Statistical physics of constraint satisfaction problems

La technique des répliques est une technique formidable prenant ses origines de la physique statistique, comme un moyen de calculer l'espérance du logarithme de la constante de normalisation d'une distribution de probabilité à haute dimension. Dans le jargon de physique, cette quantité est connue sous le nom de l’énergie libre, et toutes sortes de quantités utiles, telle que l’entropie, peuvent être obtenue de là par des dérivées. Cependant, ceci est un problème NP-difficile, qu’une bonne partie de statistique computationelle essaye de résoudre, et qui apparaît partout; de la théorie des codes, à la statistique en hautes dimensions, en passant par les problèmes de satisfaction de contraintes. Dans chaque cas, la méthode des répliques, et son extension par (Parisi et al., 1987), se sont prouvées fortes utiles pour illuminer quelques aspects concernant la corrélation des variables de la distribution de Gibbs et la nature fortement nonconvexe de son logarithme negatif. Algorithmiquement, il existe deux principales méthodologies adressant la difficulté de calcul que pose la constante de normalisation: a). Le point de vue statique: dans cette approche, on reformule le problème en tant que graphe dont les nœuds correspondent aux variables individuelles de la distribution de Gibbs, et dont les arêtes reflètent les dépendances entre celles-ci. Quand le graphe en question est localement un arbre, les procédures de message-passing sont garanties d’approximer arbitrairement bien les probabilités marginales de la distribution de Gibbs et de manière équivalente d'approximer la constante de normalisation. Les prédictions de la physique concernant la disparition des corrélations à longues portées se traduise donc, par le fait que le graphe soit localement un arbre, ainsi permettant l’utilisation des algorithmes locaux de passage de messages. Ceci va être le sujet du chapitre 4. b). Le point de vue dynamique: dans une direction orthogonale, on peut contourner le problème que pose le calcul de la constante de normalisation, en définissant une chaîne de Markov le long de laquelle, l’échantillonnage converge à celui selon la distribution de Gibbs, tel qu’après un certain nombre d’itérations (sous le nom de temps de relaxation), les échantillons sont garanties d’être approximativement générés selon elle. Afin de discuter des conditions dans lesquelles chacune de ces approches échoue, il est très utile d’être familier avec la méthode de replica symmetry breaking de Parisi. Cependant, les calculs nécessaires sont assez compliqués, et requièrent des notions qui sont typiquemment étrangères à ceux sans un entrainement en physique statistique.  Ce mémoire a principalement deux objectifs : i) de fournir une introduction a la théorie des répliques, ses prédictions, et ses conséquences algorithmiques pour les problèmes de satisfaction de constraintes, et ii) de donner un survol des méthodes les plus récentes adressant la transition de phase, prédite par la méthode des répliques, dans le cas du problème k−SAT, à partir du point de vu statique et dynamique, et finir en proposant un nouvel algorithme qui prend en considération la transition de phase en question.

Keyphrases: problèmes de satisfaction de contraintes, transition de phase, méthode des replicas, chaînes de Markov Monte Carlo, marche aléatoire