ExtensibilitéEn informatique matérielle et logicielle et en télécommunications, l’extensibilité ou scalabilité désigne la capacité d'un produit à s'adapter à un changement d'ordre de grandeur de la demande (montée en charge), en particulier sa capacité à maintenir ses fonctionnalités et ses performances en cas de forte demande. Selon René J. Chevance, le mot anglais scalability, formé sur l'adjectif scalable dérivé du verbe to scale (« changer d'échelle »), « n'a pas d'équivalent communément admis en français ».
Réseau complexeEn théorie des graphes, un réseau complexe est un réseau possédant une architecture et une topologie complexe et irrégulière. Comme tous les réseaux, ils sont composés de nœuds (ou sommets ou points) représentant des objets, interconnectés par des liens (ou arêtes ou lignes). Ces réseaux sont des représentations abstraites des relations principalement présentes dans la vie réelle dans une grande diversité de systèmes biologiques et technologiques.
Calcul distribuéUn calcul distribué, ou réparti ou encore partagé, est un calcul ou un traitement réparti sur plusieurs microprocesseurs et plus généralement sur plusieurs unités centrales informatiques, et on parle alors d'architecture distribuée ou de système distribué. Le calcul distribué est souvent réalisé sur des clusters de calcul spécialisés, mais peut aussi être réalisé sur des stations informatiques individuelles à plusieurs cœurs. La distribution d'un calcul est un domaine de recherche des sciences mathématiques et informatiques.
Réseau bayésienEn informatique et en statistique, un réseau bayésien est un modèle graphique probabiliste représentant un ensemble de variables aléatoires sous la forme d'un graphe orienté acyclique. Intuitivement, un réseau bayésien est à la fois : un modèle de représentation des connaissances ; une « machine à calculer » des probabilités conditionnelles une base pour des systèmes d'aide à la décision Pour un domaine donné (par exemple médical), on décrit les relations causales entre variables d'intérêt par un graphe.
Minimisation d'un automate fini déterministevignette|upright=1.5|Dans cet automate, tous les états sont accessibles, les états c, d et e sont indistinguables, ainsi que les états a et b. vignette|upright=1.5|Automate minimal équivalent. Les états indistinguables sont regroupés en un seul état. En informatique théorique, et plus particulièrement en théorie des automates, la minimisation d'un automate fini déterministe est l'opération qui consiste à transformer un automate fini déterministe donné en un automate fini déterministe ayant le nombre minimal d'états et qui reconnaît le même langage rationnel.
Optimization problemIn mathematics, computer science and economics, an optimization problem is the problem of finding the best solution from all feasible solutions. Optimization problems can be divided into two categories, depending on whether the variables are continuous or discrete: An optimization problem with discrete variables is known as a discrete optimization, in which an object such as an integer, permutation or graph must be found from a countable set.
ResourceResource refers to all the materials available in our environment which are technologically accessible, economically feasible and culturally sustainable and help us to satisfy our needs and wants. Resources can broadly be classified upon their availability — they are classified into renewable and non-renewable resources. They can also be classified as actual and potential on the basis of the level of development and use, on the basis of origin they can be classified as biotic and abiotic, and on the basis of their distribution, as ubiquitous and localised (private, community-owned, national and international resources).
Hamiltonian path problemIn the mathematical field of graph theory the Hamiltonian path problem and the Hamiltonian cycle problem are problems of determining whether a Hamiltonian path (a path in an undirected or directed graph that visits each vertex exactly once) or a Hamiltonian cycle exists in a given graph (whether directed or undirected). Both problems are NP-complete.
Quantum algorithmIn quantum computing, a quantum algorithm is an algorithm which runs on a realistic model of quantum computation, the most commonly used model being the quantum circuit model of computation. A classical (or non-quantum) algorithm is a finite sequence of instructions, or a step-by-step procedure for solving a problem, where each step or instruction can be performed on a classical computer. Similarly, a quantum algorithm is a step-by-step procedure, where each of the steps can be performed on a quantum computer.
Resource depletionResource depletion is the consumption of a resource faster than it can be replenished. Natural resources are commonly divided between renewable resources and non-renewable resources (see also mineral resource classification). Use of either of these forms of resources beyond their rate of replacement is considered to be resource depletion. The value of a resource is a direct result of its availability in nature and the cost of extracting the resource, the more a resource is depleted the more the value of the resource increases.
Probabilistic classificationIn machine learning, a probabilistic classifier is a classifier that is able to predict, given an observation of an input, a probability distribution over a set of classes, rather than only outputting the most likely class that the observation should belong to. Probabilistic classifiers provide classification that can be useful in its own right or when combining classifiers into ensembles. Formally, an "ordinary" classifier is some rule, or function, that assigns to a sample x a class label ŷ: The samples come from some set X (e.
Probabilistic context-free grammarGrammar theory to model symbol strings originated from work in computational linguistics aiming to understand the structure of natural languages. Probabilistic context free grammars (PCFGs) have been applied in probabilistic modeling of RNA structures almost 40 years after they were introduced in computational linguistics. PCFGs extend context-free grammars similar to how hidden Markov models extend regular grammars. Each production is assigned a probability.
