A Linearization Technique for Multivariate Polynomials Using Convex Polyhedra Based on Handelman-Krivine's Theorem

Alexandre Maréchal 1, * Michaël Périn 1
* Auteur correspondant
1 DCS
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Abstract : We present a new linearization method to over-approximate non-linear multivariate polynomials with convex polyhedra. It is based on Handelman-Krivine's theorem and consists in using products of constraints of a polyhedron to over-approximate a polynomial on this polyhedron. We implemented it together with two other linearization methods that we will not detail in this paper, but that we shall use as comparison. Our implementation in Ocaml generates certificates that can be verified by a trusted checker, certified in Coq, that guarantees the correctness of our linear approximation.
Type de document :
Communication dans un congrès
David Baelde; Jade Alglave. Vingt-sixièmes Journées Francophones des Langages Applicatifs (JFLA 2015), Jan 2015, Le Val d'Ajol, France. Actes des Vingt-sixièmes Journées Francophones des Langages Applicatifs (JFLA 2015), 〈http://jfla.inria.fr/2015〉
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Contributeur : Alexandre Maréchal <>
Soumis le : lundi 21 septembre 2015 - 09:02:49
Dernière modification le : vendredi 6 juillet 2018 - 10:08:02
Document(s) archivé(s) le : mardi 29 décembre 2015 - 08:53:48

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Alexandre Maréchal, Michaël Périn. A Linearization Technique for Multivariate Polynomials Using Convex Polyhedra Based on Handelman-Krivine's Theorem. David Baelde; Jade Alglave. Vingt-sixièmes Journées Francophones des Langages Applicatifs (JFLA 2015), Jan 2015, Le Val d'Ajol, France. Actes des Vingt-sixièmes Journées Francophones des Langages Applicatifs (JFLA 2015), 〈http://jfla.inria.fr/2015〉. 〈hal-01099142v2〉

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