UncertaintyUncertainty refers to epistemic situations involving imperfect or unknown information. It applies to predictions of future events, to physical measurements that are already made, or to the unknown. Uncertainty arises in partially observable or stochastic environments, as well as due to ignorance, indolence, or both. It arises in any number of fields, including insurance, philosophy, physics, statistics, economics, finance, medicine, psychology, sociology, engineering, metrology, meteorology, ecology and information science.
Ensemble flouLa théorie des sous-ensembles flous est une théorie mathématique du domaine de l’algèbre abstraite. Elle a été développée par Lotfi Zadeh en 1965 afin de représenter mathématiquement l'imprécision relative à certaines classes d'objets et sert de fondement à la logique floue. Les sous-ensembles flous (ou parties floues) ont été introduits afin de modéliser la représentation humaine des connaissances, et ainsi améliorer les performances des systèmes de décision qui utilisent cette modélisation.
Neuro-fuzzyIn the field of artificial intelligence, the designation neuro-fuzzy refers to combinations of artificial neural networks and fuzzy logic. Neuro-fuzzy hybridization results in a hybrid intelligent system that combines the human-like reasoning style of fuzzy systems with the learning and connectionist structure of neural networks. Neuro-fuzzy hybridization is widely termed as fuzzy neural network (FNN) or neuro-fuzzy system (NFS) in the literature.
Inférence bayésiennevignette|Illustration comparant les approches fréquentiste et bayésienne (Christophe Michel, 2018). L’inférence bayésienne est une méthode d'inférence statistique par laquelle on calcule les probabilités de diverses causes hypothétiques à partir de l'observation d'événements connus. Elle s'appuie principalement sur le théorème de Bayes. Le raisonnement bayésien construit, à partir d'observations, une probabilité de la cause d'un type d'événements.
Goal settingGoal setting involves the development of an action plan designed in order to motivate and guide a person or group toward a goal. Goals are more deliberate than desires and momentary intentions. Therefore, setting goals means that a person has committed thought, emotion, and behavior towards attaining the goal. In doing so, the goal setter has established a desired future state which differs from their current state thus creating a mismatch which in turn spurs future actions.
Propagation des incertitudesUne mesure est toujours entachée d'erreur, dont on estime l'intensité par l'intermédiaire de l'incertitude. Lorsqu'une ou plusieurs mesures sont utilisées pour obtenir la valeur d'une ou de plusieurs autres grandeurs (par l'intermédiaire d'une formule explicite ou d'un algorithme), il faut savoir, non seulement calculer la valeur estimée de cette ou ces grandeurs, mais encore déterminer l'incertitude ou les incertitudes induites sur le ou les résultats du calcul.
Uncertainty quantificationUncertainty quantification (UQ) is the science of quantitative characterization and estimation of uncertainties in both computational and real world applications. It tries to determine how likely certain outcomes are if some aspects of the system are not exactly known. An example would be to predict the acceleration of a human body in a head-on crash with another car: even if the speed was exactly known, small differences in the manufacturing of individual cars, how tightly every bolt has been tightened, etc.
Affirmation and negationIn linguistics and grammar, affirmation (abbreviated ) and negation () are ways in which grammar encodes positive and negative polarity into verb phrases, clauses, or other utterances. An affirmative (positive) form is used to express the validity or truth of a basic assertion, while a negative form expresses its falsity. For example, the affirmative sentence "Jane is here" asserts that it is true that Jane is currently located near the speaker.
Double-negation translationIn proof theory, a discipline within mathematical logic, double-negation translation, sometimes called negative translation, is a general approach for embedding classical logic into intuitionistic logic. Typically it is done by translating formulas to formulas which are classically equivalent but intuitionistically inequivalent. Particular instances of double-negation translations include Glivenko's translation for propositional logic, and the Gödel–Gentzen translation and Kuroda's translation for first-order logic.
Double négation (linguistique)Une double négation est un procédé rhétorique dans lequel deux mots négatifs se combinant mutuellement sont utilisés. Il existe dans de nombreuses langues du monde. Selon la langue, des phrases à négation double peuvent être utilisées pour exprimer des significations négatives ou positives. Son usage en français permet d'apporter des nuances par rapport à une formulation entièrement affirmative comme dans , à comparer avec : ; et avec : ; la double négation insistant sur la lassitude de Paul. Catégorie:Mor
Algorithme de Primthumb|right|Arbre couvrant de poids minimum L'algorithme de Prim est un algorithme glouton qui calcule un arbre couvrant minimal dans un graphe connexe pondéré et non orienté. En d'autres termes, cet algorithme trouve un sous-ensemble d'arêtes formant un arbre sur l'ensemble des sommets du graphe initial et tel que la somme des poids de ces arêtes soit minimale. Si le graphe n'est pas connexe, alors l'algorithme détermine un arbre couvrant minimal d'une composante connexe du graphe.
Algorithme de DijkstraEn théorie des graphes, l'algorithme de Dijkstra (prononcé ) sert à résoudre le problème du plus court chemin. Il permet, par exemple, de déterminer un plus court chemin pour se rendre d'une ville à une autre connaissant le réseau routier d'une région. Plus précisément, il calcule des plus courts chemins à partir d'une source vers tous les autres sommets dans un graphe orienté pondéré par des réels positifs. On peut aussi l'utiliser pour calculer un plus court chemin entre un sommet de départ et un sommet d'arrivée.
