Problème de couverture par ensemblesEn informatique théorique, le problème de couverture par ensembles (Set Cover problem en anglais) est un problème d'algorithmique particulièrement important car c'est l'un des 21 problèmes NP-complets de Karp . Étant donné un ensemble A, on dit qu'un élément e est couvert par A si e appartient à A. Étant donné un ensemble U et une famille S de sous-ensembles de U, le problème consiste à couvrir tous les éléments U avec une sous-famille de S la plus petite possible.
Résolution de problèmevignette|Résolution d'un problème mathématique. La résolution de problème est le processus d'identification puis de mise en œuvre d'une solution à un problème. Analyse de cause racine (ACR, Root cause analysis) : cette démarche part du constat qu'il est plus judicieux de traiter les causes d'un problème que d'en traiter les symptômes immédiats. Puisqu'analyser les causes d'un problème permet d'en déterminer une solution définitive, et donc, empêcher qu'il ne se reproduise de nouveau.
Algorithme gloutonUn algorithme glouton (greedy algorithm en anglais, parfois appelé aussi algorithme gourmand, ou goulu) est un algorithme qui suit le principe de réaliser, étape par étape, un choix optimum local, afin d'obtenir un résultat optimum global. Par exemple, dans le problème du rendu de monnaie (donner une somme avec le moins possible de pièces), l'algorithme consistant à répéter le choix de la pièce de plus grande valeur qui ne dépasse pas la somme restante est un algorithme glouton.
Admissible heuristicIn computer science, specifically in algorithms related to pathfinding, a heuristic function is said to be admissible if it never overestimates the cost of reaching the goal, i.e. the cost it estimates to reach the goal is not higher than the lowest possible cost from the current point in the path. It is related to the concept of consistent heuristics. While all consistent heuristics are admissible, not all admissible heuristics are consistent. An admissible heuristic is used to estimate the cost of reaching the goal state in an informed search algorithm.
Optimisation SDPEn mathématiques et en informatique théorique, l'optimisation SDP ou semi-définie positive, est un type d'optimisation convexe, qui étend l'optimisation linéaire. Dans un problème d'optimisation SDP, l'inconnue est une matrice symétrique que l'on impose d'être semi-définie positive. Comme en optimisation linéaire, le critère à minimiser est linéaire et l'inconnue doit également satisfaire une contrainte affine. L'optimisation SDP se généralise par l'optimisation conique, qui s'intéresse aux problèmes de minimisation d'une fonction linéaire sur l'intersection d'un cône et d'un sous-espace affine.
Isobel Miller KuhnIsobel Selina Miller Kuhn, born Isobel Selina Miller, aka, "Belle" (December 17, 1901 – March 20, 1957), known as Isobel Kuhn, was a Canadian Christian missionary to the Lisu people of Yunnan Province, China, and northern Thailand. She served with the China Inland Mission, along with her husband, John, as a Bible translator, church planter, Bible teacher, evangelist and authored nine books about her experiences. Isobel Selina Miller was born in Toronto, Ontario, Canada, and moved with her family to Vancouver, British Columbia, when she was eleven years old.
Optimisation non linéaireEn optimisation, vue comme branche des mathématiques, l'optimisation non linéaire (en anglais : nonlinear programming – NLP) s'occupe principalement des problèmes d'optimisation dont les données, i.e., les fonctions et ensembles définissant ces problèmes, sont non linéaires, mais sont aussi différentiables autant de fois que nécessaire pour l'établissement des outils théoriques, comme les conditions d'optimalité, ou pour la bonne marche des algorithmes de résolution qui y sont introduits et analysés.
Jeff KuhnJeffrey Richard Kuhn, also known as Jeff Kuhn, is an American physicist and astronomer who is a professor of astronomy at the University of Hawaii. He is known for his contributions to astrophysics and the search for extraterrestrial life, particularly in the areas of telescope and detection system development, the study of the Sun and its corona, and the search for planets around other stars.
Gajski–Kuhn chartThe Gajski–Kuhn chart (or Y diagram) depicts the different perspectives in VLSI hardware design. Mostly, it is used for the development of integrated circuits. Daniel Gajski and Robert Kuhn developed it in 1983. In 1985, Robert Walker and Donald Thomas refined it. According to this model, the development of hardware is perceived within three domains that are depicted as three axis and produce a Y. Along these axis, the abstraction levels that describe the degree of abstraction.
Daniel HumairDaniel Humair, né le à Genève, est un batteur et compositeur de jazz ainsi qu'un peintre suisse. Bénéficiant de la reconnaissance de tous, il est plus facile de citer les musiciens avec lesquels il n'a pas joué que l'inverse, car il a côtoyé la plupart des jazzmen des 50 dernières années : Don Byas, Lucky Thompson, Kenny Dorham, Bud Powell, Oscar Pettiford, Chet Baker, Eric Dolphy.
Hamiltonian path problemIn the mathematical field of graph theory the Hamiltonian path problem and the Hamiltonian cycle problem are problems of determining whether a Hamiltonian path (a path in an undirected or directed graph that visits each vertex exactly once) or a Hamiltonian cycle exists in a given graph (whether directed or undirected). Both problems are NP-complete.
Joseph E. KuhnJoseph E. Kuhn (June 14, 1864 – November 12, 1935) was a career officer in the United States Army. He attained the rank of major general, and was most notable for his command of the 79th Division during World War I, and his post-war commands of IX Corps, Schofield Barracks, and Vancouver Barracks. A native of Leavenworth, Kansas, Kuhn graduated at the top of his United States Military Academy (USMA) class of 1885; assigned to the Engineers, he carried out rivers and harbors construction and maintenance assignments in Detroit and San Francisco.
