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LIPIcs, Volume 248, ISAAC 2022, Complete Volume
LIPIcs, Volume 248, ISAAC 2022, Complete Volum
Programmation et indécidabilités dans les systèmes complexes
N/AUn système complexe est un système constitué d'un ensemble d'entités quiinteragissent localement, engendrant des comportements globaux, émergeant dusystème, qu'on ne sait pas expliquer à partir du comportement local, connu, desentités qui le constituent. Nos travaux ont pour objet de mieux cerner lesliens entre certaines propriétés des systèmes complexes et le calcul. Parcalcul, il faut entendre l'objet d'étude de l'informatique, c'est-à-dire ledéplacement et la combinaison d'informations. À l'aide d'outils issus del'informatique, l'algorithmique et la programmation dans les systèmes complexessont abordées selon trois points de vue. Une première forme de programmation,dite externe, consiste à développer l'algorithmique qui permet de simuler lessystèmes étudiés. Une seconde forme de programmation, dite interne, consiste àdévelopper l'algorithmique propre à ces systèmes, qui permet de construire desreprésentants de ces systèmes qui exhibent des comportements programmés. Enfin,une troisième forme de programmation, de réduction, consiste à plonger despropriétés calculatoires complexes dans les représentants de ces systèmes pourétablir des résultats d'indécidabilité -- indice d'une grande complexitécalculatoire qui participe à l'explication de la complexité émergente. Afin demener à bien cette étude, les systèmes complexes sont modélisés par desautomates cellulaires. Le modèle des automates cellulaires offre une dualitépertinente pour établir des liens entre complexité des propriétés globales etcalcul. En effet, un automate cellulaire peut être décrit à la fois comme unréseau d'automates, offrant un point de vue familier de l'informatique, etcomme un système dynamique discret, une fonction définie sur un espacetopologique, offrant un point de vue familier de l'étude des systèmesdynamiques discrets.Une première partie de nos travaux concerne l'étude de l'objet automatecellulaire proprement dit. L'observation expérimentale des automatescellulaires distingue, dans la littérature, deux formes de dynamiques complexesdominantes. Certains automates cellulaires présentent une dynamique danslaquelle émergent des structures simples, sortes de particules qui évoluentdans un domaine régulier, se rencontrent lors de brèves collisions, avant degénérer d'autres particules. Cette forme de complexité, dans laquelletransparaît une notion de quanta d'information localisée en interaction, estl'objet de nos études. Un premier champ de nos investigations est d'établir uneclassification algébrique, le groupage, qui tend à rendre compte de ce type decomportement. Cette classification met à jour un type d'automate cellulaireparticulier : les automates cellulaires intrinsèquement universels. Un automatecellulaire intrinsèquement universel est capable de simuler le comportement detout automate cellulaire. C'est l'objet de notre second champ d'investigation.Nous caractérisons cette propriété et démontrons son indécidabilité. Enfin, untroisième champ d'investigation concerne l'algorithmique des automatescellulaires à particules et collisions. Étant donné un ensemble de particuleset de collisions d'un tel automate cellulaire, nous étudions l'ensemble desinteractions possibles et proposons des outils pour une meilleure programmationinterne à l'aide de ces collisions.Une seconde partie de nos travaux concerne la programmation par réduction. Afinde démontrer l'indécidabilité de propriétés dynamiques des automatescellulaires, nous étudions d'une part les problèmes de pavage du plan par desjeux de tuiles finis et d'autre part les problèmes de mortalité et depériodicité dans les systèmes dynamiques discrets à fonction partielle. Cetteétude nous amène à considérer des objets qui possèdent la même dualité entredescription combinatoire et topologique que les automates cellulaires. Unenotion d'apériodicité joue un rôle central dans l'indécidabilité des propriétésde ces objets
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Predicting multibody assembly of proteins
textThis thesis addresses the multi-body assembly (MBA) problem in the context of protein assemblies. [...] In this thesis, we chose the protein assembly domain because accurate and reliable computational modeling, simulation and prediction of such assemblies would clearly accelerate discoveries in understanding of the complexities of metabolic pathways, identifying the molecular basis for normal health and diseases, and in the designing of new drugs and other therapeutics. [...] [We developed] F²Dock (Fast Fourier Docking) which includes a multi-term function which includes both a statistical thermodynamic approximation of molecular free energy as well as several of knowledge-based terms. Parameters of the scoring model were learned based on a large set of positive/negative examples, and when tested on 176 protein complexes of various types, showed excellent accuracy in ranking correct configurations higher (F² Dock ranks the correcti solution as the top ranked one in 22/176 cases, which is better than other unsupervised prediction software on the same benchmark). Most of the protein-protein interaction scoring terms can be expressed as integrals over the occupied volume, boundary, or a set of discrete points (atom locations), of distance dependent decaying kernels. We developed a dynamic adaptive grid (DAG) data structure which computes smooth surface and volumetric representations of a protein complex in O(m log m) time, where m is the number of atoms assuming that the smallest feature size h is [theta](r[subscript max]) where r[subscript max] is the radius of the largest atom; updates in O(log m) time; and uses O(m)memory. We also developed the dynamic packing grids (DPG) data structure which supports quasi-constant time updates (O(log w)) and spherical neighborhood queries (O(log log w)), where w is the word-size in the RAM. DPG and DAG together results in O(k) time approximation of scoring terms where k << m is the size of the contact region between proteins. [...] [W]e consider the symmetric spherical shell assembly case, where multiple copies of identical proteins tile the surface of a sphere. Though this is a restricted subclass of MBA, it is an important one since it would accelerate development of drugs and antibodies to prevent viruses from forming capsids, which have such spherical symmetry in nature. We proved that it is possible to characterize the space of possible symmetric spherical layouts using a small number of representative local arrangements (called tiles), and their global configurations (tiling). We further show that the tilings, and the mapping of proteins to tilings on arbitrary sized shells is parameterized by 3 discrete parameters and 6 continuous degrees of freedom; and the 3 discrete DOF can be restricted to a constant number of cases if the size of the shell is known (in terms of the number of protein n). We also consider the case where a coarse model of the whole complex of proteins are available. We show that even when such coarse models do not show atomic positions, they can be sufficient to identify a general location for each protein and its neighbors, and thereby restricts the configurational space. We developed an iterative refinement search protocol that leverages such multi-resolution structural data to predict accurate high resolution model of protein complexes, and successfully applied the protocol to model gp120, a protein on the spike of HIV and currently the most feasible target for anti-HIV drug design.Computer Science