Interprétation de la mécanique quantiqueUne interprétation de la mécanique quantique est une tentative d'explication de la façon dont la théorie mathématique de la mécanique quantique « correspond » à la réalité. Bien que la mécanique quantique ait fait l'objet de démonstrations rigoureuses dans une gamme extraordinairement large d'expériences (aucune prédiction de la mécanique quantique n'a été contredite par l'expérience), il existe un certain nombre d'écoles de pensée concurrentes sur son interprétation.
Notion à contenu variableUne notion à contenu variable (anglais : fuzzy concept) est un concept flou qui présente plus d'une solution interprétative possible dans l'interprétation d'un texte. Il s'agit d'un concept à texture ouverte qui présente un noyau de sens clair sur lequel il y a consensus sur le sens ainsi qu'une zone de pénombre sur laquelle il n'y a pas de consensus, d'après le philosophe du droit H.L.A. Hart. En droit, les théoriciens de l'interprétation des lois ont recours à l'idée de notion à contenu variable lorsque le législateur utilise des concepts à contours indéfinis dans la rédaction d'un texte législatif.
École de Copenhague (physique)vignette|Interprétation de Copenhague dans l'expérience de pensée du chat de Schrödinger : lors d'une désintégration radioactive, il se produit une ramification de l'état. Cependant, selon un principe aléatoire, l'une des deux branches s'effondre immédiatement après que la cohérence entre les états ait suffisamment diminué, par exemple à la suite d'une mesure. L’école de Copenhague ou interprétation de Copenhague est un courant de pensée qui donne une interprétation cohérente de la mécanique quantique.
Ensemble interpretationThe ensemble interpretation of quantum mechanics considers the quantum state description to apply only to an ensemble of similarly prepared systems, rather than supposing that it exhaustively represents an individual physical system. The advocates of the ensemble interpretation of quantum mechanics claim that it is minimalist, making the fewest physical assumptions about the meaning of the standard mathematical formalism. It proposes to take to the fullest extent the statistical interpretation of Max Born, for which he won the Nobel Prize in Physics in 1954.
Inférence statistiquevignette|Illustration des 4 principales étapes de l'inférence statistique L'inférence statistique est l'ensemble des techniques permettant d'induire les caractéristiques d'un groupe général (la population) à partir de celles d'un groupe particulier (l'échantillon), en fournissant une mesure de la certitude de la prédiction : la probabilité d'erreur. Strictement, l'inférence s'applique à l'ensemble des membres (pris comme un tout) de la population représentée par l'échantillon, et non pas à tel ou tel membre particulier de cette population.
Théorie d'Everettvignette|redresse=1.3|Le paradoxe du chat de Schrödinger dans l’interprétation d’Everett des mondes multiples (many worlds). Ici, chaque évènement est une bifurcation. Le chat est à la fois mort et vivant, avant même l'ouverture de la boite, mais le chat mort et le chat vivant existent dans des bifurcations différentes de l'univers, qui sont tout aussi réelles l'une que l'autre.
Causal modelIn the philosophy of science, a causal model (or structural causal model) is a conceptual model that describes the causal mechanisms of a system. Several types of causal notation may be used in the development of a causal model. Causal models can improve study designs by providing clear rules for deciding which independent variables need to be included/controlled for. They can allow some questions to be answered from existing observational data without the need for an interventional study such as a randomized controlled trial.
Probabilitévignette|Quatre dés à six faces de quatre couleurs différentes. Les six faces possibles sont visibles. Le terme probabilité possède plusieurs sens : venu historiquement du latin probabilitas, il désigne l'opposé du concept de certitude ; il est également une évaluation du caractère probable d'un événement, c'est-à-dire qu'une valeur permet de représenter son degré de certitude ; récemment, la probabilité est devenue une science mathématique et est appelée théorie des probabilités ou plus simplement probabilités ; enfin une doctrine porte également le nom de probabilisme.
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.
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.
Probabilité conditionnellevignette|Illustration des probabilités conditionnelles avec un diagramme d'Euler. On a la probabilité a priori et les probabilités conditionnelles , et .|320x320px En théorie des probabilités, une probabilité conditionnelle est la probabilité d'un événement sachant qu'un autre événement a eu lieu. Par exemple, si une carte d'un jeu est tirée au hasard, on estime qu'il y a une chance sur quatre d'obtenir un cœur ; mais si on aperçoit un reflet rouge sur la table, il y a maintenant une chance sur deux d'obtenir un cœur.
Programmation logique inductiveLa programmation logique inductive (ILP de l'anglais Inductive Logic Programming) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique basée sur la programmation logique. À partir d'un ensemble de connaissances préalables et de résultats attendus, divisés en exemples positifs et négatifs, un système ILP déduit un programme logique hypothétique qui confirme les exemples positifs et infirme les exemples négatifs. On peut résumer le principe de fonctionnement d'un système ILP par le schéma suivant : exemples positifs + exemples négatifs + connaissances préalables ⇒ programme hypothétique.
