Accelerating convergence of a Separable Augmented Lagrangian Algorithm

We analyze the numerical behaviour of a separable Augmented Lagrangian algorithm with multiple scaling parameters, different parameters associated with each dualized coupling constraint as well as with each subproblem. We show that an optimal superlinear rate of convergence can be theoretically attained in the twice differentiable case and propose an adaptive scaling strategy with the same ideal convergence properties. Numerical tests performed on quadratic programs confirm that Adaptive Global Scaling subsumes former scaling strategies with one or many parameters

Effet de la nature des ions alcalins et alcalino-terreux sur la structure d'un verre riche en terre

Dans le cadre d'une étude structurale d'un verre de confinement de déchets nucléaires de type aluminoborosilicate et riche en terres rares, l'influence de la nature des ions alcalins ou alcalino-terreux est analysée. Pour cela deux séries de verres ont été élaborées dans lesquelles l'ion Na+ (respectivement l'ion Ca2+) présent dans la composition de référence, est totalement substitué par un autre ion alcalin Li+, K+, Rb+ ou Cs+ (respectivement un autre ion alcalino-terreux Mg2+, Sr2+ ou Ba2+). Ces verres, analysés par spectroscopie d'absorption optique, Raman et RMN 27Al et 11B, ont permis de montrer le fort impact de la nature de l'ion modificateur aussi bien sur la structure du réseau vitreux ( variation du rapport BO3/BO4 et variations locales du degré de polymérisation) que de l'environnement local de la terre rare (diminution du degré de covalence de la liaison Nd-O avec l'augmentation de la force de champ de l'ion modificateur)

Structural study of a rare earth-rich aluminoborosilicate glass containing various alkali and alkaline-earth modifier cations

4 pagesA rare-earth rich aluminoborosilicate glass of composition (given in wt.%): 50.68 SiO2 - 4.25 Al2O3 - 8.50 B2O3 - 12.19 M2O - 4.84 M'O - 3.19 ZrO2 - 16.35 Nd2O3 (where M and M' are respectively an alkali and alkaline earth cation) is currently under study as potential nuclear waste form. In this work, we were interested in the structure of this glass in relation with the modifier cation type. Two different glass series were elaborated by changing separately the nature of the alkaline (M=Li, Na, K, Rb, Cs) and the alkaline-earth (M'=Mg, Ca, Sr, Ba) ions and different structural studies were intended to elucidate the local environment of the rare-earth and the network arrangement. Only slight effect was put in evidence on the covalency degree and the length of Nd-O linkage with a change of M or M', by optical spectroscopy and EXAFS measurements. Raman and MAS NMR (29Si, 27Al, 11B) spectroscopies showed a variation of the polymerization degree of the network with the size of the modifier cation. Finally, the most important feature of this glass composition is related to the AlO4- charge compensation which was proved to be uniquely assured by alkali cations

SINE RNA Induces Severe Developmental Defects in Arabidopsis thaliana and Interacts with HYL1 (DRB1), a Key Member of the DCL1 Complex

The proper temporal and spatial expression of genes during plant development is governed, in part, by the regulatory activities of various types of small RNAs produced by the different RNAi pathways. Here we report that transgenic Arabidopsis plants constitutively expressing the rapeseed SB1 SINE retroposon exhibit developmental defects resembling those observed in some RNAi mutants. We show that SB1 RNA interacts with HYL1 (DRB1), a double-stranded RNA-binding protein (dsRBP) that associates with the Dicer homologue DCL1 to produce microRNAs. RNase V1 protection assays mapped the binding site of HYL1 to a SB1 region that mimics the hairpin structure of microRNA precursors. We also show that HYL1, upon binding to RNA substrates, induces conformational changes that force single-stranded RNA regions to adopt a structured helix-like conformation. Xenopus laevis ADAR1, but not Arabidopsis DRB4, binds SB1 RNA in the same region as HYL1, suggesting that SINE RNAs bind only a subset of dsRBPs. Consistently, DCL4-DRB4-dependent miRNA accumulation was unchanged in SB1 transgenic Arabidopsis, whereas DCL1-HYL1-dependent miRNA and DCL1-HYL1-DCL4-DRB4-dependent tasiRNA accumulation was decreased. We propose that SINE RNA can modulate the activity of the RNAi pathways in plants and possibly in other eukaryotes

The SIB Swiss Institute of Bioinformatics' resources: focus on curated databases

The SIB Swiss Institute of Bioinformatics (www.isb-sib.ch) provides world-class bioinformatics databases, software tools, services and training to the international life science community in academia and industry. These solutions allow life scientists to turn the exponentially growing amount of data into knowledge. Here, we provide an overview of SIB's resources and competence areas, with a strong focus on curated databases and SIB's most popular and widely used resources. In particular, SIB's Bioinformatics resource portal ExPASy features over 150 resources, including UniProtKB/Swiss-Prot, ENZYME, PROSITE, neXtProt, STRING, UniCarbKB, SugarBindDB, SwissRegulon, EPD, arrayMap, Bgee, SWISS-MODEL Repository, OMA, OrthoDB and other databases, which are briefly described in this article

Modèles et algorithmes pour la planification de production à moyen terme en environnement incertain

We focus in this thesis, on the optimization process of large systems under uncertainty, and more speci cally on solving the class of so-called deterministic equivalents with the help of splitting methods. The underlying application we have in mind is the electricity unit commitment problem under climate, market and energy consumption randomness, arising at EDF. We set the natural time-space-randomness couplings related to this application and we propose two new discretization schemes to tackle the randomness one, each of them based on non-parametric estimation of conditional expectations. This constitute an alternative to the usual scenario tree construction. We use the mathematical model consisting of the sum of two convex functions, a separable one and a coupling one. On the one hand, this simpli ed model o ers a general framework to study decomposition-coordination algorithms by elapsing technicality due to a particular choice of subsystems. On the other hand, the convexity assumption allows to take advantage of monotone operators theory and to identify proximal methods as xed point algorithms. We underly the differential properties of the generalized re ections we are looking for a xed point in order to derive bounds on the speed of convergence. Then we examine two families of decomposition-coordination algorithms resulting from operator splitting methods, namely Forward-Backward and Rachford methods. We suggest some practical method of acceleration of the Rachford class methods. To this end, we analyze the method from a theorethical point of view, furnishing as a byproduct explanations to some numerical observations. Then we propose as a response some improvements. Among them, an automatic updating strategy of scaling factors can correct a potential bad initial choice. The convergence proof is made easier thanks to stability results of some operator composition with respect to graphical convergence provided before. We also submit the idea of introducing \jumps" in the method when applied to polyedral problems based on the goemetry shaped by the sequence of iterates. Finally, we prove it is possible to preserve global convergence while not taking into account all subproblems at every iteration but only a subset, via the addition of a control mecanism. The practical interest of theses propositions is corroborated by numerical experiments performed on the electric production management problem.Nous nous intéressons dans cette thèse aux problèmes d'optimisation de systèmes de grande taille en environnement incertain et plus particulièrement à la résolution de leurs équivalents déterministes par des méthodes de décomposition de type proximal. L'application sous-jacente que nous avons à l'esprit est celle de la gestion optimale de la production électrique d'EDF soumise aux aléas climatique, de marche et de consommation. Nous mettons 'a plat les couplages naturels espace-temps- aléas liés à cette application et proposons deux nouveaux schémas de discrétisation pour le couplage des aléas, bas'es sur l'estimation non-paramétrique de espérance conditionnelle, qui constituent des alternatives à la construction d'arbres de scénarios. Nous nous intéressons ensuite aux méthodes de décomposition en travaillant sur un modèle général, celui de la minimisation d'une somme de deux fonctions convexes, la première séparable et l'autre couplante. D'une part, ce modèle simplifie nous exonéré de la technicité due à un choix particulier de cou- plage et de sous-système. D'autre part hypothèse de convexité permet de tirer parti de la théorie des opérateurs monotones et de l'identification des méthodes proximales comme des algorithmes de points fixes. Nous mettons l'accent sur les propriétés différentielles des opérateurs de réflexion généralisée dont on cherche un point fixe, qui permettent de borner la vitesse de convergence. Nous étudions ensuite deux familles d'algorithmes de décomposition-coordination issues des méthodes dites d'éclatement d'opérateurs, à savoir les méthodes Forward-Backward et de type Rachford. Nous suggérons quelques techniques d'accélération de la convergence des méthodes de type Rachford. Pour cela, nous analysons dans un premier temps la méthode d'un point de vue théorique, fournissant ainsi des explications à certaines observations numériques, avant de proposer des améliorations en réponse. Parmi elles, une mise a' jour automatique du facteur d'échelle permet de corriger son éventuel mauvais choix initial. La preuve de convergence de cette technique se voit facilitée grâce aux résultats de stabilité de certaines lois internes vis a' vis de la convergence graphique établis en amont. Nous soumettons aussi l'idée d'introduire des "sauts" dans la méthode lorsqu'elle est appliquée à des problèmes polyédraux, en fondant nos argument sur la géométrie formée par la suite des itérés. En dernier lieu, nous montrons qu'il est possible, en ajoutant un mécanisme de contrôle, de s'affranchir de la résolution de tous les sous-problèmes à chaque itération en préservant la convergence globale. L'intérêt pratique de ces suggestions est confirmé par des tests numériques sur le problème de gestion de production électrique

Modèles et algorithmes pour la planification de production à moyen terme en environnement incertain (application de méthodes de décomposition proximales)

Cette thèse traite des problèmes d'optimisation de systèmes de grande taille en environnement incertain et plus particulièrement à la résolution de leurs équivalents déterministes par des méthodes de décomposition de type proximal. Deux nouveaux schémas de discrétisation des aléas basés sur l'estimation non-paramétrique de l'espérance conditionnelle sont proposés. Nous nous intéressons ensuite aux méthodes de décomposition en tirant parti de la théorie des opérateurs monotones. Nous mettons l'accent sur les propriétés différentielles des opérateurs de réflexion généralisée dont on cherche un point fixe, qui permettent de borner la vitesse de convergence. Nous suggérons quelques techniques d'accélération de la convergence des méthodes de type Rachford. Pour cela, nous analysons dans un premier temps la méthode d'un point de vue théorique avant de proposer des améliorations en réponse. Parmi elles, une mise à jour automatique du facteur d'échelle permet de corriger son éventuel mauvais choix initial. La preuve de convergence de cette technique se voit facilitée grâce aux résultats de stabilité de certaines lois internes vis-à-vis de la convergence graphique établis en amont. Nous soumettons aussi l'idée d'introduire des "sauts" dans la méthode lorsqu'elle est appliquée à des problèmes polyédraux. En dernier lieu, nous montrons qu'il est possible, en ajoutant un mécanisme de contrôle, de s'affranchir de la résolution de tous les sous-problèmes à chaque itération en préservant la convergence globale. L'intérêt pratique de ces suggestions est confirmé par des tests numériques sur le problème de gestion de production électriqueCLERMONT FD-BCIU Sci.et Tech. (630142101) / SudocSudocFranceF

Transcranial direct current stimulation as a tool for postoperative pain management: a review of the current clinical evidence

Adequate control of acute postoperative pain remains a challenge, and many patients still experience moderate to severe pain. Surgery is also a major cause of chronic pain, which cannot reliably be prevented with available interventions. Current analgesic regimens are also associated with severe side-effects. Consequently, we are in need of new techniques to better manage pain in the perioperative period. Transcranial direct current stimulation (tDCS)—a non-invasive neuromodulation technique—affects pain perception and modulation in human volunteers. Its ease of use, relatively low cost and absence of serious side effects make it an ideal candidate for clinical practice and a recent review concluded that it reduces pain intensity and improves quality of life of chronic pain patients. This article aims to review the clinical evidence for its use as a tool for postoperative pain management. In summary, seven randomized con-trolled trials have included over 310 patients and report encouraging results, most notably a considerable reduction in postoperative opioid use. More studies are need-ed to better establish the place of tDCS in this setting and to determine the optimal stimulation protocols

A survey on operator splitting and decomposition of convex programs

International audienceMany structured convex minimization problems can be modeled by the search of a zero of the sum of two monotone operators. Operator splitting methods have been designed to decompose and regularize at the same time these kind of models. We review here these models and the classical splitting methods. We focus on the numerical sensitivity of these algorithms with respect to the scaling parameters that drive the regularizing terms, in order to accelerate convergence rates for different classes of models