙ 
 ËÓÖØ
× ÕÙ ÒØ Ðµ
◮ ÒÚÓÝ Ö»Ö 
 ÚÓ Ö ´× Ò »Ö 
 Ú µ Ð × Ð Ñ ÒØ× × Ô Ö × ÔÖÓ
 ××Ù×
◮ × Ð Ö Ò Ù ÔÖÓ
 ××Ù× ×Ø Ò Ö ÙÖ 
 ÐÙ × Ô Ö ¸ ÐÓÖ× Ö Ö Ð ×
Ú Ð ÙÖ× Ð × ÔÐÙ× Ô Ø Ø ×¸ × ÒÓÒ Ö Ö Ð × Ú Ð ÙÖ× Ð × ÔÐÙ× Ö Ò ×º
◮ Ê Ô Ø Ö Ò× n/P Ó ×
→ Ö ÒÙÐ Ö Ø P = ¾ P = n
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹ ¿
Ò Ö Ð × Ö Ð ØÖ Ô Ö × Ô Ö» ÑÔ Ö Ò ÖÓÙÔ ×
Configuration initiale
Configuration apr`es les tris locaux
Phase 1(pair)
Phase 2 (impair)
Phase 3 (pair)
Phase 4 (impair)
15, 11, 9, 16 3, 14, 8, 7 4, 6, 12, 10 5, 2, 13, 1
9, 11, 15, 16 3, 7, 8, 14 4, 6, 10, 12 1, 2, 5, 13
3, 7, 8, 9 11, 14, 15, 16 1, 2, 4, 5 6, 10, 12, 13
3, 7, 8, 9 1, 2, 4, 5 11, 14, 15, 16 6, 10, 12, 13
1, 2, 3, 4 5, 7, 8, 9 6, 10, 11, 12 13, 14, 15, 16
1, 2, 3, 4 5, 6, 7, 8 9, 10, 11, 12 13, 14, 15, 16
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹
Ò ÐÝ× Ð 
ÓÑÔÐ Ü Ø
◮ ØÖ Ò Ø Ð O( n
P ÐÓ
n
P )
◮ Ö P Ô × ×
◮ ØÖ Ö Ð × ÔÐÙ× Ô Ø Ø × Ø Ö Ò × Ú Ð ÙÖ× Ò× 
 ÕÙ Ô × O( n
P )
´ Ù× ÓÒÒ Ö Ð × Ð ×Ø × Ø Ö Ö Ð ÑÓ Ø 
ÓÒ
 ÖÒ µ
◮ 
ÓÑÑÙÒ 
 Ø ÓÒ× O( n
P ) ´ и × Ò× Ø ÑÔ× Ð Ø Ò
 µ
◮ 
ÓÑÔÐ Ü Ø ÐÓ Ð O( n
P ÐÓ
n
P + n) ººº Ô × ØØÖ 
Ø ººº
◮ Ñ × ÒØ Ö ×× ÒØ ×ÙÖ ÙÒ Ö × Ù 
ÓÑÑÙÒ 
 Ø ÓÒ Ò ÒÒ Ù
Ö 
Ø ÓÒÒ Ð ººº
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹
Ä × Ð ÓÖ Ø Ñ × ØÖ Ò Ô Ö ÐÐ Ð ÙÒ Ö ×ÙÑ
ÇÒ ØÙ 
 × Ð ÓÖ Ø Ñ × ×Ø Ò Ö × ÔÓÙÖ Ð ØÖ
◮ Ê Ò ËÓÖØ
◮ È Ö ÐÐ Ð ÉÙ 
 ËÓÖØ
◮ ÀÝÔ ÖÕÙ 
 ×ÓÖØ
◮ È Ö ÐÐ Ð ËÓÖØ Ò Ý Ê ÙÐ Ö Ë ÑÔÐ Ò ´ÈËÊ˵
◮ Ç ¹ Ú Ò ÌÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ ËÓÖØ
Ä Ô Ö ÓÖÑ Ò
 Ò ÔÖ Ø ÕÙ Ô Ò Ù×× × 
ÓÑÑÙÒ 
 Ø ÓÒ×
→ Ô Ò Ð ØÓÔÓÐÓ Ù Ö × Ù ³ ÒØ Ö
ÓÒÒ Ü ÓÒ
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹
Ê Ù
Ø ÓÒ Ñ Ò× ÓÒ
Ú 
 Ð Ø ÓÖ Ñ
ÂÓ Ò×ÓÒ¹Ä Ò Ò×ØÖ Ù××
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹
Ä Ù × Ö Ò × Ñ Ò× ÓÒ×
ÙÖ× Ó Ñ Ò× ÓÒ Ð ØÝ
´ ÐÐÑ Ò¸ ÒÚ ÒØ ÙÖ Ð ÔÖÓ Ö ÑÑ Ø ÓÒ ÝÒ Ñ ÕÙ µ
◮ 
 
 Ø × Ð ÓÖ Ø Ñ × Ô Ò Ð Ñ Ò× ÓÒ d × ØØÖ ÙØ×
◮ 
 Ð
ÙÐ ×Ø Ò
 × ÓÙ × Ñ Ð Ö Ø × Ò Ω(d)
◮ Ð ÓÖ Ø Ñ × Ø ×ØÖÙ
ØÙÖ × ÓÒÒ × ×ÓÙÚ ÒØ Ú 
 ÙÒ 
ÓÒ×Ø ÒØ
ÜÔÓÒ ÒØ ÐÐ Ò d 
 
 Ò× Ð ÒÓØ Ø ÓÒ O(·) Od (½)º
◮ 
 Ð Ú ×Ù Ð × Ö Ð × ÓÒÒ × Ò Ö Ò × Ñ Ò× ÓÒ×
Ù ÓÙÖ ³ Ù ¸ Ò× Ð ØÖ Ø Ñ ÒØ × ÓÒÒ ×
◮ ØÖ × 
ÓÙÖ ÒØ ØÖ Ú ÐÐ Ö Ò Ñ Ò× ÓÒ ½¼¼¼ Ø ÔÐÙ×
◮ 
 × Ù×× Ó d ≫ n ´ Ñ Ò× ÓÒ ÒØÖ Ò× ÕÙ » ÜØÖ Ò× ÕÙ µ
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹
× Ô ÒÓÑ Ò × ÒÓÒ¹ ÒØÙ Ø × Ò Ö Ò × Ñ Ò× ÓÒ×
◮ ÚÓÐÙÑ Ð ÐÐ Ò×
Ö Ø Ò× Ð 
Ù ÙÒ Ø Ø Ò Ú Ö× Þ ÖÓ
Bd =
π
d
¾
Γ(d
¾ + ½)
rd
, r =
½
¾
◮ Ö ÐÐ Ö ÙÐ Ö Rd Ò l ×ÓÙ×¹ Ú × ÓÒ× Ô Ö 
Ø Ô ÖØ Ø ÓÒÒ Ð³ ×Ô 
 Ò
ld ÝÔ Ö
Ù × ÜÔÓÒ ÒØ Ð Ò d ´ld = ed ÐÓ l µº
ij ÔÔÖÓ
 Ð Ö ÐÐ ÔØ Ø Ú Ò Ô ÖÑ Ø Ô × ÒÓÒ ÔÐÙ× Ô ×× Ö
г 
 ÐÐ ººº
◮ ÒØ Ö Ø ÓÒ ×ØÓ
 ×Ø ÕÙ Ð ÅÓÒØ ¹ ÖÐÓ ´ ≈ µ Ú ÒØ ÒÙØ Ð × Ð
ººº
◮ ÓÒ Ò ×Ø Ò Ù ÔÐÙ× Ð ÔÐÙ× ÔÖÓ
 ÚÓ × Ò Ù ÔÐÙ× ÐÓ ÒØ Ò ÚÓ × Ò ººº
ººº Ø ×Ø Ò
 ØÓ Ø Ò Ö ×Ø Ø ÔÓ ÒØ ÔÔÖÓ 
 × Ø ×Ø Ò
 ØÓ Ø
ÖØ ×Ø Ø ÔÓ ÒØ ººº ´ Ý Ö¸ ½ µ
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹
Ü ÑÔÐ ½ ØÖÓÙÚ Ö Ð × Ñ × ÙÔÐ ÕÙ ×
Ò Ö ÙÔÐ 
 Ø Ñ Ø 
Ø ÓÒ
◮ ÙÒ Ñ I[y][x] Ò 
ÓÙÐ ÙÖ ÊÎ Ø ÐÐ w × h ×Ø 
ÓÒÚ ÖØ Ò ÙÒ
Ú 
Ø ÙÖ v(I) Ñ Ò× ÓÒ R¿wh ´Ú 
ØÓÖ Þ Ø ÓÒµ
◮ Ð ×Ø Ò
 ÒØÖ ÙÜ Ñ × I½ Ø I¾ ×Ø Ð ×ÓÑÑ × Ö Ò
 × Ù

 ÖÖ ´ ×ÙÑ Ó ×ÕÙ Ö Ö Ò
 × µ
ËË (I½, I¾) =
h
i=½
w
j=½
(I½[i][j] − I¾[i][j])¾
= v(I½) − v(I¾) ¾
◮ ÙÒ Ñ ×Ø Ò ÓÙ Ð Ò× ÙÒ × ³ Ñ × × ×ÓÒ ÔÐÙ× ÔÖÓ
 ÚÓ × Ò
×Ø ÕÙ × Ñ ÒØ ÒØ ÕÙ ËË (I, ÈÈÎ(I)) ≤ ǫ
⇒ 
ÓÑÑ ÒØ 
 Ð
ÙÐ Ö Ð × ÔÐÙ× ÔÖÓ
 × ÚÓ × Ò× Ò Ö Ò × Ñ Ò× ÓÒ× Ò Ø ÑÔ×
×ÓÙ×¹Ð Ò Ö ¸ o(d)
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹ ¼
Ü ÑÔÐ ¾ Ö ÖÓÙÔ Ö ÙÒ 
ÓÐÐ 
Ø ÓÒ ³ Ñ ×
Ü ÑÔÐ Ð × ÅÆÁËÌ × 
 Ö × ÔÓ×Ø ÙÜ ´Í˵
n = ¼¼¼¼¸ d = ¾
¾ =
ØØÔ »»Ý ÒҺР
ÙÒº
ÓÑ» Ü »ÑÒ ×Ø»
Á Ð Ñ Òظ ØÖÓÙÚ Ö Ð × Ü 
ÐÙ×Ø Ö× ÔÓÙÖ Ð × 
 Ö × ³¼³ ³ ³
◮ ÙØ Ð × Ö Ð³ Ð ÓÖ Ø Ñ × k¹ÑÓÝ ÒÒ × ÄÐÓÝ Ò Ñ Ò× ÓÒ ×Ø ØÖÓÔ
Ð ÒØ ººº
◮ 
ÓÑÑ ÒØ Ö
→ Ö Ù Ö Ð Ñ Ò× ÓÒ Ò 
ÓÒ× ÖÚ ÒØ Ð ÒÓØ ÓÒ ×Ø Ò
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹ ½
Ä Ö Ù
Ø ÓÒ Ñ Ò× ÓÒ ÓÖÑÙÐ Ö Ð ÔÖÓ Ð Ñ
◮ ÓÒÒ × X n ÔÓ ÒØ× Rd
◮ X ÒØ ÖÔÖ Ø 
ÓÑÑ ÙÒ Ñ ØÖ 
 Ø ÐÐ n × d
´ÙÒ ÓÒÒ Ô Ö Ð Ò ¸ Ú 
Ø ÙÖ Ð Ò µ
◮ ÙÜ Ø 
 Ò ÕÙ × ÔÓÙÖ Ö Ù Ö Ð Ñ Ò× ÓÒ
◮ × Ð 
Ø ÓÒÒ Ö Ð × Ñ Ò× ÓÒ× 
ÓÒ× ÖÚ Ö ´ ØÙÖ × Ð 
Ø ÓÒµ
◮ Ö 
ÓÑÔÓ× Ö Ð × Ñ Ò× ÓÒ× Ü ×Ø ÒØ × Ò ÒÓÙÚ ÐÐ × Ñ Ò× ÓÒ× ØÓÙØ Ò
Ö ÒØ Ð³ Ò ÓÖÑ Ø ÓÒ ´Ð ÒÓØ ÓÒ ×Ø Ò
 µ
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹ ¾
Ä Ö Ù
Ø ÓÒ Ñ Ò× ÓÒ Ð Ò Ö
××Ó
 ÓÒ× ÙÒ Ú 
Ø ÙÖ y = y(x) ∈ Rk ØÓÙØ x
A : Rd
→ Rk
ÄÓÖ×ÕÙ y(x) ×Ø ÙÒ ÓÒ
Ø ÓÒ Ð Ò Ö ¸ 
Ö ØÙÖ Ñ ØÖ 
 ÐÐ
y = x × A, Y = X × A
A Ñ ØÖ 
 Ø ÐÐ d × k ´x Ø y Ú 
Ø ÙÖ× Ð Ò ×µ
⇒ Y Ó Ø ØÖ Ð X
∀x, x′
∈ X, y − y′ ¾
= xA − x′
A ¾
≈ x − x ¾
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹ ¿
Ä Ø ÓÖ Ñ ÂÓ Ò×ÓÒ¹Ä Ò Ò×ØÖ Ù×× ´½ µ
ËÓ Ø X n ÔÓ ÒØ× Rd Ø ǫ ∈ (¼, ½)¸ ÐÓÖ× Ð Ü ×Ø ÙÒ ØÖ Ò× ÓÖÑ Ø ÓÒ
Ð Ò Ö A : Rd → Rk Ú 
 k = O( ½
ǫ¾ ÐÓ n) Ø ÐÐ ÕÙ
∀x, x′
∈ X, (½ − ǫ) x − x′ ¾
≤ xA − x′
A ¾
≤ (½ + ǫ) x − x′ ¾
→ÐÓÛ ×ØÓÖØ ÓÒ Ñ Ò
´ Ö ÒØ Ù 
 × Ó 
³ ×Ø Ô Ö Ø ÔÐÓÒ Ñ ÒØ ×Ó¹Ñ ØÖ ÕÙ µ
ÇÒ Ô ×× Ð Ñ Ò× ÓÒ d Ð Ñ Ò× ÓÒ k = O( ½
ǫ¾ ÐÓ n)¸ Ò Ô Ò ÒØ
d
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹
Å ØÖ 
 × A ÔÓÙÖ Ð × ÔÖÓ 
Ø ÓÒ Ð ØÓ Ö ×
ÈÖÓ 
Ø ÓÒ Ð ØÓ Ö A
◮ ÇÒ Ø Ö Ð × 
Ó 
 ÒØ× Ð Ñ ØÖ 
 A′ Ð ØÓ Ö Ñ ÒØ ×Ù Ú ÒØ ÙÒ ÐÓ
ÒÓÖÑ Ð ×Ø Ò Ö ´ µ
A′
= [ai,j], ai,j ∼ N(¼, ½)
◮ ÇÒ Ó Ø ÒØ ÙÒ 
 ÒØ ÐÐÓÒ Ð ØÓ Ö ³ÙÒ ÐÓ ÒÓÖÑ Ð ×Ø Ò Ö N(¼, ½)
Ô ÖØ Ö ÐÓ × ÙÒ ÓÖÑ × U½ Ø U¾ Ò Ô Ò ÒØ × Ô Ö
N = −¾ ÐÓ U½ 
Ó×(¾πU¾)
← ØÖ Ò× ÓÖÑ Ø ÓÒ ÓܹÅÙÐÐ Ö
◮ ÓÒ Ù×Ø Ð³ 
 ÐÐ
A =
k
d
A′
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹
ÈÓÙÖÕÙÓ 
 Ð Ñ Ö
 ÔÖÓ 
Ø ÓÒ× Ð ØÓ Ö ×
◮ ×Ó Ø ÙÒ ×Ô 
 k¹ Ò Ð ØÓ Ö A Ú 
 k ≥ ÐÓ n
ǫ¾
¾
− ǫ¿
¿
º
◮ ÒÓØÓÒ× ˜x = d
k ÔÖÓ Ax ÔÖÓ 
Ø ÓÒ ÓÖØ Ó ÓÒ Ð x ×ÙÖ Aº
Ä ÑÑ
∀p, q ∈ X, P
˜p − ˜q ¾
p − q ¾
∈ [½ − ǫ, ½ + ǫ] ≤
¾
n¾
◮ ÈÖ ÙÚ ÈÖÓ Ð Ø ÕÙ ˜x × Ø × ×× Ð Ø ÓÖ Ñ ÂÄ
≥ ½ −
n
¾
¾
n¾
=
½
n
◮ ÇÒ Ô ÙØ 
 Ó × Ö O(n) ÔÖÓ 
Ø ÓÒ× Ø Ö ÒØ Ö ÙÒ ÔÖÓ Ð Ø ×Ù

 ×

ÓÒ×Ø ÒØ
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹
Ä Ì ³ Ù ÓÙÖ ³ Ù ººº Ê ÖÓÙÔ Ö × Ñ ×
ÁÑÔÐ Ñ ÒØ Ö Ð × ÂÓ Ò×ÓÒ¹Ä Ò Ò×ØÖ Ù×× k¹ÑÓÝ ÒÒ × ÔÓÙÖ ÙÒ ×
³ Ñ ×
ÇÒ Ú Ô ×× Ö R¾ ¼¼¼¼ R ¿¾ ØÓÙØ Ò ØÖÓÙÚ ÒØ × Ô ÖØ Ø ÓÒ× × Ñ Ð Ð × ººº
Ö Ò Ò Ö Ô Ø
ÓÑÔÐ Ü Ø Ô ×× ÒØ O(sdkn) Oǫ(skn ÐÓ n) Ó s ×Ø Ð ÒÓÑ Ö
³ Ø Ö Ø ÓÒ× ´ Ú 
 Oǫ(nd ÐÓ n) ÔÓÙÖ 
 Ð
ÙÐ Ö Ð × ÔÖÓ 
Ø ÓÒ×µ
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹
Ê ×ÙÑ
ØÖ Ô Ö ÐÐ Ð ´ ÕÙ Ð Ö Ö Ð 
 Ö ÀÝÔ ÖÉÙ 
 ËÓÖظ ÈËÊ˵
Ð Ö Ù
Ø ÓÒ Ñ Ò× ÓÒ ÔÓÙÖ Ð × ÓÒÒ × Ò Ö Ò × Ñ Ò× ÓÒ×
ÈÓÙÖ Ð ÔÖÓ
 Ò Ó × Ð Ö Ð × 
 Ô ØÖ × Ø ½¼ Ù ÔÓÐÝ
ÓÔ
Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹

More Related Content

What's hot

Computational Information Geometry for Machine Learning
Computational Information Geometry for Machine LearningComputational Information Geometry for Machine Learning
Computational Information Geometry for Machine Learning
Frank Nielsen
 
Exposicion
ExposicionExposicion
Exposicion
francisco
 
Ponencia profesor Miguel Urquiola: "Asistir a una mejor escuela. Efectos y re...
Ponencia profesor Miguel Urquiola: "Asistir a una mejor escuela. Efectos y re...Ponencia profesor Miguel Urquiola: "Asistir a una mejor escuela. Efectos y re...
Ponencia profesor Miguel Urquiola: "Asistir a una mejor escuela. Efectos y re...
Instituto Nacional de Evaluación Educativa
 
Pfsense
PfsensePfsense
[Blackhat2015] FileCry attack against Internet Explorer
[Blackhat2015] FileCry attack against Internet Explorer[Blackhat2015] FileCry attack against Internet Explorer
[Blackhat2015] FileCry attack against Internet Explorer
Moabi.com
 
Ex slectequilibrio1213
Ex slectequilibrio1213Ex slectequilibrio1213
Ex slectequilibrio1213Jose Sánchez
 
La función zeta de Riemann Felipe zaldivar
La función zeta de Riemann Felipe zaldivarLa función zeta de Riemann Felipe zaldivar
La función zeta de Riemann Felipe zaldivar
Raul Velazquez
 
Goman, Khrabrov, Khramtsovsky (2002) - Chaotic dynamics in a simple aeromecha...
Goman, Khrabrov, Khramtsovsky (2002) - Chaotic dynamics in a simple aeromecha...Goman, Khrabrov, Khramtsovsky (2002) - Chaotic dynamics in a simple aeromecha...
Goman, Khrabrov, Khramtsovsky (2002) - Chaotic dynamics in a simple aeromecha...
Project KRIT
 
Ph d thesis_allanore_dec07_13_17
Ph d thesis_allanore_dec07_13_17Ph d thesis_allanore_dec07_13_17
Ph d thesis_allanore_dec07_13_17Rashid Fiaz
 
Chap1 evolutionary algorithms for engineering applications
Chap1 evolutionary algorithms for engineering applicationsChap1 evolutionary algorithms for engineering applications
Chap1 evolutionary algorithms for engineering applications
Gaston Vertiz
 
Building intensional communities on the web - DCW 2000 - Ammar Alammar John P...
Building intensional communities on the web - DCW 2000 - Ammar Alammar John P...Building intensional communities on the web - DCW 2000 - Ammar Alammar John P...
Building intensional communities on the web - DCW 2000 - Ammar Alammar John P...Ammar Alammar
 
γραμμική αλγεβρα ιι
γραμμική αλγεβρα ιιγραμμική αλγεβρα ιι
γραμμική αλγεβρα ιιChristos Loizos
 

What's hot (20)

Computational Information Geometry for Machine Learning
Computational Information Geometry for Machine LearningComputational Information Geometry for Machine Learning
Computational Information Geometry for Machine Learning
 
Nikas_V
Nikas_VNikas_V
Nikas_V
 
Slides titrisation
Slides titrisationSlides titrisation
Slides titrisation
 
S
SS
S
 
dac-bcm
dac-bcmdac-bcm
dac-bcm
 
Slides dea
Slides deaSlides dea
Slides dea
 
Magistere nicolas
Magistere nicolasMagistere nicolas
Magistere nicolas
 
Exposicion
ExposicionExposicion
Exposicion
 
These_17octobre2006
These_17octobre2006These_17octobre2006
These_17octobre2006
 
Ponencia profesor Miguel Urquiola: "Asistir a una mejor escuela. Efectos y re...
Ponencia profesor Miguel Urquiola: "Asistir a una mejor escuela. Efectos y re...Ponencia profesor Miguel Urquiola: "Asistir a una mejor escuela. Efectos y re...
Ponencia profesor Miguel Urquiola: "Asistir a una mejor escuela. Efectos y re...
 
Pfsense
PfsensePfsense
Pfsense
 
[Blackhat2015] FileCry attack against Internet Explorer
[Blackhat2015] FileCry attack against Internet Explorer[Blackhat2015] FileCry attack against Internet Explorer
[Blackhat2015] FileCry attack against Internet Explorer
 
10.1.1.1.7049
10.1.1.1.704910.1.1.1.7049
10.1.1.1.7049
 
Ex slectequilibrio1213
Ex slectequilibrio1213Ex slectequilibrio1213
Ex slectequilibrio1213
 
La función zeta de Riemann Felipe zaldivar
La función zeta de Riemann Felipe zaldivarLa función zeta de Riemann Felipe zaldivar
La función zeta de Riemann Felipe zaldivar
 
Goman, Khrabrov, Khramtsovsky (2002) - Chaotic dynamics in a simple aeromecha...
Goman, Khrabrov, Khramtsovsky (2002) - Chaotic dynamics in a simple aeromecha...Goman, Khrabrov, Khramtsovsky (2002) - Chaotic dynamics in a simple aeromecha...
Goman, Khrabrov, Khramtsovsky (2002) - Chaotic dynamics in a simple aeromecha...
 
Ph d thesis_allanore_dec07_13_17
Ph d thesis_allanore_dec07_13_17Ph d thesis_allanore_dec07_13_17
Ph d thesis_allanore_dec07_13_17
 
Chap1 evolutionary algorithms for engineering applications
Chap1 evolutionary algorithms for engineering applicationsChap1 evolutionary algorithms for engineering applications
Chap1 evolutionary algorithms for engineering applications
 
Building intensional communities on the web - DCW 2000 - Ammar Alammar John P...
Building intensional communities on the web - DCW 2000 - Ammar Alammar John P...Building intensional communities on the web - DCW 2000 - Ammar Alammar John P...
Building intensional communities on the web - DCW 2000 - Ammar Alammar John P...
 
γραμμική αλγεβρα ιι
γραμμική αλγεβρα ιιγραμμική αλγεβρα ιι
γραμμική αλγεβρα ιι
 

Viewers also liked

Traitement des données massives (INF442, A2)
Traitement des données massives (INF442, A2)Traitement des données massives (INF442, A2)
Traitement des données massives (INF442, A2)
Frank Nielsen
 
Computational Information Geometry: A quick review (ICMS)
Computational Information Geometry: A quick review (ICMS)Computational Information Geometry: A quick review (ICMS)
Computational Information Geometry: A quick review (ICMS)
Frank Nielsen
 
(ISIA 5) Cours d'algorithmique (1995)
(ISIA 5) Cours d'algorithmique (1995)(ISIA 5) Cours d'algorithmique (1995)
(ISIA 5) Cours d'algorithmique (1995)
Frank Nielsen
 
On representing spherical videos (Frank Nielsen, CVPR 2001)
On representing spherical videos (Frank Nielsen, CVPR 2001)On representing spherical videos (Frank Nielsen, CVPR 2001)
On representing spherical videos (Frank Nielsen, CVPR 2001)
Frank Nielsen
 
Traitement massif des données 2016
Traitement massif des données 2016Traitement massif des données 2016
Traitement massif des données 2016
Frank Nielsen
 
The dual geometry of Shannon information
The dual geometry of Shannon informationThe dual geometry of Shannon information
The dual geometry of Shannon information
Frank Nielsen
 
Classification with mixtures of curved Mahalanobis metrics
Classification with mixtures of curved Mahalanobis metricsClassification with mixtures of curved Mahalanobis metrics
Classification with mixtures of curved Mahalanobis metrics
Frank Nielsen
 
Patch Matching with Polynomial Exponential Families and Projective Divergences
Patch Matching with Polynomial Exponential Families and Projective DivergencesPatch Matching with Polynomial Exponential Families and Projective Divergences
Patch Matching with Polynomial Exponential Families and Projective Divergences
Frank Nielsen
 
Divergence center-based clustering and their applications
Divergence center-based clustering and their applicationsDivergence center-based clustering and their applications
Divergence center-based clustering and their applications
Frank Nielsen
 
A series of maximum entropy upper bounds of the differential entropy
A series of maximum entropy upper bounds of the differential entropyA series of maximum entropy upper bounds of the differential entropy
A series of maximum entropy upper bounds of the differential entropy
Frank Nielsen
 

Viewers also liked (10)

Traitement des données massives (INF442, A2)
Traitement des données massives (INF442, A2)Traitement des données massives (INF442, A2)
Traitement des données massives (INF442, A2)
 
Computational Information Geometry: A quick review (ICMS)
Computational Information Geometry: A quick review (ICMS)Computational Information Geometry: A quick review (ICMS)
Computational Information Geometry: A quick review (ICMS)
 
(ISIA 5) Cours d'algorithmique (1995)
(ISIA 5) Cours d'algorithmique (1995)(ISIA 5) Cours d'algorithmique (1995)
(ISIA 5) Cours d'algorithmique (1995)
 
On representing spherical videos (Frank Nielsen, CVPR 2001)
On representing spherical videos (Frank Nielsen, CVPR 2001)On representing spherical videos (Frank Nielsen, CVPR 2001)
On representing spherical videos (Frank Nielsen, CVPR 2001)
 
Traitement massif des données 2016
Traitement massif des données 2016Traitement massif des données 2016
Traitement massif des données 2016
 
The dual geometry of Shannon information
The dual geometry of Shannon informationThe dual geometry of Shannon information
The dual geometry of Shannon information
 
Classification with mixtures of curved Mahalanobis metrics
Classification with mixtures of curved Mahalanobis metricsClassification with mixtures of curved Mahalanobis metrics
Classification with mixtures of curved Mahalanobis metrics
 
Patch Matching with Polynomial Exponential Families and Projective Divergences
Patch Matching with Polynomial Exponential Families and Projective DivergencesPatch Matching with Polynomial Exponential Families and Projective Divergences
Patch Matching with Polynomial Exponential Families and Projective Divergences
 
Divergence center-based clustering and their applications
Divergence center-based clustering and their applicationsDivergence center-based clustering and their applications
Divergence center-based clustering and their applications
 
A series of maximum entropy upper bounds of the differential entropy
A series of maximum entropy upper bounds of the differential entropyA series of maximum entropy upper bounds of the differential entropy
A series of maximum entropy upper bounds of the differential entropy
 

Traitement des données massives (INF442, A5)

  • 1. ÁÆ ¾ ÌÖ Ø Ñ ÒØ × ÓÒÒ × Å ×× Ú × Ä ØÖ Ô Ö ÐÐ Ð Ø Ð Ö Ù Ø ÓÒ Ñ Ò× ÓÒ Ö Ò Æ Ð× Ò Ò Ð× ÒРܺÔÓÐÝØ Ò ÕÙ º Ö ¾¼½¿ ½¿ Ñ ¾¼½
  • 2. ÈÐ Ò ◮ ÙÒ ÔÓ ÒØ ×ÙÖ Ð ÓÙÖ× ◮ Ð ØÖ Ô Ö ÐÐ Ð ×ÙÖ ÐÙ×Ø Ö× ◮ Ð × ÓÒÒ × Ò ´ØÖ ×µ Ö Ò × Ñ Ò× ÓÒ× ÓÑ ØØÖ Ð Ù × Ö Ò × Ñ Ò× ÓÒ× Ô Ö Ð Ö Ù Ø ÓÒ Ñ Ò× ÓÒ
  • 3. Ê ÔÔ Ð ×ÙÖ Ð × Ó Ø × ³ÁÆ ¾ ÍÒ ÓÙÖ× ÓÒ ÒØÖ ÑÙÐØ ¹ ØØ × ÔÓÙÖ Ü Ö Ð × ÔÖ Ñ Ö × × × ◮ Ò Ø Ø ÓÒ Ù ÀÈ Ø ÙÜ Ø ◮ Ò Ø Ø ÓÒ ÙÜ × Ò × × ÓÒÒ × ◮ Ð ÓÖ Ø Ñ ÕÙ Ô Ö ÐÐ Ð ´×ÙÖ Ñ ÑÓ Ö ×ØÖ Ù » Ò Ñ ×× ×µ ◮ ÔÖÓ Ö ÑÑ Ö Ò ·· ´ Ú Ð ËÌÄ» ÓÓ×ص Ø Ò ÅÈÁ ◮ ÙØ Ð × Ö ÙÒ ÐÙ×Ø Ö Ñ Ò × Ò Ì × ⇒ ÓÙ × Ò ¿ ÁÆ Ç Ô Ö ÓÙÖ× ÀÈ ¸ Ë Ò × ÓÒÒ ×¸ ÁÑ ¹Î × ÓÒ¹ ÔÔÖ ÒØ ×× ¸ ŠȹÁÆ Ç¸ Ø ÓÒÒ ×× Ò × Ò Ö Ð × ÙØ Ð × ÔÓÙÖ ØÓÙØ Ð ÑÓÒ
  • 4. ÕÙ³ÓÒ ÚÙ Ø ÕÙ³ Ð ÒÓÙ× Ö ×Ø ÚÓ Ö Ò× Ð ÔÖ Ñ Ö Ô ÖØ ¸ ÓÒ ÚÙ ◮ × Ò × × ÓÒÒ × Ö ÖÓÙÔ Ñ ÒØ ´ÔÐ Ø» Ö Ö ÕÙ µ¸ Ð ×× Ø ÓÒ ´k¹ÈÈÎ»Ö Ö ×× ÓÒµ ◮ ÔÖÓ Ö ÑÑ Ö Ò ··»ÅÈÁ ÔÓÙÖ Ð Ô Ö ÐÐ Ð ×Ñ ÖÓ× Ö Ò× ´ÀÈ µ ◮ ÙÒ Ô Ù ³ Ð ÓÖ Ø Ñ ÕÙ Ô Ö ÐÐ Ð ×ÙÖ Ð × Ñ ØÖ × Ò× ØØ × ÓÒ Ô ÖØ ¸ ÓÒ Ú ÚÓ Ö ◮ ØÖ Ô Ö ÐÐ Ð ² Ð × Ö Ò × Ñ Ò× ÓÒ× ◮ Ð × Ø Ú Å ÔÊ Ù Ò ÅÈÁ ´ Ö ÒÙÐ Ö Ø Ò µ ◮ Ð ØÓÔÓÐÓ Ô Ý× ÕÙ × ÐÙ×Ø Ö׸ Ð ØÓÔÓÐÓ ÐÓ ÕÙ × Ð ÓÖ Ø Ñ × Ô Ö ÐРР׸ Ø Ð ÙÖ× ÕÙ Ø ÓÒ× ◮ Ð ÓÖ Ø Ñ ÕÙ Ô Ö ÐÐ Ð ÔÓÙÖ Ð × Ö Ô × ´Ö × ÙÜ ×Ó ÙÜ Ö Ò × Ö Ô ×µ ¿¼¹½¼ ÒØ ÖÚ ÒØ ÓÒ ×ÙÖ Ð ÀÈ ÐÓÙ ¸ Öº È ØÖ Ð Ö ´ ØÓ×» ÙÐе
  • 5. Ü Ñ Ò ◮ Ü Ñ Ò ÔÖÓ Ö ÑÑ Ø ÓÒ ·· ´×ØÝÐ ÁÆ ¿½½»¿¾½¸ Ú ÙÒ Ô Ø Ø Ü Ö ÅÈÁµ Ì ´¾ Ñ µ¸ Ô Ð Ñ Ò ´Èŵ ◮ Ü Ñ Ò Ö Ø ¿ ´ µ ½¼ Ù Ò ◮ ÔÖÓ Ø Ò ÓÖÑ Ø ÕÙ ´ÈÁ¸ ÙÐØ Ø ¸ Ö Ò Ù Ð ¾¾ Ñ µ ×ÓÙØ Ò Ò ÓÖ Ð ÆÓØ Ø ÓÒ ◮ ÒÓØ Ð ØØ Ö Ð ¾ +Ñ Ü(ÈÅ,ÈÁ) ¿ ◮ ÒÓØ Ð ×× ÒØ
  • 6. Ä ØÖ Ô Ö ÐÐ Ð ÙÒ ÔÖÓ Ð Ñ ÓÒ Ñ ÒØ Ð Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹½ºË ÕÙ ÒØ Ð ¹
  • 7. ÌÖ × ÕÙ ÒØ Ð ØÖ ÙÐÐ Ù Ð ËÓÖØ ÌÖ Ö n ÓÒÒ × x½, ..., xn Ò ÓÖ Ö × Ò ÒØ x½ ≤ ... ≤ xn → Ò ¸ Ð ÔÖÓ Ö ÑÑ Ö Ñ × Ø ÑÔ× ÕÙ Ö Ø ÕÙ O(n¾) 4 3 2 1 3 4 2 1 3 42 1 3 42 1 3 42 1 3 42 1 3 42 1 3 42 1 3 421 Phase 1: Le plus grand ´el´ement remonte Phase 2: Le deuxi`eme plus grand ´el´ement remonte Phase 3: Le troisi`eme plus grand ´el´ement remonte Bulle Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹½ºË ÕÙ ÒØ Ð ¹
  • 8. ÌÖ × ÕÙ ÒØ Ð Ð³ Ð ÓÖ Ø Ñ ÉÙ ×ÓÖØ Ð ÓÖ Ø Ñ Ö ÙÖ× Ö Ò ÓÑ × Ú Ô ÚÓØ x ◮ ÙÒ Ø Ð Ù ÙÒ Ð Ñ ÒØ ×Ø ÙÒ Ø Ð Ù ØÖ × Ø ÖÑ Ò Ð Ð Ö ÙÖ× ÓÒ ◮ × ÒÓÒ Ó × Ö ÙÒ Ð Ñ ÒØ Ô ÚÓØ x¸ Ô ÖØ Ø ÓÒÒ Ö Ð Ø Ð Ù X Ò ÙÜ ×ÓÙ×¹Ø Ð ÙÜ X≤x Ø Xx¸ Ø ÔÔ Ð Ö Ö ÙÖ× Ú Ñ ÒØ ÉÙ ËÓÖØ(X) = (ÉÙ ËÓÖØ(X≤x), ÉÙ ËÓÖØ(Xx )) Ì ÑÔ× ÑÓÖØ ˜O(n ÐÓ n)¸ ˜O(n ÐÓ p) × p Ð Ñ ÒØ× ×Ø Ò Ø× ØØ ÒØ ÓÒ Ò³ÓÙ Ð Þ Ô × Ö ÙÒ Ô ÖÑÙØ Ø ÓÒ Ð ØÓ Ö ´ Ò Ø ÑÔ× Ð Ò Ö µ Ú ÒØ ³ ÔÔ Ð Ö ÉÙ ËÓÖØ × ÒÓÒ ÚÓÙ× Ö ×ÕÙ Þ ÙÒ Ø ÑÔ× ÕÙ Ö Ø ÕÙ O(n¾) Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹½ºË ÕÙ ÒØ Ð ¹
  • 9. Ø Ñ Ô Ð Ø Ð × × Ì Ú Ó Õ Ù Ë Ó Ö Ø ´ Ú Ø Ó Ö Ì ²Ú ¸ Ù Ò × Ò Ò Ø ÐÓÛ ¸ Ù Ò × Ò Ò Ø µ ß ´ ÐÓÛ µ Ö Ø Ù Ö Ò »» × Ð Ø ÓÒÒ Ð Ú Ð ÙÖ Ù Ô ÚÓØ Ù Ò × Ò Ò Ø Ô Ú Ó Ø Á Ò Ü ´ ÐÓÛ · µ » ¾ »» Ô ÖØ Ø ÓÒÒ Ð Ú Ø ÙÖ Ô Ú Ó Ø Á Ò Ü Ô Ú Ó Ø ´ Ú ¸ ÐÓÛ ¸ ¸ Ô Ú Ó Ø Á Ò Ü µ »» ØÖ Ð × ÙÜ ×ÓÙ×¹Ú Ø ÙÖ× Ö ÙÖ× Ú Ñ ÒØ ´ ÐÓÛ Ô Ú Ó Ø Á Ò Ü µ Õ Ù Ë Ó Ö Ø ´ Ú ¸ ÐÓÛ ¸ Ô Ú Ó Ø Á Ò Ü µ ´ Ô Ú Ó Ø Á Ò Ü µ Õ Ù Ë Ó Ö Ø ´ Ú ¸ Ô Ú Ó Ø Á Ò Ü · ½ ¸ µ Ø Ñ Ô Ð Ø Ð × × Ì Ú Ó Õ Ù Ë Ó Ö Ø ´ Ú Ø Ó Ö Ì ² Ú µ ß Ù Ò × Ò Ò Ø ÒÙÑ Ö Ð Ñ ÒØ× Ú º × Þ ´ µ ´ ÒÙÑ Ö Ð Ñ ÒØ× ½ µ Õ Ù Ë Ó Ö Ø ´ Ú ¸ ¼ ¸ ÒÙÑ Ö Ð Ñ ÒØ× − ½ µ Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹½ºË ÕÙ ÒØ Ð ¹
  • 10. Ø Ñ Ô Ð Ø Ð × × Ì Ù Ò × Ò Ò Ø Ô Ú Ó Ø ´ Ú Ø Ó Ö Ì ² Ú ¸ Ù Ò × Ò Ò Ø × Ø Ö Ø ¸ Ù Ò × Ò Ò Ø × Ø Ó Ô ¸ Ù Ò × Ò Ò Ø Ô Ó × Ø Ó Ò µ ß »» ÓÒ Ò Ð Ô ÚÓØ Ú Ð ÔÓ× Ø ÓÒ Ò Ø Ð ×Û Ô ´ Ú × Ø Ö Ø ℄ ¸ Ú Ô Ó × Ø Ó Ò ℄ µ »» Ô ÖØ Ø ÓÒÒ Ð × Ú Ð ÙÖ× Ù Ò × Ò Ò Ø ÐÓÛ × Ø Ö Ø · ½ Ù Ò × Ò Ò Ø × Ø Ó Ô · ½ Û Ð ´ ÐÓÛ µ ´ Ú ÐÓÛ ℄ Ú × Ø Ö Ø ℄ µ ÐÓÛ·· Ð × ´ Ú −− ℄ Ú × Ø Ö Ø ℄ µ ×Û Ô ´ Ú ÐÓÛ ℄ ¸ Ú ℄ µ »» Ø ÓÒ Ö ¹ Ò Ð Ô ÚÓØ × ÔÐ Ò Ø Ð ×Û Ô ´ Ú × Ø Ö Ø ℄ ¸ Ú −−ÐÓÛ ℄ µ Ö Ø Ù Ö Ò ÐÓÛ Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹½ºË ÕÙ ÒØ Ð ¹½¼
  • 11. »» È Ø Ø Ü ÑÔÐ ÑÓÒ×ØÖ Ø ÓÒ Ò Ø Ñ Ò ´ µ ß Ú Ø Ó Ö Ò Ø Ú ´ ½ ¼ ¼ µ Ó Ö ´ Ò Ø ¼ ½ ¼ ¼ ··µ Ú ℄ Ö Ò ´ µ ± ¾ Õ Ù Ë Ó Ö Ø ´ Ú µ Ú Ø Ó Ö Ò Ø Ø Ö Ø Ó Ö Ø Ö Ú º Ò ´ µ Û Ð ´ Ø Ö Ú º Ò ´ µ µ ß Ó Ù Ø ∗ Ø Ö Ø Ö ·· Ó Ù Ø Ò Ö Ø Ù Ö Ò ¼ Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹½ºË ÕÙ ÒØ Ð ¹½½
  • 12. Ð ÙÐ Ö Ð k¹ Ñ ÔÐÙ× Ô Ø Ø Ð Ñ ÒØ S Ç Ø Ö ÒØ Ö ÙÒ Ø ÑÔ× O(n ÐÓ n) Ò Ð ÙÐ ÒØ Ð Ñ Ò º Ø S ÙÒ Ò× Ñ Ð n = |S| ÒÓÑ Ö ×¸ k ∈ N Ê ×ÙÐØ Ê ØÓÙÖÒ Ð k¹ Ñ Ð Ñ ÒØ S n ≤ Ø Ò »» × Ø ÖÑ Ò Ð Ð Ö ÙÖ× Ú Ø ØÖ Ö S Ø Ö ØÓÙÖÒ Ö Ð k¹ Ñ Ð Ñ ÒØ Ð× Ú × Ö S Ò ⌈n ⌉ ÖÓÙÔ × »» Ä ÖÒ Ö ÖÓÙÔ ´ ÓÑÔРص ÓÙ n ÑÓ Ð Ñ ÒØ× Ð ÙÐ Ö Ð × Ñ Ò × × ÖÓÙÔ × M = {m½, ..., m⌈ n ⌉} »» Ð ÙÐ Ù Ô ÚÓØ x¸ Ð Ñ Ò x ← Ë Ä Ì(M, ⌈n ⌉, ⌊ ⌈ n ⌉+½ ¾ ⌋) È ÖØ Ø ÓÒÒ Ö S Ò ÙÜ ×ÓÙ×¹ Ò× Ñ Ð × L = {y ∈ S : y ≤ x} Ø R = {y ∈ S : y x} k ≤ |L| Ø Ò Ö ØÙÖÒ Ë Ä Ì(L, |L|, k) Ð× Ö ØÙÖÒ Ë Ä Ì(R, n − |L|, k − |L|) Ò Ò ⇒ Ø ÑÔ× Ø ÖÑ Ò ×Ø Ð Ò Ö ´ÓÖ Ö ×Ø Ø ×Ø ×µ Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹½ºË ÕÙ ÒØ Ð ¹½¾
  • 13. ÌÖ × ÕÙ ÒØ Ð ÓÖÒ Ò Ö ÙÖ ÓÖÒ Ò Ö ÙÖ ÔÓÙÖ ØÖ Ö n ÒÓÑ Ö × ×ÙÖ Ð ÑÓ Ð ÓÑÔ Ö ×ÓÒ׺ Ö Ö × ÓÒ (a1, a2, a3) (a2, a1, a3) (a1, a3, a2) (a3, a1, a2) (a2, a3, a1) (a3, a2, a1) a1 ? ≤ a2 a2 ? ≤ a3 a1 ? ≤ a3 a1 ? ≤ a3 a1 ? ≤ a2 1 0 0 0 0 01 1 11
  • 14. ÌÖ × ÕÙ ÒØ Ð ÓÖÒ Ò Ö ÙÖ ◮ ÙÒ Ö Ö Ò Ö n Ù ÐÐ × ×Ø ÙØ ÙÖ Ñ Ò Ñ Ð h ≥ ÐÓ ¾ n ◮ ÔÙ ×ÕÙ³ÓÒ n! Ù ÐÐ × ´Ô ÖÑÙØ Ø ÓÒ×µ¸ Ò ÙØ Ð × ÒØ Ð ÓÖÑÙÐ ËØ ÖÐ Ò n! ∼ √ ¾πn(n e )n¸ ÓÒ Ò Ù Ø ÕÙ h ≥ ÐÓ ¾ n! = O(n ÐÓ n) ÌÖ Ö Ñ Ò ÓÒ h = Ω(n ÐÓ n) ÓÔ Ö Ø ÓÒ× ÓÑÔ Ö ×ÓÒº ÅÓ Ð Ð ÙÐ ÑÔÓÖØ ÒØ Ø ÖÑ Ò ×Ø ×ÓÖØ Ò Ò O(n ÐÓ ÐÓ n) Ø Ñ Ò Ð Ò Ö ×Ô ÂÓÙÖÒ Ð Ó Ð ÓÖ Ø Ñ× Ó Ò Ø ÓÒ¸ ÁÒ ÓÖÑ Ø × Ò ÄÓ ¼ ´½µ ½¼ ´ÁÒØ Ö ×ÓÖØ Ò µ
  • 15. È Ö ÐÐ Ð × Ö Å Ö ËÓÖØdiviseleslistesfusionneleslistes 4 2 7 8 5 1 3 6 4 2 7 8 5 1 3 6 4 2 7 8 5 1 3 6 4 2 7 8 5 1 3 6 42 7 8 51 3 6 42 7 8 51 3 6 42 7 851 3 6 P0 P0 P4 P4 P6 P6 P7P4 P5 P0 P0 P1 P2 P3 P2 P4 P6P0 P2 P0 P4 P0 Ù× ÓÒÒ Ö × Ð ×Ø × ØÖ × Ø ÑÔ× Ð Ò Ö Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹¿ºÅ Ö ËÓÖØ // ¹½
  • 16. Å Ö ËÓÖØ × ÕÙ ÒØ Ð» Ô Ö ÐÐ Ð Ò ÐÝ× Ð ÓÑÔÐ Ü Ø ◮ Ø ÑÔ× × ÕÙ ÒØ Ð T× Õ = O( ÐÓ n i=½ ¾ i n ¾i ) = O(n ÐÓ n) ◮ Ø ÑÔ× Ô Ö ÐÐ Ð TÔ Ö = O(¾ ÐÓ n i=¼ n ¾i ) = O(n) ÔÙ ×ÕÙ n k=¼ qk = ½−qn+½ ½−q ÆÓØÓÒ× ÕÙ³ Ú P ÔÖÓ ××Ù׸ Ð ÓÖÒ Ò Ö ÙÖ Ù ØÖ Ô Ö ÐÐ Ð ×Ø Ω ( n P ÐÓ n)º Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹¿ºÅ Ö ËÓÖØ // ¹½
  • 17. Ð ÓÖ Ø Ñ Ô Ö ÐÐ Ð × ×ÙÖ Ð Ö Ò Ê Ò ËÓÖØ ËÓ Ø ÙÒ Ø Ð Ù X[¼], ..., X[n − ½] × Ð Ö × ØÖ Öº ½º ÈÓÙÖ ÕÙ ÓÒÒ X[i]¸ ÓÒ Ð ÙÐ ×ÓÒ Ö Ò R[i] = |{X[j] ∈ X : X[j] X[i]}| Ä ÔÐÙ× Ô Ø Ø Ð Ñ ÒØ Ö Ò ¼ Ø Ð ÔÐÙ× Ö Ò Ö Ò n − ½ ¾º ÇÒ Ö Ò Ò× Ð ÒÓÙÚ Ù Ø Ð Ù Y Y [R[i]] = X[i] ◮ г Ø Ô ½ ×Ø Ð Ñ ÒØ Ô Ö ÐÐ Ð ´×ÙÖ P = n Ò Ù ×µ ÓÒ Ð ÙÐ Ð ÔÖ Ø X[j] X[i] ?, ∀j Ø ÓÒ Ö Ð × ¼ ´ Ùܵ Ø Ð × ½ ´ÚÖ ×µ R[i] = n−½ j=¼ ½[X[j]X[i]] ÈÖ Ø ÓÓÐ Ò ÓÒÚ ÖØ Ò ¼ ÓÙ ½ ◮ ÓÒ ×ÙÔÔÓ× Ð × Ð Ñ ÒØ× ×Ø Ò Ø× ◮ Ò ÓÒÚ Ò ÒØ Ñ Ò × Ø Ð ÙÜ ÙÜ Ð Ö × R Ø Y Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÌÖ Ô Ö ÐÐ Ð Ô Ö Ö Ò Ê Ò ËÓÖØ ¹½
  • 18. Ä ØÖ Ê Ò ËÓÖØ Ó Ö ´ ¼ Ò ··µ ß »» ÔÓÙÖ ÕÙ ÒÓÑ Ö Ö Ò ¼ Ó Ö ´ ¼ Ò ··µ ß »» ÓÒ ÓÑÔØ Ð × ÒÓÑ Ö × ÔÐÙ× Ô Ø Ø× ÕÙ ÐÙ ´ ℄ ℄ µ ß Ö Ò ·· »» ÔÙ × ÓÒ Ð Ö ÓÔ Ð ÔÐ ×ÓÒ Ö Ò Ò× Ð ÒÓÙÚ Ù Ø Ð Ù ℄ Ö Ò ℄ ℄ ◮ Ø ÑÔ× × ÕÙ ÒØ Ð T× Õ = O(n¾) ◮ Ø ÑÔ× Ô Ö ÐÐ Ð TÔ Ö = O(n) ÕÙ Ò P = n ´ Ð ÙÐ Ò Ô Ò ÒØ ÔÓÙÖ ÕÙ Ö Ò µ Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÌÖ Ô Ö ÐÐ Ð Ô Ö Ö Ò Ê Ò ËÓÖØ ¹½
  • 19. Ê Ò ËÓÖØ Ú P = n¾ ÔÖÓ ××Ù× ◮ ÓÒ ÙØ Ð × n ÔÖÓ ×× ÙÖ× ÔÓÙÖ ØÖÓÙÚ Ö Ð Ö Ò ³ÙÒ × ÙÐ Ð Ñ ÒØ ººº È Ö Ü ÑÔÐ ¸ ÔÓÙÖ n Ô Ø Ø¸ ÓÒ Ô ÙØ ÙØ Ð × Ö Ð³ÙÒ Ø Ð ÙÐ Ö Ô ÕÙ ´ È͸ Ö Ô Ð ÈÖÓ ×× Ò ÍÒ Øµ ◮ Ò Ð ÙÐ ÒØ ÙÒ ×ÓÑÑ ÐÓ Ð ´ Ð ÅÈÁ Ê Ù »ÅÈÁ ËÙѵ ++ + a[i] a[0] a[1] a[2] a[3]a[i] a[i] a[i] 0/1 0/1 0/1 0/1 0/1/2 0/1/2 0/1/2/3/4 comparaison r´eduction ÇÒ ×ÙÔÔÓ× ÕÙ Ð Ö Ù × Ø Ò Ø ÑÔ× ÐÓ Ö Ø Ñ ÕÙ Ô Ò Ð ØÓÔÓÐÓ Ù Ö × Ù ³ ÒØ Ö ÓÒÒ Ü ÓÒ → ÎÖ ÔÓÙÖ Ð³ ÝÔ Ö Ù Ñ Ò× ÓÒ ÐÓ n¸ ÙÜ ÔÓÙÖ ÙÒ ÒÒ Ùº TÔ Ö = O(ÐÓ n) ÚÓ Ö Ò O(½) ÔÓÙÖ Ð ØÓÔÓÐÓ Ð Ð ÕÙ º Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÌÖ Ô Ö ÐÐ Ð Ô Ö Ö Ò Ê Ò ËÓÖØ ¹½
  • 20. ÉÙ ËÓÖØ Ò Ô Ö ÐÐ Ð ◮ ×Ó Ø P ÔÖÓ ××Ù× ◮ Ò Ø Ð Ñ Òظ ÓÒ ×ÙÔÔÓ× Ð × ÓÒÒ × ×ØÖ Ù × ×ÙÖ Ð × Ñ Ò ×»ÔÖÓ ××Ù× ◮ ØÖ × Ò ÒØ × ÓÒÒ × ×ØÓ × ÐÓ Ð Ñ ÒØ Ò× P¼, ..., PP−½ È Ö ÐÐ Ð ÉÙ ËÓÖØ ◮ Ó Ü Ð ØÓ Ö Ù Ô ÚÓØ x Ø Ù× ÓÒ ´ ÖÓ ×ص ØÓÙ× Ð × ÙØÖ × ÔÖÓ ××Ù× ◮ ÕÙ ÔÖÓ ××Ù× Pp Ô ÖØ Ø ÓÒÒ ×ÓÒ Ø Ð Ù Ò ÙÜ ×ÓÙ×¹Ø Ð ÙÜ Xp ≤ Ø Dp Ò ÙØ Ð × ÒØ Ð Ô ÚÓØ x ◮ ÕÙ ÔÖÓ ××Ù× ×ÙÔ Ö ÙÖ p ≥ P/¾ ÒÚÓ × Ð ×Ø Ò Ö ÙÖ Xp ≤ ÙÒ ÔÖÓ ××Ù× Ô ÖØ Ò Ö p′ = p − P/¾ ≤ P/¾¸ Ø Ö Ó Ø Ò Ö ØÓÙÖ ÙÒ Ð ×Ø ×ÙÔ Ö ÙÖ Xp′ ¸ Ø Ö ÔÖÓÕÙ Ñ Òغ ◮ Ð × ÔÖÓ ××Ù× × × Ô Ö ÒØ Ò ÙÜ ÖÓÙÔ ×¸ Ø ÓÒ ÔÔÐ ÕÙ Ö ÙÖ× Ú Ñ ÒØ Ð³ Ð ÓÖ Ø Ñ ◮ × Ø ÖÑ Ò Ð ÕÙ ÔÖÓ ××Ù× ØÖ ×ÓÒ Ô ÕÙ Ø ´Ô Ö Ü ÑÔÐ ¸ Ú ÉÙ ×ÓÖØ × ÕÙ ÒØ Ðµ Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÉÙ ×ÓÖØ Ô Ö ÐÐ Ð ¹¾¼
  • 21. ÁÐÐÙ×ØÖ Ø ÓÒ ÉÙ ×ÓÖØ Ò Ô Ö ÐÐ Ð »È Ö ÐÐ Ð ÉÙ ËÓÖØ ´½µ Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÉÙ ×ÓÖØ Ô Ö ÐÐ Ð ¹¾½
  • 22. ÁÐÐÙ×ØÖ Ø ÓÒ ÉÙ ×ÓÖØ Ò Ô Ö ÐÐ Ð »È Ö ÐÐ Ð ÉÙ ËÓÖØ ´¾µ Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÉÙ ×ÓÖØ Ô Ö ÐÐ Ð ¹¾¾
  • 23. ÁÐÐÙ×ØÖ Ø ÓÒ ÉÙ ×ÓÖØ Ò Ô Ö ÐÐ Ð »È Ö ÐÐ Ð ÉÙ ËÓÖØ ´¿µ Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÉÙ ×ÓÖØ Ô Ö ÐÐ Ð ¹¾¿
  • 24. ÁÐÐÙ×ØÖ Ø ÓÒ ÉÙ ×ÓÖØ Ò Ô Ö ÐÐ Ð »È Ö ÐÐ Ð ÉÙ ËÓÖØ ´ µ Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÉÙ ×ÓÖØ Ô Ö ÐÐ Ð ¹¾
  • 25. È Ö ÐÐ Ð ÉÙ ËÓÖØ ÙÒ Ö ×ÙÑ ◮ Ð × ÔÖÓ ××Ù× P/¾ ÓÒØ × Ú Ð ÙÖ× ×ÙÔ Ö ÙÖ × Ù Ô ÚÓظ Ø Ð × ÔÖÓ ××Ù× P/¾ ÓÒØ × Ú Ð ÙÖ× ÔÐÙ× Ô Ø Ø × ◮ ÔÖ × ÐÓ P ÔÔ Ð× Ö ÙÖ× × ´P ×Ø ÙÒ ÔÙ ×× Ò ¾µ¸ ÕÙ ÔÖÓ ××Ù× ÙÒ Ð ×Ø Ú Ð ÙÖ× ÓÑÔÐ Ø Ñ ÒØ × Ó ÒØ × ÙØÖ × ◮ Ð ÔÐÙ× Ö Ò Ú Ð ÙÖ Pi ×Ø Ò Ö ÙÖ Ð ÔÐÙ× Ô Ø Ø Ú Ð ÙÖ Pi+½ ◮ × Ø ÖÑ Ò Ð Ð Ö ÙÖ× Ú Ø ÕÙ ÔÖÓ ××Ù× ØÖ ×ÓÒ Ô ÕÙ Ø ´Ô Ö Ü ÑÔÐ ¸ Ú ÉÙ ×ÓÖØ × ÕÙ ÒØ Ðµ ÁÒ ÓÒÚ Ò ÒØ ØÖ Ú Ð ÒÓÒ¹ ÕÙ Ð Ö × ÔÖÓ ××Ù× ´ ÐÓ Ñ Ð Ò µ Ö Ô Ò × Ô ÚÓØ× Ó × × Ø Ù× ×º ⇒ ÓÒ Ö Ö × Ð ÓÖ Ø Ñ × ØÖ Ô Ö ÐÐ Ð Ú ÙÒ Ñ ÐÐ ÙÖ ÕÙ Ð Ö Ö Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÉÙ ×ÓÖØ Ô Ö ÐÐ Ð ¹¾
  • 26. ÀÝÔ ÖÕÙ ×ÓÖØ ◮ Ð × ÔÖÓ ××Ù× ÓÑÑ Ò ÒØ Ô Ö ÙÒ ÉÙ ×ÓÖØ × ÕÙ ÒØ Ð ×ÙÖ n P ÓÒÒ × ˜O( n P ÐÓ n P )º ◮ Ð ÔÖÓ ××Ù× Ö ×ÔÓÒ× Ð Ù Ó Ü Ù Ô ÚÓØ Ó × Ø Ð Ñ Ò ×ÓÒ Ø Ð Ù ØÖ Ò Ü n ¾P ◮ Ð ÔÖÓ ××Ù× Ô ÚÓØ Ù× ´ ÖÓ ×ص Ð Ô ÚÓØ ÙÜ ÙØÖ × ÔÖÓ ××Ù× ×ÓÒ ÖÓÙÔ ◮ Ð × ÔÖÓ ××Ù× Ô ÖØ Ø ÓÒÒ ÒØ Ò ÙÜ ×ÓÙ׹Р×Ø × D≤ Ø D Ò ÓÒ Ø ÓÒ Ù Ô ÚÓØ ◮ Ò × × Ð ×Ø × × ÔÖÓ ××Ù× Ô ÖØ Ò Ö × ◮ ×ÙÖ ÕÙ ÔÖÓ ××Ù׸ ÓÒ Ù× ÓÒÒ × × ÙÜ ×ÓÙ׹Р×Ø × ØÖ × Ò ÙÒ Ð ×Ø ØÖ ´ Ù× ÓÒ Ð ×Ø Ø ÑÔ× Ð Ò Ö µ ◮ ÔÔ ÐÐ Ö ÙÖ× Ú Ñ ÒØ ×ÙÖ Ð × ÔÖÓ ××Ù× ×ÓÒ ÖÓÙÔ º Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÀÝÔ ÖÕÙ ×ÓÖØ ¹¾
  • 27. ÀÝÔ ÖÕÙ ×ÓÖØ ÁÒ Ø Ð × Ø ÓÒ ´½µ Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÀÝÔ ÖÕÙ ×ÓÖØ ¹¾
  • 28. ÀÝÔ ÖÕÙ ×ÓÖØ Ó Ü Ù Ô ÚÓØ ´¾µ Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÀÝÔ ÖÕÙ ×ÓÖØ ¹¾
  • 29. ÀÝÔ ÖÕÙ ×ÓÖØ Ô ÖØ Ø ÓÒ × ÓÒÒ × Ú ´¿µ Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÀÝÔ ÖÕÙ ×ÓÖØ ¹¾
  • 30. ÀÝÔ ÖÕÙ ×ÓÖØ Ò × Ð ×Ø × ´ µ Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÀÝÔ ÖÕÙ ×ÓÖØ ¹¿¼
  • 31. ÀÝÔ ÖÕÙ ×ÓÖØ Ð ×Ø × Ò × ´ µ Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÀÝÔ ÖÕÙ ×ÓÖØ ¹¿½
  • 32. ÀÝÔ ÖÕÙ ×ÓÖØ Ù× ÓÒ × Ð ×Ø × ´ µ Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÀÝÔ ÖÕÙ ×ÓÖØ ¹¿¾
  • 33. ÀÝÔ ÖÕÙ ×ÓÖØ Ö ÙÖ× Ú Ø ×ÙÖ Ð × ÖÓÙÔ × → È ÚÓØ ||½ ´ µ Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÀÝÔ ÖÕÙ ×ÓÖØ ¹¿¿
  • 34. ÀÝÔ ÖÕÙ ×ÓÖØ Ô ÖØ Ø ÓÒ Ø Ò ´ µ Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÀÝÔ ÖÕÙ ×ÓÖØ ¹¿
  • 35. ÀÝÔ ÖÕÙ ×ÓÖØ Ð ×Ø Ò × ´ µ Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÀÝÔ ÖÕÙ ×ÓÖØ ¹¿
  • 36. ÀÝÔ ÖÕÙ ×ÓÖØ Ù× ÓÒ × ×ÓÙ׹Р×Ø × ØÖ × ´½¼µ Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÀÝÔ ÖÕÙ ×ÓÖØ ¹¿
  • 37. ÀÝÔ ÖÕÙ ×ÓÖØ Ò ÐÝ× Ð ÓÑÔÐ Ü Ø ÀÝÔÓØ × × ◮ Ø ÑÔ× ÑÓÖØ ÑÓÝ Ò ◮ Ð × Ð ×Ø × ×ÓÒØ ×ÙÔÔÓ× × ÕÙ Ð Ö × ´ Ô Ù ÔÖ ×µ ◮ Ð × Ø ÑÔ× ÓÑÑÙÒ Ø ÓÒ ×ÓÒØ ÓÑ Ò × Ô Ö Ð × Ø ÑÔ× ØÖ Ò×Ñ ×× ÓÒ ´Ð × Ø ÑÔ× Ð Ø Ò ×ÓÒØ ÒÓÖ ×µ Ò ÐÝ× ◮ ÉÙ ×ÓÖØ Ò Ø Ð ˜O( n P ÐÓ n P ) ◮ ÓÑÔ Ö ×ÓÒ× ÔÓÙÖ Ð × ÐÓ P Ø Ô × Ù× ÓÒ ˜O( n P ÐÓ P) ◮ Ó Ø ÔÓÙÖ Ð × ÓÑÑÙÒ Ø ÓÒ× ÔÓÙÖ Ð × ÐÓ P Ò × ×ÓÙ׹Р×Ø × ˜O( n P ÐÓ P) Ì ÑÔ× Ô Ö ÐÐ Ð ÐÓ Ð ˜O( n P ÐÓ (P + n)) Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÀÝÔ ÖÕÙ ×ÓÖØ ¹¿
  • 38. ÈËÊË È Ö ÐÐ Ð ËÓÖØ Ò Ý Ê ÙÐ Ö Ë ÑÔÐ Ò Ð ÓÖ Ø Ñ ØÖ Ò Ô × × Ê Ñ ÖÕÙ P Ò³ ×Ø Ô × Ò ×× Ö Ñ ÒØ ÙÒ ÔÙ ×× Ò ¾ ½º ÕÙ ÔÖÓ ××Ù× Pi ØÖ Ú ÙÒ Ð ÓÖ Ø Ñ × ÕÙ ÒØ Ð ´ÉÙ ËÓÖص × × ÓÒÒ × ÐÓ Ð ×¸ Ø Ó × Ø Ð × Ð Ñ ÒØ× ÙÜ ÔÓ× Ø ÓÒ× Ö ÙÐ Ö × ¼, n P¾ , ¾n P¾ , ..., (P − ½)n P¾ → ÒØ ÐÐÓÒÒ Ö ÙÐ Ö × × ÓÒÒ × ØÖ × ¾º ÙÒ ÔÖÓ ××Ù× Ö ×× Ñ Ð ´ Ø Öµ Ø ØÖ ØÓÙ× × ÒØ ÐÐÓÒ× Ö ÙÐ Ö׸ ÔÙ × × Ð Ø ÓÒÒ P − ½ Ô ÚÓØ׺ Ä ÔÖÓ ××Ù× Ù× ´ ÖÓ ×ص ÐÓÖ× × P − ½ Ô ÚÓØ׸ Ø ÕÙ ÔÖÓ ××Ù× Ô ÖØ Ø ÓÒÒ × Ð ×Ø ØÖ Ò P ÑÓÖ ÙÜ ¿º ÐйØÓ¹ ÐÐ »ØÓØ Ð Ü Ò ÕÙ ÔÖÓ ××Ù× Pi Ö × i¹ Ñ Ô ÖØ Ø ÓÒ Ø ÒÚÓ Ð j¹ Ñ Ô ÖØ Ø ÓÒ Ù ÔÖÓ ××Ù× j¸ ∀j = i º ÕÙ ÔÖÓ ××Ù× Ù× ÓÒÒ × × P Ô ÖØ Ø ÓÒ× Ò ÙÒ Ð ×Ø Ò Ð ØÖ º Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÈ Ö ÐÐ Ð ËÓÖØ Ò Ý Ê ÙÐ Ö Ë ÑÔÐ Ò ¹¿
  • 39. 0 124 57 89 101112 131415 1617 6 3 0 3 9 15 4 11 14 0 2 8 P0 P1 P2 0 2 4 8 9 11 143 15 4 11 63 9 12 15 17 4 11 4 7 11 13 14 16 21 5 8 10 4 11 0 4 11 63 9 12 15 17 3 4 7 11 13 14 16 4 0 21 5 8 10 1 2 6 9 7 11 5 8 10 ∅ 12 15 17 13 14 16 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 4 11 ´etape 1 : tri et ´echantillonnage r´egulier ´etape 2 : rassemblement (gather) choix de P − 1 pivots ´etape 3 : partition et comm´erage (all-to-all) ´etape 4 : fusion des P sous-listes sur chaque processus tableau vide P0 P1 P2 P0 P1 P2 P0 P1 P2 P0 P1 P2 P − 1 pivots tableau tri´e tableau `a trier Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÈ Ö ÐÐ Ð ËÓÖØ Ò Ý Ê ÙÐ Ö Ë ÑÔÐ Ò ¹¿
  • 40. Ö Ò Æ Ð× Ò ½ºÌÖ ¹ ºÈ Ö ÐÐ Ð ËÓÖØ Ò Ý Ê ÙÐ Ö Ë ÑÔÐ Ò ¹ ¼
  • 41. ÌÖ Ô Ö ØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× ³ Ð Ñ ÒØ× Ô Ö ×» ÑÔ Ö × Ê × ÙÜ ØÖ × ◮ Ð ÔÖ Ò Ô Ö ÔÓ× ×ÙÖ Ð ØÖ Ù Ð ËÓÖØ ◮ ÙÜ Ø Ô × Ð Ñ ÒØ Ö × ◮ Ô × Ô Ö ÓÑÔ Ö ×ÓÒ Ø Ò ´×Û Ôµ × Ô Ö × Ô Ö × (X[¼], X[½]), (X[¾], X[¿]), .... ◮ Ô × ÑÔ Ö ÓÑÔ Ö ×ÓÒ Ø Ò ´×Û Ôµ × Ô Ö × ÑÔ Ö × (X[½], X[¾]), (X[¿], X[ ]), .... ◮ ØÖ ÓÑÔÐ Ø Ò ÔÖ × n Ô × × Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹ ½
  • 42. 18 15 22 10 23 11 10 10 10 15 15 15 15 15 11 11 11 11 11 23 23 23 23 23 22 22 22 22 2218 18 18 18 18 10 10 phase paire phase impaire phase paire phase paire phase impaire entr´ee Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹ ¾
  • 43. Ò Ö Ð × Ö Ð ØÖ Ô Ö» ÑÔ Ö Ò ÖÓÙÔ × ◮ ØÖ Ö Ð × n/P Ð Ñ ÒØ× ÕÙ ÖÓÙÔ »ÔÖÓ ××Ù× ´ÉÙ ËÓÖØ × ÕÙ ÒØ Ðµ ◮ ÒÚÓÝ Ö»Ö ÚÓ Ö ´× Ò »Ö Ú µ Ð × Ð Ñ ÒØ× × Ô Ö × ÔÖÓ ××Ù× ◮ × Ð Ö Ò Ù ÔÖÓ ××Ù× ×Ø Ò Ö ÙÖ ÐÙ × Ô Ö ¸ ÐÓÖ× Ö Ö Ð × Ú Ð ÙÖ× Ð × ÔÐÙ× Ô Ø Ø ×¸ × ÒÓÒ Ö Ö Ð × Ú Ð ÙÖ× Ð × ÔÐÙ× Ö Ò ×º ◮ Ê Ô Ø Ö Ò× n/P Ó × → Ö ÒÙÐ Ö Ø P = ¾ P = n Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹ ¿
  • 44. Ò Ö Ð × Ö Ð ØÖ Ô Ö × Ô Ö» ÑÔ Ö Ò ÖÓÙÔ × Configuration initiale Configuration apr`es les tris locaux Phase 1(pair) Phase 2 (impair) Phase 3 (pair) Phase 4 (impair) 15, 11, 9, 16 3, 14, 8, 7 4, 6, 12, 10 5, 2, 13, 1 9, 11, 15, 16 3, 7, 8, 14 4, 6, 10, 12 1, 2, 5, 13 3, 7, 8, 9 11, 14, 15, 16 1, 2, 4, 5 6, 10, 12, 13 3, 7, 8, 9 1, 2, 4, 5 11, 14, 15, 16 6, 10, 12, 13 1, 2, 3, 4 5, 7, 8, 9 6, 10, 11, 12 13, 14, 15, 16 1, 2, 3, 4 5, 6, 7, 8 9, 10, 11, 12 13, 14, 15, 16 Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹
  • 45. Ò ÐÝ× Ð ÓÑÔÐ Ü Ø ◮ ØÖ Ò Ø Ð O( n P ÐÓ n P ) ◮ Ö P Ô × × ◮ ØÖ Ö Ð × ÔÐÙ× Ô Ø Ø × Ø Ö Ò × Ú Ð ÙÖ× Ò× ÕÙ Ô × O( n P ) ´ Ù× ÓÒÒ Ö Ð × Ð ×Ø × Ø Ö Ö Ð ÑÓ Ø ÓÒ ÖÒ µ ◮ ÓÑÑÙÒ Ø ÓÒ× O( n P ) ´ и × Ò× Ø ÑÔ× Ð Ø Ò µ ◮ ÓÑÔÐ Ü Ø ÐÓ Ð O( n P ÐÓ n P + n) ººº Ô × ØØÖ Ø ººº ◮ Ñ × ÒØ Ö ×× ÒØ ×ÙÖ ÙÒ Ö × Ù ÓÑÑÙÒ Ø ÓÒ Ò ÒÒ Ù Ö Ø ÓÒÒ Ð ººº Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹
  • 46. Ä × Ð ÓÖ Ø Ñ × ØÖ Ò Ô Ö ÐÐ Ð ÙÒ Ö ×ÙÑ ÇÒ ØÙ × Ð ÓÖ Ø Ñ × ×Ø Ò Ö × ÔÓÙÖ Ð ØÖ ◮ Ê Ò ËÓÖØ ◮ È Ö ÐÐ Ð ÉÙ ËÓÖØ ◮ ÀÝÔ ÖÕÙ ×ÓÖØ ◮ È Ö ÐÐ Ð ËÓÖØ Ò Ý Ê ÙÐ Ö Ë ÑÔÐ Ò ´ÈËÊ˵ ◮ Ç ¹ Ú Ò ÌÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ ËÓÖØ Ä Ô Ö ÓÖÑ Ò Ò ÔÖ Ø ÕÙ Ô Ò Ù×× × ÓÑÑÙÒ Ø ÓÒ× → Ô Ò Ð ØÓÔÓÐÓ Ù Ö × Ù ³ ÒØ Ö ÓÒÒ Ü ÓÒ Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹
  • 47. Ê Ù Ø ÓÒ Ñ Ò× ÓÒ Ú Ð Ø ÓÖ Ñ ÂÓ Ò×ÓÒ¹Ä Ò Ò×ØÖ Ù×× Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹
  • 48. Ä Ù × Ö Ò × Ñ Ò× ÓÒ× ÙÖ× Ó Ñ Ò× ÓÒ Ð ØÝ ´ ÐÐÑ Ò¸ ÒÚ ÒØ ÙÖ Ð ÔÖÓ Ö ÑÑ Ø ÓÒ ÝÒ Ñ ÕÙ µ ◮ Ø × Ð ÓÖ Ø Ñ × Ô Ò Ð Ñ Ò× ÓÒ d × ØØÖ ÙØ× ◮ Ð ÙÐ ×Ø Ò × ÓÙ × Ñ Ð Ö Ø × Ò Ω(d) ◮ Ð ÓÖ Ø Ñ × Ø ×ØÖÙ ØÙÖ × ÓÒÒ × ×ÓÙÚ ÒØ Ú ÙÒ ÓÒ×Ø ÒØ ÜÔÓÒ ÒØ ÐÐ Ò d Ò× Ð ÒÓØ Ø ÓÒ O(·) Od (½)º ◮ Ð Ú ×Ù Ð × Ö Ð × ÓÒÒ × Ò Ö Ò × Ñ Ò× ÓÒ× Ù ÓÙÖ ³ Ù ¸ Ò× Ð ØÖ Ø Ñ ÒØ × ÓÒÒ × ◮ ØÖ × ÓÙÖ ÒØ ØÖ Ú ÐÐ Ö Ò Ñ Ò× ÓÒ ½¼¼¼ Ø ÔÐÙ× ◮ × Ù×× Ó d ≫ n ´ Ñ Ò× ÓÒ ÒØÖ Ò× ÕÙ » ÜØÖ Ò× ÕÙ µ Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹
  • 49. × Ô ÒÓÑ Ò × ÒÓÒ¹ ÒØÙ Ø × Ò Ö Ò × Ñ Ò× ÓÒ× ◮ ÚÓÐÙÑ Ð ÐÐ Ò× Ö Ø Ò× Ð Ù ÙÒ Ø Ø Ò Ú Ö× Þ ÖÓ Bd = π d ¾ Γ(d ¾ + ½) rd , r = ½ ¾ ◮ Ö ÐÐ Ö ÙÐ Ö Rd Ò l ×ÓÙ×¹ Ú × ÓÒ× Ô Ö Ø Ô ÖØ Ø ÓÒÒ Ð³ ×Ô Ò ld ÝÔ Ö Ù × ÜÔÓÒ ÒØ Ð Ò d ´ld = ed ÐÓ l µº ij ÔÔÖÓ Ð Ö ÐÐ ÔØ Ø Ú Ò Ô ÖÑ Ø Ô × ÒÓÒ ÔÐÙ× Ô ×× Ö Ð³ ÐÐ ººº ◮ ÒØ Ö Ø ÓÒ ×ØÓ ×Ø ÕÙ Ð ÅÓÒØ ¹ ÖÐÓ ´ ≈ µ Ú ÒØ ÒÙØ Ð × Ð ººº ◮ ÓÒ Ò ×Ø Ò Ù ÔÐÙ× Ð ÔÐÙ× ÔÖÓ ÚÓ × Ò Ù ÔÐÙ× ÐÓ ÒØ Ò ÚÓ × Ò ººº ººº Ø ×Ø Ò ØÓ Ø Ò Ö ×Ø Ø ÔÓ ÒØ ÔÔÖÓ × Ø ×Ø Ò ØÓ Ø ÖØ ×Ø Ø ÔÓ ÒØ ººº ´ Ý Ö¸ ½ µ Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹
  • 50. Ü ÑÔÐ ½ ØÖÓÙÚ Ö Ð × Ñ × ÙÔÐ ÕÙ × Ò Ö ÙÔÐ Ø Ñ Ø Ø ÓÒ ◮ ÙÒ Ñ I[y][x] Ò ÓÙÐ ÙÖ ÊÎ Ø ÐÐ w × h ×Ø ÓÒÚ ÖØ Ò ÙÒ Ú Ø ÙÖ v(I) Ñ Ò× ÓÒ R¿wh ´Ú ØÓÖ Þ Ø ÓÒµ ◮ Ð ×Ø Ò ÒØÖ ÙÜ Ñ × I½ Ø I¾ ×Ø Ð ×ÓÑÑ × Ö Ò × Ù ÖÖ ´ ×ÙÑ Ó ×ÕÙ Ö Ö Ò × µ ËË (I½, I¾) = h i=½ w j=½ (I½[i][j] − I¾[i][j])¾ = v(I½) − v(I¾) ¾ ◮ ÙÒ Ñ ×Ø Ò ÓÙ Ð Ò× ÙÒ × ³ Ñ × × ×ÓÒ ÔÐÙ× ÔÖÓ ÚÓ × Ò ×Ø ÕÙ × Ñ ÒØ ÒØ ÕÙ ËË (I, ÈÈÎ(I)) ≤ ǫ ⇒ ÓÑÑ ÒØ Ð ÙÐ Ö Ð × ÔÐÙ× ÔÖÓ × ÚÓ × Ò× Ò Ö Ò × Ñ Ò× ÓÒ× Ò Ø ÑÔ× ×ÓÙ×¹Ð Ò Ö ¸ o(d) Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹ ¼
  • 51. Ü ÑÔÐ ¾ Ö ÖÓÙÔ Ö ÙÒ ÓÐÐ Ø ÓÒ ³ Ñ × Ü ÑÔÐ Ð × ÅÆÁËÌ × Ö × ÔÓ×Ø ÙÜ ´Í˵ n = ¼¼¼¼¸ d = ¾ ¾ = ØØÔ »»Ý ÒҺРÙÒº ÓÑ» Ü »ÑÒ ×Ø» Á Ð Ñ Òظ ØÖÓÙÚ Ö Ð × Ü ÐÙ×Ø Ö× ÔÓÙÖ Ð × Ö × ³¼³ ³ ³ ◮ ÙØ Ð × Ö Ð³ Ð ÓÖ Ø Ñ × k¹ÑÓÝ ÒÒ × ÄÐÓÝ Ò Ñ Ò× ÓÒ ×Ø ØÖÓÔ Ð ÒØ ººº ◮ ÓÑÑ ÒØ Ö → Ö Ù Ö Ð Ñ Ò× ÓÒ Ò ÓÒ× ÖÚ ÒØ Ð ÒÓØ ÓÒ ×Ø Ò Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹ ½
  • 52. Ä Ö Ù Ø ÓÒ Ñ Ò× ÓÒ ÓÖÑÙÐ Ö Ð ÔÖÓ Ð Ñ ◮ ÓÒÒ × X n ÔÓ ÒØ× Rd ◮ X ÒØ ÖÔÖ Ø ÓÑÑ ÙÒ Ñ ØÖ Ø ÐÐ n × d ´ÙÒ ÓÒÒ Ô Ö Ð Ò ¸ Ú Ø ÙÖ Ð Ò µ ◮ ÙÜ Ø Ò ÕÙ × ÔÓÙÖ Ö Ù Ö Ð Ñ Ò× ÓÒ ◮ × Ð Ø ÓÒÒ Ö Ð × Ñ Ò× ÓÒ× ÓÒ× ÖÚ Ö ´ ØÙÖ × Ð Ø ÓÒµ ◮ Ö ÓÑÔÓ× Ö Ð × Ñ Ò× ÓÒ× Ü ×Ø ÒØ × Ò ÒÓÙÚ ÐÐ × Ñ Ò× ÓÒ× ØÓÙØ Ò Ö ÒØ Ð³ Ò ÓÖÑ Ø ÓÒ ´Ð ÒÓØ ÓÒ ×Ø Ò µ Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹ ¾
  • 53. Ä Ö Ù Ø ÓÒ Ñ Ò× ÓÒ Ð Ò Ö ××Ó ÓÒ× ÙÒ Ú Ø ÙÖ y = y(x) ∈ Rk ØÓÙØ x A : Rd → Rk ÄÓÖ×ÕÙ y(x) ×Ø ÙÒ ÓÒ Ø ÓÒ Ð Ò Ö ¸ Ö ØÙÖ Ñ ØÖ ÐÐ y = x × A, Y = X × A A Ñ ØÖ Ø ÐÐ d × k ´x Ø y Ú Ø ÙÖ× Ð Ò ×µ ⇒ Y Ó Ø ØÖ Ð X ∀x, x′ ∈ X, y − y′ ¾ = xA − x′ A ¾ ≈ x − x ¾ Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹ ¿
  • 54. Ä Ø ÓÖ Ñ ÂÓ Ò×ÓÒ¹Ä Ò Ò×ØÖ Ù×× ´½ µ ËÓ Ø X n ÔÓ ÒØ× Rd Ø ǫ ∈ (¼, ½)¸ ÐÓÖ× Ð Ü ×Ø ÙÒ ØÖ Ò× ÓÖÑ Ø ÓÒ Ð Ò Ö A : Rd → Rk Ú k = O( ½ ǫ¾ ÐÓ n) Ø ÐÐ ÕÙ ∀x, x′ ∈ X, (½ − ǫ) x − x′ ¾ ≤ xA − x′ A ¾ ≤ (½ + ǫ) x − x′ ¾ →ÐÓÛ ×ØÓÖØ ÓÒ Ñ Ò ´ Ö ÒØ Ù × Ó ³ ×Ø Ô Ö Ø ÔÐÓÒ Ñ ÒØ ×Ó¹Ñ ØÖ ÕÙ µ ÇÒ Ô ×× Ð Ñ Ò× ÓÒ d Ð Ñ Ò× ÓÒ k = O( ½ ǫ¾ ÐÓ n)¸ Ò Ô Ò ÒØ d Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹
  • 55. Å ØÖ × A ÔÓÙÖ Ð × ÔÖÓ Ø ÓÒ Ð ØÓ Ö × ÈÖÓ Ø ÓÒ Ð ØÓ Ö A ◮ ÇÒ Ø Ö Ð × Ó ÒØ× Ð Ñ ØÖ A′ Ð ØÓ Ö Ñ ÒØ ×Ù Ú ÒØ ÙÒ ÐÓ ÒÓÖÑ Ð ×Ø Ò Ö ´ µ A′ = [ai,j], ai,j ∼ N(¼, ½) ◮ ÇÒ Ó Ø ÒØ ÙÒ ÒØ ÐÐÓÒ Ð ØÓ Ö ³ÙÒ ÐÓ ÒÓÖÑ Ð ×Ø Ò Ö N(¼, ½) Ô ÖØ Ö ÐÓ × ÙÒ ÓÖÑ × U½ Ø U¾ Ò Ô Ò ÒØ × Ô Ö N = −¾ ÐÓ U½ Ó×(¾πU¾) ← ØÖ Ò× ÓÖÑ Ø ÓÒ ÓܹÅÙÐÐ Ö ◮ ÓÒ Ù×Ø Ð³ ÐÐ A = k d A′ Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹
  • 56. ÈÓÙÖÕÙÓ Ð Ñ Ö ÔÖÓ Ø ÓÒ× Ð ØÓ Ö × ◮ ×Ó Ø ÙÒ ×Ô k¹ Ò Ð ØÓ Ö A Ú k ≥ ÐÓ n ǫ¾ ¾ − ǫ¿ ¿ º ◮ ÒÓØÓÒ× ˜x = d k ÔÖÓ Ax ÔÖÓ Ø ÓÒ ÓÖØ Ó ÓÒ Ð x ×ÙÖ Aº Ä ÑÑ ∀p, q ∈ X, P ˜p − ˜q ¾ p − q ¾ ∈ [½ − ǫ, ½ + ǫ] ≤ ¾ n¾ ◮ ÈÖ ÙÚ ÈÖÓ Ð Ø ÕÙ ˜x × Ø × ×× Ð Ø ÓÖ Ñ ÂÄ ≥ ½ − n ¾ ¾ n¾ = ½ n ◮ ÇÒ Ô ÙØ Ó × Ö O(n) ÔÖÓ Ø ÓÒ× Ø Ö ÒØ Ö ÙÒ ÔÖÓ Ð Ø ×Ù × ÓÒ×Ø ÒØ Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹
  • 57. Ä Ì ³ Ù ÓÙÖ ³ Ù ººº Ê ÖÓÙÔ Ö × Ñ × ÁÑÔÐ Ñ ÒØ Ö Ð × ÂÓ Ò×ÓÒ¹Ä Ò Ò×ØÖ Ù×× k¹ÑÓÝ ÒÒ × ÔÓÙÖ ÙÒ × ³ Ñ × ÇÒ Ú Ô ×× Ö R¾ ¼¼¼¼ R ¿¾ ØÓÙØ Ò ØÖÓÙÚ ÒØ × Ô ÖØ Ø ÓÒ× × Ñ Ð Ð × ººº Ö Ò Ò Ö Ô Ø ÓÑÔÐ Ü Ø Ô ×× ÒØ O(sdkn) Oǫ(skn ÐÓ n) Ó s ×Ø Ð ÒÓÑ Ö ³ Ø Ö Ø ÓÒ× ´ Ú Oǫ(nd ÐÓ n) ÔÓÙÖ Ð ÙÐ Ö Ð × ÔÖÓ Ø ÓÒ×µ Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹
  • 58. Ê ×ÙÑ ØÖ Ô Ö ÐÐ Ð ´ ÕÙ Ð Ö Ö Ð Ö ÀÝÔ ÖÉÙ ËÓÖظ ÈËÊ˵ Ð Ö Ù Ø ÓÒ Ñ Ò× ÓÒ ÔÓÙÖ Ð × ÓÒÒ × Ò Ö Ò × Ñ Ò× ÓÒ× ÈÓÙÖ Ð ÔÖÓ Ò Ó × Ð Ö Ð × Ô ØÖ × Ø ½¼ Ù ÔÓÐÝ ÓÔ Ö Ò Æ Ð× Ò ¾ºÊ × ÙÜ ØÖ ×¹½ºØÖ Ò×ÔÓ× Ø ÓÒ× Ô Ö×» ÑÔ Ö× ¹