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Participant : Olivier Devillers
Mots-clés : précision numérique, algorithme robuste
L'hypothèse irréaliste d'une arithmétique opérant sur des
nombres réels, qui est largement utilisée dans la
conception des algorithmes géométriques, a été sérieusement
remise en question ces dernières années [20]. Un prédicat géométrique
consiste généralement en l'évaluation du signe d'une expression
algébrique. Dans la plupart des cas, un calcul arrondi produit un
résultat fiable, mais parfois les erreurs d'arrondi peuvent
rendre l'algorithme inutilisable. Le calcul arrondi peut produire
un signe incorrect seulement si la valeur absolue de l'expression
algébrique est plus petite qu'une certaine valeur
(petite), qui est l'erreur maximale possible
introduite lors de l'évaluation de l'expression. Ce seuil
dépend de la
structure de l'expression et de l'arithmétique utilisée par
l'ordinateur, en supposant que les opérandes ne sont pas entachés
d'erreur. Une paire (calculateur de l'expression, seuil) est un
filtre arithmétique, auquel il faut adjoindre une
seconde méthode de calcul, exacte celle-là, en cas d'échec de la
certification.
En parallèle avec notre travail sur les méthodes exactes de
calcul des déterminants (voir section 3.2.3 ) nous avons développé une technique
générale pour évaluer l'efficacité d'un filtre arithmétique
[40]. L'analyse consiste
dans l'évaluation du seuil et de la probabilité d'échec du
filtre. Pour illustrer cette approche, nous analysons deux
prédicats importants, ceux de localisation par rapport à un
hyperplan ou une hyper-sphère, sous l'hypothèse que les points
définissant l'objet soient choisis avec une probabilité uniforme
dans la sphère ou le cube unité. Nous montrons que la probabilité
que la valeur absolue du déterminant correspondant soit plus
petite que V (V petit) est bornée par :
pour la localisation
par rapport à un hyperplan,
pour un
cercle en dimension 1 (cas d'école !),
pour un cercle en dimension 2 et
pour une sphère en dimension supérieure. Les
constantes sont petites et leurs valeurs sont données dans
l'article.
Travail effectué en collaboration avec F. Preparata, université de Brown.