Axiomes des probabilitésEn théorie des probabilités, les axiomes de probabilités, également appelés axiomes de Kolmogorov du nom d'Andreï Nikolaievitch Kolmogorov qui les a développés, désignent les propriétés que doit vérifier une application afin de formaliser l'idée de probabilité. Ces propriétés peuvent être résumées ainsi : si est une mesure sur un espace mesurable , alors doit être un espace de probabilité. Le théorème de Cox fournit une autre approche pour formaliser les probabilités, privilégiée par certains bayésiens.
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.
Bayesian probabilityBayesian probability (ˈbeɪziən or ˈbeɪʒən ) is an interpretation of the concept of probability, in which, instead of frequency or propensity of some phenomenon, probability is interpreted as reasonable expectation representing a state of knowledge or as quantification of a personal belief. The Bayesian interpretation of probability can be seen as an extension of propositional logic that enables reasoning with hypotheses; that is, with propositions whose truth or falsity is unknown.
Gestion de la mémoireLa gestion de la mémoire est une forme de gestion des ressources appliquée à la mémoire de l'ordinateur. L'exigence essentielle de la gestion de la mémoire est de fournir des moyens d'allouer dynamiquement des portions de mémoire aux programmes à leur demande, et de les libérer pour réutilisation lorsqu'elles ne sont plus nécessaires. Ceci est essentiel pour tout système informatique avancé où plus d'un processus peuvent être en cours à tout moment. Catégorie:Architecture informatique Catégorie:Pages avec
Information contentIn information theory, the information content, self-information, surprisal, or Shannon information is a basic quantity derived from the probability of a particular event occurring from a random variable. It can be thought of as an alternative way of expressing probability, much like odds or log-odds, but which has particular mathematical advantages in the setting of information theory. The Shannon information can be interpreted as quantifying the level of "surprise" of a particular outcome.
Alphabetthumb|Lettres de l'alphabet phénicien. Un alphabet (de alpha et bêta, les deux premières lettres de l’alphabet grec) est un système d'écriture constitué d'un ensemble de symboles dont chacun représente, par exemple, un des phonèmes d’une langue. Chacun des symboles d'un alphabet ou graphèmes, est appelé « lettre ». Dans les cas les plus simples, chaque lettre correspond à un phonème de la langue et inversement.
Espace probabiliséUn espace de probabilité(s) ou espace probabilisé est construit à partir d'un espace probabilisable en le complétant par une mesure de probabilité : il permet la modélisation quantitative de l'expérience aléatoire étudiée en associant une probabilité numérique à tout événement lié à l'expérience. Formellement, c'est un triplet formé d'un ensemble , d'une tribu sur et d'une mesure sur cette tribu tel que . L'ensemble est appelé l'univers et les éléments de sont appelés les événements.
Adressage mémoireL’adressage mémoire est, en électronique et en informatique, la façon dont se fait l'accès aux données conservées en mémoire. Une adresse mémoire est un nombre entier naturel (rarement une autre sorte d'identifiant) qui désigne une zone particulière de la mémoire, ou juste le début d'une zone. Le plus souvent, une donnée peut être lue ou écrite. La mémoire peut être temporaire (mémoire vive) pour le travail ou au contraire durable (mémoire non volatile) pour le stockage.
Quantities of informationThe mathematical theory of information is based on probability theory and statistics, and measures information with several quantities of information. The choice of logarithmic base in the following formulae determines the unit of information entropy that is used. The most common unit of information is the bit, or more correctly the shannon, based on the binary logarithm.
Théorème du codage de canalEn théorie de l'information, le théorème du codage de canal aussi appelé deuxième théorème de Shannon montre qu'il est possible de transmettre des données numériques sur un canal bruité avec un taux d'erreur arbitrairement faible si le débit est inférieur à une certaine limite propre au canal. Ce résultat publié par Claude Shannon en 1948 est fondé sur des travaux antérieurs de Harry Nyquist et Ralph Hartley. La première preuve rigoureuse fut établie par Amiel Feinstein en 1954.
Latin alphabetThe Latin alphabet, also known as the Roman alphabet, is the collection of letters originally used by the ancient Romans to write the Latin language. Largely unaltered with the exception of extensions (such as diacritics), it forms the Latin script that is used to write many modern European languages, including English. With modifications, it is also used for other alphabets, such as the Vietnamese alphabet. Its modern repertoire is standardised as the ISO basic Latin alphabet.
Statistical mechanicsIn physics, statistical mechanics is a mathematical framework that applies statistical methods and probability theory to large assemblies of microscopic entities. It does not assume or postulate any natural laws, but explains the macroscopic behavior of nature from the behavior of such ensembles. Sometimes called statistical physics or statistical thermodynamics, its applications include many problems in the fields of physics, biology, chemistry, and neuroscience.
