Optimisation (mathématiques)L'optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble. L’optimisation joue un rôle important en recherche opérationnelle (domaine à la frontière entre l'informatique, les mathématiques et l'économie), dans les mathématiques appliquées (fondamentales pour l'industrie et l'ingénierie), en analyse et en analyse numérique, en statistique pour l’estimation du maximum de vraisemblance d’une distribution, pour la recherche de stratégies dans le cadre de la théorie des jeux, ou encore en théorie du contrôle et de la commande.
Optimisation combinatoireL’optimisation combinatoire, (sous-ensemble à nombre de solutions finies de l'optimisation discrète), est une branche de l'optimisation en mathématiques appliquées et en informatique, également liée à la recherche opérationnelle, l'algorithmique et la théorie de la complexité. Dans sa forme la plus générale, un problème d'optimisation combinatoire (sous-ensemble à nombre de solutions finies de l'optimisation discrète) consiste à trouver dans un ensemble discret un parmi les meilleurs sous-ensembles (ou solutions) réalisables, la notion de meilleure solution étant définie par une fonction objectif.
Optimisation de codeEn programmation informatique, l'optimisation de code est la pratique consistant à améliorer l'efficacité du code informatique d'un programme ou d'une bibliothèque logicielle. Ces améliorations permettent généralement au programme résultant de s'exécuter plus rapidement, de prendre moins de place en mémoire, de limiter sa consommation de ressources (par exemple les fichiers), ou de consommer moins d'énergie électrique. La règle numéro un de l'optimisation est qu'elle ne doit intervenir qu'une fois que le programme fonctionne et répond aux spécifications fonctionnelles.
Optimisation convexevignette|320x320px|Optimisation convexe dans un espace en deux dimensions dans un espace contraint L'optimisation convexe est une sous-discipline de l'optimisation mathématique, dans laquelle le critère à minimiser est convexe et l'ensemble admissible est convexe. Ces problèmes sont plus simples à analyser et à résoudre que les problèmes d'optimisation non convexes, bien qu'ils puissent être NP-difficile (c'est le cas de l'optimisation copositive). La théorie permettant d'analyser ces problèmes ne requiert pas la différentiabilité des fonctions.
Génie mécaniqueLe génie mécanique (ou l'ingénierie mécanique) désigne l'ensemble des connaissances liées à la , au sens physique (sciences des mouvements) et au sens technique (étude des mécanismes). Ce champ de connaissances va de la conception d'un produit mécanique au recyclage de ce dernier en passant par la fabrication, la maintenance, etc. Données dans l'ordre du cycle de vie d'un produit mécanique. Conception de produit : analyse fonctionnelle, dessin industriel, conception assistée par ordinateur.
Statique (mécanique)La statique, ou mécanique statique, est la branche de la physique qui étudie les systèmes mécaniques en équilibre dans un repère galiléen. Un équilibre est un mouvement nul. Des lois du mouvement de Newton, on peut déduire, de manière générale, l'énoncé suivant : La réciproque n'est pas vraie, un système mécanique soumis à un ensemble d'efforts extérieurs d'effet global nul n'est pas forcément en équilibre.
Optimizing compilerIn computing, an optimizing compiler is a compiler that tries to minimize or maximize some attributes of an executable computer program. Common requirements are to minimize a program's execution time, memory footprint, storage size, and power consumption (the last three being popular for portable computers). Compiler optimization is generally implemented using a sequence of optimizing transformations, algorithms which take a program and transform it to produce a semantically equivalent output program that uses fewer resources or executes faster.
Peephole optimizationPeephole optimization is an optimization technique performed on a small set of compiler-generated instructions; the small set is known as the peephole or window. Peephole optimization involves changing the small set of instructions to an equivalent set that has better performance.
Comparative staticsIn economics, comparative statics is the comparison of two different economic outcomes, before and after a change in some underlying exogenous parameter. As a type of static analysis it compares two different equilibrium states, after the process of adjustment (if any). It does not study the motion towards equilibrium, nor the process of the change itself. Comparative statics is commonly used to study changes in supply and demand when analyzing a single market, and to study changes in monetary or fiscal policy when analyzing the whole economy.
Mécanique (technique)La mécanique en tant que technique ou activité industrielle, est l'ensemble des activités, méthodes et techniques liées à la conception de structures (charpentes, coques, bâtis), machines ou de mécanismes. Ces activités regroupent l'étude, la conception, la fabrication, la maintenance et la déconstruction de toute structure ou dispositif (moteurs, véhicules) produisant ou transmettant un mouvement, une force, ou une déformation.
Foundations of Economic AnalysisFoundations of Economic Analysis is a book by Paul A. Samuelson published in 1947 (Enlarged ed., 1983) by Harvard University Press. It is based on Samuelson's 1941 doctoral dissertation at Harvard University. The book sought to demonstrate a common mathematical structure underlying multiple branches of economics from two basic principles: maximizing behavior of agents (such as of utility by consumers and profits by firms) and stability of equilibrium as to economic systems (such as markets or economies).
KilogrammeLe kilogramme, dont le symbole est kg (en minuscules), est l'unité de base de masse dans le Système international d'unités (SI). Le kilogramme est la seule unité SI de base possédant un préfixe (« kilo », symbole « k » utilisé pour désigner le millier d'une unité) dans son nom. Quatre des sept unités de base du Système international sont définies par rapport au kilogramme, donc sa stabilité est importante. Du temps où il était en vigueur, le prototype international du kilogramme était rarement utilisé ou manipulé.
Unité dérivée du Système internationalLes unités dérivées du Système International se déduisent des sept unités de base du Système international, et font elles-mêmes partie de ce système d'unités. Les unités de base sont : le mètre (m), unité de longueur (x, l) ; le kilogramme (kg), unité de masse (m) ; la seconde (s), unité de temps (t) ; l'ampère (A), unité de courant électrique (I, i) ; le kelvin (K), unité de température (T) ; la mole (mol), unité de quantité de matière (n) ; la candela (cd), unité d'intensité lumineuse (I).
Système international d'unitésLe Système international d'unités (abrégé en SI), inspiré du système métrique, est le système d'unités le plus largement employé au monde ; il n'est pas officiellement utilisé aux États-Unis, au Liberia et en Birmanie. Il s’agit d’un système décimal (on passe d’une unité à ses multiples ou sous-multiples à l’aide de puissances de 10) sauf pour la mesure du temps et des angles. C’est la Conférence générale des poids et mesures, rassemblant des délégués des États membres de la Convention du Mètre, qui décide de son évolution, tous les quatre ans, à Paris.
Groupe MonstreEn mathématiques, le Monstre M ou groupe de Fischer-Griess F est le plus gros des 26 groupes simples sporadiques. Son ordre est 2 × 3 × 5 × 7 × 11 × 13 × 17 × 19 × 23 × 29 × 31 × 41 × 47 × 59 × 71 = ≈ . C'est un groupe simple, ceci signifiant qu'il n'a aucun sous-groupe normal excepté pour le sous-groupe constitué seulement de l'élément identité, et lui-même. Les groupes simples finis ont été complètement classés ; il existe 18 familles infinies dénombrables de groupes simples finis, plus 26 groupes sporadiques qui ne suivent aucun motif apparent.
Groupes de ConwayEn mathématiques, les groupes de Conway Co, Co et Co sont trois groupes sporadiques découverts par John Horton Conway en 1968. Tous sont intimement liés au réseau de Leech Λ. Le plus grand, Co, d'ordre , est obtenu en quotientant le groupe des automorphismes de Λ par son centre, qui est constitué des matrices scalaires ±1. Les groupes Co (d'ordre ) et Co (d'ordre ) sont constitués des automorphismes de Λ fixant un vecteur de réseau de type 2 et un vecteur de type 3 respectivement.
