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RÉSUMÉ
Le principal argument souvent avancé en physique pour utiliser les tenseurs est leur définition intrinsèque permettant l’invariance de leurs propriétés vis-à-vis du système de coordonnées. Dans cet article, un autre intérêt des tenseurs est mis en avant, à savoir l’unicité de leur décomposition en somme de tenseurs simples. Cette unicité permet d’identifier ces tenseurs simples à des grandeurs ayant un sens physique. Cette propriété unique, décrite en détail dans cet article, a inspiré de nombreux travaux ces dernières années dans des domaines applicatifs très variés, notamment en science des données, dont il est donné un aperçu.
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The main argument often put forward in physics to use tensors is their intrinsic definition allowing the invariance of their properties with respect to the coordinate system. In this paper, another interest of tensors is put forward, namely the uniqueness of their decomposition into a sum of simple tensors. This uniqueness allows to identify these simple tensors to quantities having a physical meaning. This unique property, described in detail in this article, has inspired numerous works in recent years in a wide variety of application domains, particularly in data science, which is outlined here.
Auteur(s)
-
Pierre COMON : Directeur de recherche Université Grenoble Alpes, CNRS, Grenoble INP, Gipsa-Lab, Grenoble, France
INTRODUCTION
Les tenseurs sont des objets utilisés depuis longtemps en physique, car ils jouissent de propriétés d’invariance vis-à-vis des systèmes de coordonnées utilisés. Ils apparaissent aussi lorsque l’on veut évaluer la complexité arithmétique de certains problèmes. Enfin, on les rencontre en statistiques, avec les moments et les cumulants de variables aléatoires multivariées. Mais plus récemment, les tenseurs ont fait leur entrée dans d’autres secteurs du monde de l’ingénieur, tels que les télécommunications, l’ingénierie biomédicale, la chimiométrie, le traitement du signal, et bien d’autres. Pourtant ce n’est pas l’indépendance du système de coordonnées dans leur définition qui a permis aux tenseurs de revenir au cœur des outils algébriques utilisés par les ingénieurs. Alors que s’est-il passé ?
Une des propriétés fondamentales des tenseurs est qu’ils peuvent se décomposer de manière unique en une somme de tenseurs plus simples, sous des hypothèses assez faibles. Et dans bien des situations, ces termes plus simples revêtent une signification physique intéressante. C’est cette propriété d’unicité qui leur a valu ce regain d’intérêt depuis une douzaine d’années. Nous décrivons cette propriété fondamentale dans la section 2. Toutefois, en présence d’erreurs de mesure (e.g. bruit), le tenseur mesuré n’a pas le rang escompté de sorte qu’il faudrait calculer la meilleure approximation de rang faible. Or cette approximation n’existe pas toujours comme nous le montrons dans la section 3, ce qui complique l’implantation des algorithmes. Enfin plusieurs applications phares sont décrites dans la section 4.
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MOTS-CLÉS
rang tensoriel séparation aveugle des sources décomposition canonique polyadique (CP) MLSVD traitement d'antenne
KEYWORDS
tensor rank | blind source separation | canonical polyadic decomposition (CP) | MLSVD | antenna array processing
DOI (Digital Object Identifier)
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Décompositions tensorielles approchées2. Décompositions tensorielles exactes
On pourrait croire que les décompositions matricielles usuelles s’étendent facilement aux tenseurs, mais il n’en est rien. En réalité il existe des différences importantes dès que l’on passe de l’ordre 2 à l’ordre 3, qui à la fois constituent l’intérêt du recours aux tenseurs, mais aussi soulèvent de nouvelles difficultés théoriques et algorithmiques.
2.1 2.1 Rang tensoriel, décomposition canonique polyadique (CP)
Nous avons vu dans l’exemple 3 une forme simple de tenseurs, très utile dans les applications, car ces derniers représentent des fonctions à variables séparées. Décomposer un tenseur en somme de tenseurs simples conduit à la première proposition :
Proposition 4 : décomposition CP (CPD). Tout tenseur
est décomposable en une somme de tenseurs simples de la forme
.
Autrement dit, tout tenseur
peut s’écrire :
( 9 )
Puisque, comme nous l’avons vu dans le paragraphe 1.1 et dans l’exemple 11, la représentation de chaque tenseur
est définie...
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Décompositions tensorielles exactes
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - HACKBUSCH (W.) - Tensor Spaces and Numerical Tensor Calculus. - Series in Computational Mathematics. Berlin, Heidelberg: Springer (2012). ISBN: 978-3-642-28026-9.
-
(2) - RUIZ-TOLOSA (J.R., CASTILLO (E.) - From Vectors to Tensors. - Universitext. Berlin, Heidelberg : Springer (2005).
-
(3) - LANDSBERG (J.M.) - Tensors : Geometry and Applications. - T. 128. Graduate Studies in Mathematics. AMS publ., p. 439 (2012).
-
(4) - SHITOV (Y.) - A counterexample to Comon’s conjecture. - In: SIAM Journal on Applied Algebra and Geometry 2.3 (2018), p. 428–443.
-
(5) - COMON (P.) et al - Symmetric Tensors and Symmetric Tensor Rank. - In: SIAM Journal on Matrix Analysis Appl. 30.3. hal-00327599, p. 1254–1279, sept. 2008.
-
(6) - COMON (P., JUTTEN...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
H. BECKER et al. – Brain source IMaging Algorithms (BIMA). Logiciel de localisation de sources cérébrales distribués, IDDN. FR.001.200011.000. S.P.2016.000.31230. Mai 2016.
HAUT DE PAGE
P. Comon. Method and device for blind equalization of a communication channel. Patent no 9806709, registered for Eurecom Institute. Mai 1998.
L. ALBERA et al. Procédé d’identification et de séparation autodidacte de mélanges de sources aux ordres supérieurs – Method for High-Order Blind Identification of Mixtures of Sources. patent registered for Thales Communications, FR 03.04041. US extension US2004-0260522A1, Dec. 23, 2004. Avr. 2003.
HAUT DE PAGE
N-way toolbox :
http://www.models.kvl.dk/algorithms
Tensor Toolbox :
Tensor package :
http://www.gipsa-lab.grenoble-inp.fr/~pierre.comon
Three-mode company :
http://three-mode.leidenuniv.nl/
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