Programmation purement fonctionnelleEn informatique, la programmation purement fonctionnelle est un paradigme de programmation qui considère toutes les opérations comme l'évaluation de fonctions mathématiques. L'état et les objets immuables sont généralement modélisés à l'aide d'une logique temporelle, en tant que variables explicites représentant l'état du programme à chaque étape de son exécution : l'état d'une variable est transmis en tant que paramètre d'entrée d'une fonction de transformation d'état, qui renvoie l'état mis à jour en tant que partie de sa valeur de retour.
Programmation fonctionnelleLa programmation fonctionnelle est un paradigme de programmation de type déclaratif qui considère le calcul en tant qu'évaluation de fonctions mathématiques. Comme le changement d'état et la mutation des données ne peuvent pas être représentés par des évaluations de fonctions la programmation fonctionnelle ne les admet pas, au contraire elle met en avant l'application des fonctions, contrairement au modèle de programmation impérative qui met en avant les changements d'état.
Uncertainty quantificationUncertainty quantification (UQ) is the science of quantitative characterization and estimation of uncertainties in both computational and real world applications. It tries to determine how likely certain outcomes are if some aspects of the system are not exactly known. An example would be to predict the acceleration of a human body in a head-on crash with another car: even if the speed was exactly known, small differences in the manufacturing of individual cars, how tightly every bolt has been tightened, etc.
KrigeageLe krigeage est, en géostatistique, la méthode d’estimation linéaire garantissant le minimum de variance. Le krigeage réalise l'interpolation spatiale d'une variable régionalisée par calcul de l'espérance mathématique d'une variable aléatoire, utilisant l'interprétation et la modélisation du variogramme expérimental. C'est le meilleur estimateur linéaire non biaisé ; il se fonde sur une méthode objective. Il tient compte non seulement de la distance entre les données et le point d'estimation, mais également des distances entre les données deux à deux.
Estimation spectraleL'estimation spectrale regroupe toutes les techniques d'estimation de la densité spectrale de puissance (DSP). Les méthodes d'estimation spectrale paramétriques utilisent un modèle pour obtenir une estimation du spectre. Ces modèles reposent sur une connaissance a priori du processus et peuvent être classées en trois grandes catégories : Modèles autorégressif (AR) Modèles à moyenne ajustée (MA) Modèles autorégressif à moyenne ajustée (ARMA). L'approche paramétrique se décompose en trois étapes : Choisir un modèle décrivant le processus de manière appropriée.
Computational electromagneticsComputational electromagnetics (CEM), computational electrodynamics or electromagnetic modeling is the process of modeling the interaction of electromagnetic fields with physical objects and the environment. It typically involves using computer programs to compute approximate solutions to Maxwell's equations to calculate antenna performance, electromagnetic compatibility, radar cross section and electromagnetic wave propagation when not in free space.
Méthode de Newtonvignette|Une itération de la méthode de Newton. En analyse numérique, la méthode de Newton ou méthode de Newton-Raphson est, dans son application la plus simple, un algorithme efficace pour trouver numériquement une approximation précise d'un zéro (ou racine) d'une fonction réelle d'une variable réelle. Cette méthode doit son nom aux mathématiciens anglais Isaac Newton (1643-1727) et Joseph Raphson (peut-être 1648-1715), qui furent les premiers à la décrire pour la recherche des solutions d'une équation polynomiale.
Probability integral transformIn probability theory, the probability integral transform (also known as universality of the uniform) relates to the result that data values that are modeled as being random variables from any given continuous distribution can be converted to random variables having a standard uniform distribution. This holds exactly provided that the distribution being used is the true distribution of the random variables; if the distribution is one fitted to the data, the result will hold approximately in large samples.
Évaluation paresseuseL’évaluation paresseuse (), appelée aussi appel par nécessité ou évaluation retardée est une technique d'implémentation des programmes récursifs pour laquelle l'évaluation d'un paramètre de fonction ne se fait pas avant que les résultats de cette évaluation ne soient réellement nécessaires. Ces résultats, une fois calculés, sont préservés pour des réutilisations ultérieures. Dans un langage comme Haskell, l'évaluation est paresseuse par défaut.
Résolution de problèmevignette|Résolution d'un problème mathématique. La résolution de problème est le processus d'identification puis de mise en œuvre d'une solution à un problème. Analyse de cause racine (ACR, Root cause analysis) : cette démarche part du constat qu'il est plus judicieux de traiter les causes d'un problème que d'en traiter les symptômes immédiats. Puisqu'analyser les causes d'un problème permet d'en déterminer une solution définitive, et donc, empêcher qu'il ne se reproduise de nouveau.
Méthode de Monte-CarloUne méthode de Monte-Carlo, ou méthode Monte-Carlo, est une méthode algorithmique visant à calculer une valeur numérique approchée en utilisant des procédés aléatoires, c'est-à-dire des techniques probabilistes. Les méthodes de Monte-Carlo sont particulièrement utilisées pour calculer des intégrales en dimensions plus grandes que 1 (en particulier, pour calculer des surfaces et des volumes). Elles sont également couramment utilisées en physique des particules, où des simulations probabilistes permettent d'estimer la forme d'un signal ou la sensibilité d'un détecteur.
Stratégie d'évaluation (informatique)Un langage de programmation utilise une stratégie d'évaluation pour déterminer « quand » évaluer les arguments à l'appel d'une fonction (ou encore, opération, méthode) et « comment » passer les arguments à la fonction. Par exemple, dans l'appel par valeur, les arguments doivent être évalués avant d'être passés à la fonction. La stratégie d'évaluation d'un langage de programmation est spécifiée par la définition du langage même. En pratique, la plupart des langages de programmation (Java, C...
