Dynamics and Coalitions in Sequential Games

We consider N-player non-zero sum games played on finite trees (i.e., sequential games), in which the players have the right to repeatedly update their respective strategies (for instance, to improve the outcome wrt to the current strategy profile). This generates a dynamics in the game which may eventually stabilise to a Nash Equilibrium (as with Kukushkin's lazy improvement), and we argue that it is interesting to study the conditions that guarantee such a dynamics to terminate. We build on the works of Le Roux and Pauly who have studied extensively one such dynamics, namely the Lazy Improvement Dynamics. We extend these works by first defining a turn-based dynamics, proving that it terminates on subgame perfect equilibria, and showing that several variants do not terminate. Second, we define a variant of Kukushkin's lazy improvement where the players may now form coalitions to change strategies. We show how properties of the players' preferences on the outcomes affect the termination of this dynamics, and we thereby characterise classes of games where it always terminates (in particular two-player games).Comment: In Proceedings GandALF 2017, arXiv:1709.0176

SurVegE-logiciel pour le suivi de la végétation en parcelles permanentes

UniVegE, Clermont Auvergne University, conducts research relating to the characterization of natural and anthropized habitats, from plant bio-indicators, for the purpose of management and conservation. Since 2005, this work has been supplemented by research and expertise relating to the diagnosis and monitoring of natural areas on permanent plots and along transects, on behalf of environmental partners: Regional nature parks, Espaces Naturels Sensibles of the departement 63, Clermont-Auvergne metropole ... In this context 51 permanent plots have been set up in natural areas of the Massif central, territories of local authorities and/or protected areas. This experience made it possible to test new monitoring methods to concretely respond to managers’ questions and lead to the development of the SurVegE software.SurVegE (SURvey VEGetation Ecology) is an assistance software for the operator who manages natural areas. It allows, from floristic surveys carried out on bounded and geore­ferenced permanent plots, to characterize the floristic and ecological changes occurring between several years. The data analysis, integrated into the software and based on the values of benchmarks assigned to plant species, directly provides the comparative results quantified and illustrated, in the form of diagrams, figures and tables.We will present here some features of the software, taking as an example concrete cases of studies carried out in the field. The sites selected correspond to different types of habitats and have been the subject of either initial reports or comparative diachronic analyses.UniVegE, Université Clermont Auvergne, conduit des recherches qui ont trait à la caractérisation des habitats naturels et anthropisés, à partir des bio-indicateurs végétaux, dans une finalité de gestion et de conservation. Depuis 2005, ces travaux ont été complétés par des recherches et expertises portant sur le diagnostic et le suivi d’espaces naturels sur des parcelles permanentes et le long de transects, pour le compte de partenaires de l’environnement : Parcs naturels régionaux, Espaces Naturels Sensibles du département 63, Clermont-Auvergne métropole… Dans ce cadre 51 parcelles permanentes ont été mises en place dans des espaces naturels du Massif central, territoires de collectivités territoriales et/ou aires protégées. Cette expérience a permis de tester de nouvelles méthodes de suivi pour répondre concrètement aux questionnements des gestionnaires et déboucher sur l’élaboration du logiciel SurVegE.SurVegE (SURveillance VÉGétation Écologie) est un logiciel d’assistance à l’opérateur gestionnaire d’espaces naturels. Il permet, à partir de relevés floristiques effectués sur des parcelles permanentes bornées et géoréférencées, de caractériser les changements floristiques et écologiques intervenus entre plusieurs années. L’analyse des données, intégrée dans le logiciel et basée sur des valeurs d’indices de référence affectés aux espèces végétales, fournit directement les résultats comparatifs chiffrés et illustrés, sous forme de diagrammes, figures et tableaux.Nous allons présenter ici certaines fonctionnalités du logiciel en prenant comme exemple des cas concrets d’études menées sur le terrain. Les sites sélectionnés correspondent à différents types d’habitats et ont fait l’objet soit d’états initiaux, soit d’analyses diachroniques comparatives

The productivity advantages of large cities: Distinguishing agglomeration from firm selection

Firms are more productive on average in larger cities. Two explanations have been offered: agglomeration economies (larger cities promote interactions that increase productivity) and firm selection (larger cities toughen competition allowing only the most productive to survive). To distinguish between them, we nest a generalised version of a seminal firm selection model and a standard model of agglomeration. Stronger selection in larger cities left truncates the productivity distribution whereas stronger agglomeration right shifts and dilates the distribution. We assess the relative importance of agglomeration and firm selection using French establishment level data and a new quantile approach. Spatial productivity differences in France are mostly explained by agglomeration.agglomeration; firm selection; productivity; cities

Loire-Atlantique, Maine-et-Loire, Mayenne, Sarthe

Comme souvent les conditions météorologiques auront été déterminantes en ce qui concerne le nombre et la qualité des découvertes. L’année 2011 aura été marquée par une intense sécheresse hivernale puis printanière dont nous garderons les bénéfices pendant tout le mois de juin et ce malgré un inversement de tendance à partir du 10 du même mois qui nous aura finalement privés de résultats exceptionnels. Donc, malgré un nombre de sites inédits inférieur à celui d’années précédentes, cette campag..

Fast minimum variance wavefront reconstruction for extremely large telescopes

We present a new algorithm, FRiM (FRactal Iterative Method), aiming at the reconstruction of the optical wavefront from measurements provided by a wavefront sensor. As our application is adaptive optics on extremely large telescopes, our algorithm was designed with speed and best quality in mind. The latter is achieved thanks to a regularization which enforces prior statistics. To solve the regularized problem, we use the conjugate gradient method which takes advantage of the sparsity of the wavefront sensor model matrix and avoids the storage and inversion of a huge matrix. The prior covariance matrix is however non-sparse and we derive a fractal approximation to the Karhunen-Loeve basis thanks to which the regularization by Kolmogorov statistics can be computed in O(N) operations, N being the number of phase samples to estimate. Finally, we propose an effective preconditioning which also scales as O(N) and yields the solution in 5-10 conjugate gradient iterations for any N. The resulting algorithm is therefore O(N). As an example, for a 128 x 128 Shack-Hartmann wavefront sensor, FRiM appears to be more than 100 times faster than the classical vector-matrix multiplication method.Comment: to appear in the Journal of the Optical Society of America

Light Emission in Silicon from Carbon Nanotubes

The use of optics in microelectronic circuits to overcome the limitation of metallic interconnects is more and more considered as a viable solution. Among future silicon compatible materials, carbon nanotubes are promising candidates thanks to their ability to emit, modulate and detect light in the wavelength range of silicon transparency. We report the first integration of carbon nanotubes with silicon waveguides, successfully coupling their emission and absorption properties. A complete study of this coupling between carbon nanotubes and silicon waveguides was carried out, which led to the demonstration of the temperature-independent emission from carbon nanotubes in silicon at a wavelength of 1.3 {\mu}m. This represents the first milestone in the development of photonics based on carbon nanotubes on silicon

Apprentissage de connaissances structurelles à partir de cartes et classification multi-classes : Application à la mise a jour de cartes d'occupation du sol

International audienceLe nombre de satellites et de capteurs pour la télédétection dédiés à l'observation de la Terre ne cesse d'augmenter, permettant ainsi d'avoir une masse de données importante en particulier en matière d'images. Parallèlement, un effort permanent vise, d'une part, à améliorer l'accès à ces données et, d'autre part, à développer d'avantages d'outils pour les manipuler. De tels efforts sont particulièrement utiles dans des contextes socio-environnementaux très dynamiques spatialement et temporellement, pour lesquels il est nécessaire de suivre et de prédire les événements environnementaux et sociétaux. En revanche, en présence d'un tel flux de données, nous avons besoin de méthodes automatiques d'interprétation d'images. Une solution envisageable pour répondre à ce besoin est de bénéficier des atouts de l'intelligence artificielle pour l'obtention de cartes d'occupation du sol issues d'une classification des régions des images. Afin de contribuer à l'automatisation de la classification, nous proposons une méthode d'induction de règles interprétables par des non-experts et mettant en évidence, explicitement, des connaissances structurelles. Cette méthode s'appuie sur la programmation logique inductive (PLI) et en particulier sur le système inductif ”Aleph”. L'application de la méthode de classification Multi-class Rule Set Intersection (MRSI) permet ensuite de classifier tout nouvel objet au regard des ses caractéristiques intrinsèques et de celles des objets environnants. Nous avons appliqué notre méthodologie à l'étude de la dynamique du littoral de la Guyane Française. Suite à ce travail, nous avons induit 136 règles de classification pour 38 classes d'occupation du sol. Ces règles sont intelligibles et simples à interpréter de par l'utilisation de la logique du premier ordre. Les performances du système ont été évaluées par la validation croisée. En moyenne, la précision, la spécificité et la sensibilité sont, respectivement, égales à 84,62%, 99,57% et 77,22%. Ces résultats quantitatifs montrent une bonne performance de la méthodologie pour la mise à jour automatique de cartes d'occupation du sol et/ou l'assistance aux opérateurs utilisant l'analyse d'image orientée-objet