Mathématiques discrètesLes mathématiques discrètes, parfois appelées mathématiques finies, sont l'étude des structures mathématiques fondamentalement discrètes, par opposition aux structures continues. Contrairement aux nombres réels, qui ont la propriété de varier "en douceur", les objets étudiés en mathématiques discrètes (tels que les entiers relatifs, les graphes simples et les énoncés en logique) ne varient pas de cette façon, mais ont des valeurs distinctes séparées.
Loi de PoissonEn théorie des probabilités et en statistiques, la loi de Poisson est une loi de probabilité discrète qui décrit le comportement du nombre d'événements se produisant dans un intervalle de temps fixé, si ces événements se produisent avec une fréquence moyenne ou espérance connue, et indépendamment du temps écoulé depuis l'événement précédent. gauche|vignette|Chewing gums sur un trottoir. Le nombre de chewing gums sur un pavé est approximativement distribué selon une loi de Poisson.
Calcul stochastiqueLe calcul est l’étude des phénomènes aléatoires dépendant du temps. À ce titre, c'est une extension de la théorie des probabilités. Ne pas confondre avec la technique des calculateurs stochastiques. Le domaine d’application du calcul stochastique comprend la mécanique quantique, le traitement du signal, la chimie, les mathématiques financières, la météorologie et même la musique. Un processus aléatoire est une famille de variables aléatoires indexée par un sous-ensemble de ou , souvent assimilé au temps (voir aussi Processus stochastique).
DiscrétisationEn mathématiques appliquées, la discrétisation est la transposition d'un état (fonction, modèle, variable, équation) en un équivalent . Ce procédé constitue en général une étape préliminaire à la résolution numérique d'un problème ou sa programmation sur machine. Un cas particulier est la dichotomisation où le nombre de classes discrètes est 2, où on peut approcher une variable continue en une variable binaire. La discrétisation est aussi reliée aux mathématiques discrètes, et compte parmi les composantes importantes de la programmation granulaire.
Mesure aléatoireEn théorie des probabilités, une mesure aléatoire est une détermination de mesure d'un élément aléatoire. Soit X un espace métrique séparable complet et la tribu de son ensemble de Borel. Une mesure de Borel μ sur X est finie si μ (A) < ∞ pour chaque ensemble A borélien limité. Soit l'espace de toutes les mesures finies sur . Soit un espace probabilisé. Alors, une mesure aléatoire des cartes de cet espace de probabilité à l'espace mesurable .
Compound Poisson distributionIn probability theory, a compound Poisson distribution is the probability distribution of the sum of a number of independent identically-distributed random variables, where the number of terms to be added is itself a Poisson-distributed variable. The result can be either a continuous or a discrete distribution. Suppose that i.e., N is a random variable whose distribution is a Poisson distribution with expected value λ, and that are identically distributed random variables that are mutually independent and also independent of N.
Équation différentielle stochastiqueUne équation différentielle stochastique (EDS) est une généralisation de la notion d'équation différentielle prenant en compte un terme de bruit blanc. Les EDS permettent de modéliser des trajectoires aléatoires, tels des cours de bourse ou les mouvements de particules soumises à des phénomènes de diffusion. Elles permettent aussi de traiter théoriquement ou numériquement des problèmes issus de la théorie des équations aux dérivées partielles.
Discrete time and continuous timeIn mathematical dynamics, discrete time and continuous time are two alternative frameworks within which variables that evolve over time are modeled. Discrete time views values of variables as occurring at distinct, separate "points in time", or equivalently as being unchanged throughout each non-zero region of time ("time period")—that is, time is viewed as a discrete variable. Thus a non-time variable jumps from one value to another as time moves from one time period to the next.
Génération (sciences sociales)vignette|redresse|Rupture entre les générations (Oran, Algérie, 2015). La génération est un concept en sciences sociales utilisé en démographie pour désigner une sous-population dont les membres, ayant à peu près le même âge ou ayant vécu à la même époque historique, partagent un certain nombre de pratiques et de représentations du fait de ce même âge ou de cette même appartenance à une époque.
Génération Zvignette|Jeunes manifestants en faveur d'une loi sur le climat, Paris, 9 mai 2021 La génération Z est la génération des personnes nées entre et (bien que les délimitations varient selon les définitions). Elle succède à la génération Y et précède la génération Alpha. Elle est définie comme une génération née alors que les communications numériques étaient déjà bien installées dans la société.
Génération grandioseLa génération grandiose est une appellation désignant les personnes nées aux États-Unis entre 1905 et 1925. Cette expression a été forgée par le journaliste Tom Brokaw pour décrire la génération ayant grandi durant la Grande Dépression aux États-Unis, puis qui a combattu durant la Seconde Guerre mondiale, ainsi que ceux qui ont fourni une contribution matérielle décisive à l'effort de guerre par leur productivité. Tom Brokaw, The Greatest Generation, New York, Random House, 1998, 464 p..
Génération XLa génération X désigne, selon la classification de William Strauss et Neil Howe, le groupe des Occidentaux nés entre 1965 et 1976. D'autres spécialistes la définissent par la période 1961-1981 ou 1962-1971 (compromis entre les définitions d'Olazabal, 2009 ; Hamel, 2003 et 2009 ; Allain, 2008 ; Foot, 1999 et Coupland, 1991). Cette génération est intercalée entre celle des Babyboomeurs et la génération Y. L'expression « génération X » a d’abord été utilisée en démographie, puis en sociologie et en marketing.