Categorical quantum computation

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Reliable computation for geometric models

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Inclusion and exclusion in nutrigenetics clinical research: ethical & scientific challenges

Background/Aims: There are compelling reasons to ensure participation of ethnic minorities and populations of all ages worldwide in nutrigenetics clinical research. If findings in such research are valid for some individuals, groups, or communities, and not for others, then ethical questions of justice – and not only issues of methodology and external validity – arise. This paper aims to examine inclusion in nutrigenetics clinical research and its scientific and ethical challenges. Methods: 173 publications were identified through a systematic review of clinical studies in nutrigenetics published between 1998 and 2007 inclusively. Data such as participants' demographics as well as eligibility criteria were extracted. Results: There is no consistency in the way participants’ origins (ancestry, ethnicity or race) and ages are described in publications. A vast majority of the studies identified was conducted in North America and Europe and focused on “white” participants. Our results show that pregnant women (and fetuses), minors and the elderly (≥75 years old) remain underrepresented. Conclusion: Representativeness in nutrigenetics research is a challenging ethical and scientific issue. Yet, if nutrigenetics is to benefit whole populations and be used in public and global health agendas, fair representation, as well as clear descriptions of participants in publications are crucial.

Practical and Foundational Aspects of Secure Computation

Il y a des problemes qui semblent impossible a resoudre sans l'utilisation d'un tiers parti honnete. Comment est-ce que deux millionnaires peuvent savoir qui est le plus riche sans dire a l'autre la valeur de ses biens ? Que peut-on faire pour prevenir les collisions de satellites quand les trajectoires sont secretes ? Comment est-ce que les chercheurs peuvent apprendre les liens entre des medicaments et des maladies sans compromettre les droits prives du patient ? Comment est-ce qu'une organisation peut ecmpecher le gouvernement d'abuser de l'information dont il dispose en sachant que l'organisation doit n'avoir aucun acces a cette information ? Le Calcul multiparti, une branche de la cryptographie, etudie comment creer des protocoles pour realiser de telles taches sans l'utilisation d'un tiers parti honnete. Les protocoles doivent etre prives, corrects, efficaces et robustes. Un protocole est prive si un adversaire n'apprend rien de plus que ce que lui donnerait un tiers parti honnete. Un protocole est correct si un joueur honnete recoit ce que lui donnerait un tiers parti honnete. Un protocole devrait bien sur etre efficace. Etre robuste correspond au fait qu'un protocole marche meme si un petit ensemble des joueurs triche. On demontre que sous l'hypothese d'un canal de diusion simultane on peut echanger la robustesse pour la validite et le fait d'etre prive contre certains ensembles d'adversaires. Le calcul multiparti a quatre outils de base : le transfert inconscient, la mise en gage, le partage de secret et le brouillage de circuit. Les protocoles du calcul multiparti peuvent etre construits avec uniquements ces outils. On peut aussi construire les protocoles a partir d'hypoth eses calculatoires. Les protocoles construits a partir de ces outils sont souples et peuvent resister aux changements technologiques et a des ameliorations algorithmiques. Nous nous demandons si l'efficacite necessite des hypotheses de calcul. Nous demontrons que ce n'est pas le cas en construisant des protocoles efficaces a partir de ces outils de base. Cette these est constitue de quatre articles rediges en collaboration avec d'autres chercheurs. Ceci constitue la partie mature de ma recherche et sont mes contributions principales au cours de cette periode de temps. Dans le premier ouvrage presente dans cette these, nous etudions la capacite de mise en gage des canaux bruites. Nous demontrons tout d'abord une limite inferieure stricte qui implique que contrairement au transfert inconscient, il n'existe aucun protocole de taux constant pour les mises en gage de bit. Nous demontrons ensuite que, en limitant la facon dont les engagements peuvent etre ouverts, nous pouvons faire mieux et meme un taux constant dans certains cas. Ceci est fait en exploitant la notion de cover-free families . Dans le second article, nous demontrons que pour certains problemes, il existe un echange entre robustesse, la validite et le prive. Il s'effectue en utilisant le partage de secret veriable, une preuve a divulgation nulle, le concept de fantomes et une technique que nous appelons les balles et les bacs. Dans notre troisieme contribution, nous demontrons qu'un grand nombre de protocoles dans la litterature basee sur des hypotheses de calcul peuvent etre instancies a partir d'une primitive appelee Transfert Inconscient Veriable, via le concept de Transfert Inconscient Generalise. Le protocole utilise le partage de secret comme outils de base. Dans la derniere publication, nous counstruisons un protocole efficace avec un nombre constant de rondes pour le calcul a deux parties. L'efficacite du protocole derive du fait qu'on remplace le coeur d'un protocole standard par une primitive qui fonctionne plus ou moins bien mais qui est tres peu couteux. On protege le protocole contre les defauts en utilisant le concept de privacy amplication .

Distributed conditional computation

L'objectif de cette thèse est de présenter différentes applications du programme de recherche de calcul conditionnel distribué. On espère que ces applications, ainsi que la théorie présentée ici, mènera à une solution générale du problème d'intelligence artificielle, en particulier en ce qui a trait à la nécessité d'efficience. La vision du calcul conditionnel distribué consiste à accélérer l'évaluation et l'entraînement de modèles profonds, ce qui est très différent de l'objectif usuel d'améliorer sa capacité de généralisation et d'optimisation. Le travail présenté ici a des liens étroits avec les modèles de type mélange d'experts. Dans le chapitre 2, nous présentons un nouvel algorithme d'apprentissage profond qui utilise une forme simple d'apprentissage par renforcement sur un modèle d'arbre de décisions à base de réseau de neurones. Nous démontrons la nécessité d'une contrainte d'équilibre pour maintenir la distribution d'exemples aux experts uniforme et empêcher les monopoles. Pour rendre le calcul efficient, l'entrainement et l'évaluation sont contraints à être éparse en utilisant un routeur échantillonnant des experts d'une distribution multinomiale étant donné un exemple. Dans le chapitre 3, nous présentons un nouveau modèle profond constitué d'une représentation éparse divisée en segments d'experts. Un modèle de langue à base de réseau de neurones est construit à partir des transformations éparses entre ces segments. L'opération éparse par bloc est implémentée pour utilisation sur des cartes graphiques. Sa vitesse est comparée à deux opérations denses du même calibre pour démontrer le gain réel de calcul qui peut être obtenu. Un modèle profond utilisant des opérations éparses contrôlées par un routeur distinct des experts est entraîné sur un ensemble de données d'un milliard de mots. Un nouvel algorithme de partitionnement de données est appliqué sur un ensemble de mots pour hiérarchiser la couche de sortie d'un modèle de langage, la rendant ainsi beaucoup plus efficiente. Le travail présenté dans cette thèse est au centre de la vision de calcul conditionnel distribué émis par Yoshua Bengio. Elle tente d'appliquer la recherche dans le domaine des mélanges d'experts aux modèles profonds pour améliorer leur vitesse ainsi que leur capacité d'optimisation. Nous croyons que la théorie et les expériences de cette thèse sont une étape importante sur la voie du calcul conditionnel distribué car elle cadre bien le problème, surtout en ce qui concerne la compétitivité des systèmes d'experts.

How Gene Patents May Inhibit Scientific Research

Commentaire / Commentary

Studying Your Own Country. Social Scientific Knowledge For Our Times and Places; Presidential Address to the Canadian Political Science Association, St Catharines, May 28, 2014

Political science is both a generalizing and an anchored, nationally defined, discipline. Too often, the first perspective tends to crowd out the latter, because it appears more prestigious, objective, or scientific. Behind the international/national dichotomy, there are indeed rival conceptions of social science, and important ontological, epistemological and methodological assumptions. This article discusses these assumptions and stresses the critical contribution of idiographic, single-outcome studies, the importance of producing relevant, usable knowledge, and the distinctive implications of studying one’s own country, where a scholar is also a citizen, involved in more encompassing national conversations. The aim is not to reject the generalizing, international perspective, or even the comparative approach, but rather to reaffirm the importance of maintaining as well, and in fact celebrating, the production of social scientific knowledge directly relevant for our own times and places.

PSWT Based Linear Predictive Coding and Development of a Parallel Multiple Subsequence Structure for DWT Computation

During 1990's the Wavelet Transform emerged as an important signal processing tool with potential applications in time-frequency analysis and non-stationary signal processing.Wavelets have gained popularity in broad range of disciplines like signal/image compression, medical diagnostics, boundary value problems, geophysical signal processing, statistical signal processing,pattern recognition,underwater acoustics etc.In 1993, G. Evangelista introduced the Pitch- synchronous Wavelet Transform, which is particularly suited for pseudo-periodic signal processing.The work presented in this thesis mainly concentrates on two interrelated topics in signal processing,viz. the Wavelet Transform based signal compression and the computation of Discrete Wavelet Transform. A new compression scheme is described in which the Pitch-Synchronous Wavelet Transform technique is combined with the popular linear Predictive Coding method for pseudo-periodic signal processing. Subsequently,A novel Parallel Multiple Subsequence structure is presented for the efficient computation of Wavelet Transform. Case studies also presented to highlight the potential applications.

Investigations On The Development Of An Ann Model & Visual Manipulation Approach For 2-D Dft Computation In Image Processing

This thesis is an outcome of the investigations carried out on the development of an Artificial Neural Network (ANN) model to implement 2-D DFT at high speed. A new definition of 2-D DFT relation is presented. This new definition enables DFT computation organized in stages involving only real addition except at the final stage of computation. The number of stages is always fixed at 4. Two different strategies are proposed. 1) A visual representation of 2-D DFT coefficients. 2) A neural network approach. The visual representation scheme can be used to compute, analyze and manipulate 2D signals such as images in the frequency domain in terms of symbols derived from 2x2 DFT. This, in turn, can be represented in terms of real data. This approach can help analyze signals in the frequency domain even without computing the DFT coefficients. A hierarchical neural network model is developed to implement 2-D DFT. Presently, this model is capable of implementing 2-D DFT for a particular order N such that ((N))4 = 2. The model can be developed into one that can implement the 2-D DFT for any order N upto a set maximum limited by the hardware constraints. The reported method shows a potential in implementing the 2-D DF T in hardware as a VLSI / ASIC

Median computation in graphs using consensus strategies

Following the Majority Strategy in graphs, other consensus strategies, namely Plurality Strategy, Hill Climbing and Steepest Ascent Hill Climbing strategies on graphs are discussed as methods for the computation of median sets of pro¯les. A review of algorithms for median computation on median graphs is discussed and their time complexities are compared. Implementation of the consensus strategies on median computation in arbitrary graphs is discussed

Computation of locally free class groups

We show that the locally free class group of an order in a semisimple algebra over a number field is isomorphic to a certain ray class group. This description is then used to present an algorithm that computes the locally free class group. The algorithm is implemented in MAGMA for the case where the algebra is a group ring over the rational numbers.

On the Computation of Fourier Coefficients

In this paper we derive an identity for the Fourier coefficients of a differentiable function f(t) in terms of the Fourier coefficients of its derivative f'(t). This yields an algorithm to compute the Fourier coefficients of f(t) whenever the Fourier coefficients of f'(t) are known, and vice versa. Furthermore this generates an iterative scheme for N times differentiable functions complementing the direct computation of Fourier coefficients via the defining integrals which can be also treated automatically in certain cases.

Computation of relativistic symmetry orbitals for finite double point groups

A program is presented for the construction of relativistic symmetry-adapted molecular basis functions. It is applicable to 36 finite double point groups. The algorithm, based on the projection operator method, automatically generates linearly independent basis sets. Time reversal invariance is included in the program, leading to additional selection rules in the non-relativistic limit.

Fast computation of concept lattices using data mining techniques

We present a new algorithm called TITANIC for computing concept lattices. It is based on data mining techniques for computing frequent itemsets. The algorithm is experimentally evaluated and compared with B. Ganter's Next-Closure algorithm.

Algorithmic Computation of Formal Fourier Series

KAAD (Katholischer Akademischer Ausländer-Dienst)