Global optimizationGlobal optimization is a branch of applied mathematics and numerical analysis that attempts to find the global minima or maxima of a function or a set of functions on a given set. It is usually described as a minimization problem because the maximization of the real-valued function is equivalent to the minimization of the function . Given a possibly nonlinear and non-convex continuous function with the global minima and the set of all global minimizers in , the standard minimization problem can be given as that is, finding and a global minimizer in ; where is a (not necessarily convex) compact set defined by inequalities .
Matrice (mathématiques)thumb|upright=1.5 En mathématiques, les matrices sont des tableaux d'éléments (nombres, caractères) qui servent à interpréter en termes calculatoires, et donc opérationnels, les résultats théoriques de l'algèbre linéaire et même de l'algèbre bilinéaire. Toutes les disciplines étudiant des phénomènes linéaires utilisent les matrices. Quant aux phénomènes non linéaires, on en donne souvent des approximations linéaires, comme en optique géométrique avec les approximations de Gauss.
Half-precision floating-point formatIn computing, half precision (sometimes called FP16 or float16) is a binary floating-point computer number format that occupies 16 bits (two bytes in modern computers) in computer memory. It is intended for storage of floating-point values in applications where higher precision is not essential, in particular and neural networks. Almost all modern uses follow the IEEE 754-2008 standard, where the 16-bit base-2 format is referred to as binary16, and the exponent uses 5 bits.
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.
Matrice inversibleEn mathématiques et plus particulièrement en algèbre linéaire, une matrice inversible (ou régulière ou encore non singulière) est une matrice carrée A pour laquelle il existe une matrice B de même taille n avec laquelle les produits AB et BA sont égaux à la matrice identité. Dans ce cas la matrice B est unique, appelée matrice inverse de A et notée B = A. Cette définition correspond à celle d’élément inversible pour la multiplication dans l’anneau des matrices carrées associé.
Mémoire vive dynamiqueLa mémoire vive dynamique (en anglais DRAM pour Dynamic Random Access Memory) est un type de mémoire vive compacte et peu dispendieuse. La simplicité structurelle de la DRAM — un pico-condensateur et un transistor pour un bit — permet d'obtenir une densité élevée. Son inconvénient réside dans les courants de fuite des pico-condensateurs : l'information disparaît à moins que la charge des condensateurs ne soit rafraîchie avec une période de quelques millisecondes. D'où le terme de dynamique.
Exponentielle d'une matriceEn mathématiques, et plus particulièrement en analyse, l'exponentielle d'une matrice est une fonction généralisant la fonction exponentielle aux matrices et aux endomorphismes par le calcul fonctionnel. Elle fait en particulier le pont entre un groupe de Lie et son algèbre de Lie. Pour n = 1, on retrouve la définition de l'exponentielle complexe. Sauf indication contraire, X, Y désignent des matrices n × n complexes (à coefficients complexes).
SDRAMSDRAM ou Synchronous Dynamic Random Access Memory (en français, mémoire dynamique synchrone à accès aléatoire) est un type particulier de mémoire vive dynamique ayant une interface de communication synchrone. Jusqu'à son apparition, les mémoires DRAM étaient asynchrones, cela signifie qu'elles n'attendaient pas un signal de l'horloge du bus pour réagir aux signaux d'entrée, donc qu'elles n'étaient pas synchronisées avec le bus.
Réseau neuronal convolutifEn apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.
ÉquinoxeUn équinoxe est un instant de l'année où le Soleil traverse le plan équatorial terrestre, changeant ainsi d'hémisphère céleste. Cette définition astronomique précise la conception préscientifique selon laquelle l'équinoxe est le moment où la durée du jour est égale à celle de la nuit plus celles de l'aube et du crépuscule pour les planètes dotées d'une atmosphère. Étymologiquement, le terme équinoxe provient du latin aequinoctium, de aequus (égal) et nox, noctis (nuit).
Single-precision floating-point formatSingle-precision floating-point format (sometimes called FP32 or float32) is a computer number format, usually occupying 32 bits in computer memory; it represents a wide dynamic range of numeric values by using a floating radix point. A floating-point variable can represent a wider range of numbers than a fixed-point variable of the same bit width at the cost of precision. A signed 32-bit integer variable has a maximum value of 231 − 1 = 2,147,483,647, whereas an IEEE 754 32-bit base-2 floating-point variable has a maximum value of (2 − 2−23) × 2127 ≈ 3.
Équinoxe de marsdroite|vignette|300x300px|L'illumination de la Terre par le Soleil le jour de l'équinoxe. L'équinoxe de mars est l'équinoxe de la planète Terre lorsque le point subsolaire paraît sortir de l'hémisphère sud et traverser l'équateur céleste, vers le nord vu de la Terre. Dans l'hémisphère Nord, l'équinoxe de mars est connu comme l'équinoxe de printemps, et dans l'hémisphère Sud comme l'équinoxe d'automne. Sur le calendrier grégorien, l'équinoxe de mars peut se produire dès le 19 mars ou au plus tard le 21 mars.
