MatroïdeEn mathématiques, et plus particulièrement en combinatoire, un matroïde est une structure introduite comme un cadre général pour le concept d'indépendance linéaire. Elle est donc naturellement liée à l'algèbre linéaire (déjà au niveau du vocabulaire : indépendant, base, rang), mais aussi à la théorie des graphes (circuit, cycle), à l'algorithmique (algorithme glouton), et à la géométrie (pour diverses questions liées à la représentation). La notion a été introduite en 1935 par Whitney. Le mot matroïde provient du mot matrice.
Matroid oracleIn mathematics and computer science, a matroid oracle is a subroutine through which an algorithm may access a matroid, an abstract combinatorial structure that can be used to describe the linear dependencies between vectors in a vector space or the spanning trees of a graph, among other applications. The most commonly used oracle of this type is an independence oracle, a subroutine for testing whether a set of matroid elements is independent.
Graphic matroidIn the mathematical theory of matroids, a graphic matroid (also called a cycle matroid or polygon matroid) is a matroid whose independent sets are the forests in a given finite undirected graph. The dual matroids of graphic matroids are called co-graphic matroids or bond matroids. A matroid that is both graphic and co-graphic is sometimes called a planar matroid (but this should not be confused with matroids of rank 3, which generalize planar point configurations); these are exactly the graphic matroids formed from planar graphs.
Fonction sous-modulaireEn optimisation combinatoire, les fonctions sous-modulaires sont des fonctions d'ensemble particulières. Soient E un ensemble et f une fonction qui à tout sous-ensemble X de E associe un réel f(X), on dit que f est sous-modulaire si l'inégalité suivante est vérifiée pour tout sous-ensemble X et Y de E Les fonctions sous-modulaire peuvent être vues comme l'analogue discret des fonctions convexes.
Regular matroidIn mathematics, a regular matroid is a matroid that can be represented over all fields. A matroid is defined to be a family of subsets of a finite set, satisfying certain axioms. The sets in the family are called "independent sets". One of the ways of constructing a matroid is to select a finite set of vectors in a vector space, and to define a subset of the vectors to be independent in the matroid when it is linearly independent in the vector space.
Matroid rankIn the mathematical theory of matroids, the rank of a matroid is the maximum size of an independent set in the matroid. The rank of a subset S of elements of the matroid is, similarly, the maximum size of an independent subset of S, and the rank function of the matroid maps sets of elements to their ranks. The rank function is one of the fundamental concepts of matroid theory via which matroids may be axiomatized. Matroid rank functions form an important subclass of the submodular set functions.
Matroid representationIn the mathematical theory of matroids, a matroid representation is a family of vectors whose linear independence relation is the same as that of a given matroid. Matroid representations are analogous to group representations; both types of representation provide abstract algebraic structures (matroids and groups respectively) with concrete descriptions in terms of linear algebra. A linear matroid is a matroid that has a representation, and an F-linear matroid (for a field F) is a matroid that has a representation using a vector space over F.
Pseudo-forêtvignette|upright=1.2 |Une 1-forêt (une pseudo-forêt maximale), composée de trois 1-arbres En théorie des graphes, une pseudo-forêt est un graphe non orienté, ou même un multigraphe dans lequel chaque composante connexe possède au plus un cycle. De manière équivalente, une pseudo-forêt est un graphe dans lequel deux cycles ne sont pas connectés par une chaîne. Un pseudo-arbre est une pseudo-forêt connexe. Les noms évoquent l'analogie avec les arbres et les forêts plus couramment étudiés : un arbre est un graphe connexe sans cycle ; une forêt est une union disjointe d'arbres.
Optimisation linéairethumb|upright=0.5|Optimisation linéaire dans un espace à deux dimensions (x1, x2). La fonction-coût fc est représentée par les lignes de niveau bleues à gauche et par le plan bleu à droite. L'ensemble admissible E est le pentagone vert. En optimisation mathématique, un problème d'optimisation linéaire demande de minimiser une fonction linéaire sur un polyèdre convexe. La fonction que l'on minimise ainsi que les contraintes sont décrites par des fonctions linéaires, d'où le nom donné à ces problèmes.
Utility functions on indivisible goodsSome branches of economics and game theory deal with indivisible goods, discrete items that can be traded only as a whole. For example, in combinatorial auctions there is a finite set of items, and every agent can buy a subset of the items, but an item cannot be divided among two or more agents. It is usually assumed that every agent assigns subjective utility to every subset of the items. This can be represented in one of two ways: An ordinal utility preference relation, usually marked by .
Algorithme onlineEn informatique, un algorithme en ligne, parfois aussi appelé algorithme incrémental, est un algorithme qui reçoit un flux de données en entrée, et qui doit prendre des décisions au fur et à mesure. Un cadre classique est celui dans lequel l'algorithme doit répondre à des requêtes les unes après les autres, sans connaître les requêtes à venir. Il s'oppose au concept d'algorithme hors ligne qui reçoit d'un seul coup les données qu'il a à considérer, et prend ses décisions en fonction de cette entrée.
Geometric latticeIn the mathematics of matroids and lattices, a geometric lattice is a finite atomistic semimodular lattice, and a matroid lattice is an atomistic semimodular lattice without the assumption of finiteness. Geometric lattices and matroid lattices, respectively, form the lattices of flats of finite, or finite and infinite, matroids, and every geometric or matroid lattice comes from a matroid in this way. A lattice is a poset in which any two elements and have both a least upper bound, called the join or supremum, denoted by , and a greatest lower bound, called the meet or infimum, denoted by .
Competitive analysis (online algorithm)Competitive analysis is a method invented for analyzing online algorithms, in which the performance of an online algorithm (which must satisfy an unpredictable sequence of requests, completing each request without being able to see the future) is compared to the performance of an optimal offline algorithm that can view the sequence of requests in advance. An algorithm is competitive if its competitive ratio—the ratio between its performance and the offline algorithm's performance—is bounded.
Maximisation du profitEn économie, la maximisation du profit est le processus par lequel une entreprise détermine le niveau des prix et de sortie qui génère le plus grand profit. Il existe plusieurs approches à ce problème. La méthode du coût total des recettes totales se fonde sur le fait que le profit est égal au coût des recettes en moins, et la méthode du coût marginal de recettes marginales est basée sur le fait que le profit total dans un marché parfaitement concurrentiel atteint son point maximum où le revenu marginal est égal au coût marginal.
Sélection de caractéristiqueLa sélection de caractéristique (ou sélection d'attribut ou de variable) est un processus utilisé en apprentissage automatique et en traitement de données. Il consiste, étant donné des données dans un espace de grande dimension, à trouver un sous-sensemble de variables pertinentes. C'est-à-dire que l'on cherche à minimiser la perte d'information venant de la suppression de toutes les autres variables. C'est une méthode de réduction de la dimensionnalité. Extraction de caractéristique Catégorie:Apprentissage
Science des donnéesLa science des données est l'étude de l’extraction automatisée de connaissance à partir de grands ensembles de données. Plus précisément, la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de nombreuses données structurées ou non . Elle est souvent associée aux données massives et à l'analyse des données.
Clique (théorie des graphes)thumb|Exemple de graphe possédant une 3-clique (en rouge) : les trois sommets de ce sous-graphe sont tous adjacents deux-à-deux. thumb|Exemple de « biclique » : le graphe biparti complet K3,3. Une clique d'un graphe non orienté est, en théorie des graphes, un sous-ensemble des sommets de ce graphe dont le sous-graphe induit est complet, c'est-à-dire que deux sommets quelconques de la clique sont toujours adjacents. Une clique maximum d'un graphe est une clique dont le cardinal est le plus grand (c'est-à-dire qu'elle possède le plus grand nombre de sommets).
Jeu de donnéesvignette|Représentation du jeu de données Iris sur ses quatre dimensions|420x420px Un jeu de données (en anglais dataset ou data set) est un ensemble de valeurs « organisées » ou « contextualisées » (alias « données »), où chaque valeur est associée à une variable (ou attribut) et à une observation. Une variable décrit l'ensemble des valeurs décrivant le même attribut et une observation contient l'ensemble des valeurs décrivant les attributs d'une unité (ou individu statistique).
Graphe dualEn théorie des graphes, le graphe dual d'un graphe plongé dans une surface est défini à l'aide des composantes de son complémentaire, lesquelles sont reliées entre elles par les arêtes du graphe de départ. Cette notion généralise celle de dualité dans les polyèdres. Il faut noter qu'un même graphe abstrait peut avoir des graphes duaux non isomorphes en fonction du plongement choisi, même dans le cas de plongements dans le plan. Un graphe (plongé) isomorphe à son dual est dit autodual.
Preuve empiriquePreuve empirique, données ou connaissance, aussi appelée expérience des sens, est un terme collectif pour désigner la connaissance ou les sources de la connaissance acquise au moyen des sens, en particulier par l'observation et l'expérimentation. Le terme vient du mot grec ancien pour expérience, ἐμπειρία (empeiría). Après Emmanuel Kant, il est habituel en philosophie d'appeler une connaissance ainsi acquise connaissance a posteriori. Cela en opposition à une connaissance a priori, connaissance accessible à partir de la pensée spéculative seule.
