Mesure de similaritéEn mathématiques et en informatique théorique, une mesure de similarité, plus exactement une mesure de distance entre mots, est une façon de représenter par un nombre la différence entre deux mots, ou plus généralement deux chaînes de caractères. Cela permet de comparer des mots ou chaines de façon simple et pratique. C'est donc une forme de distance mathématique et de métrique pour les chaînes de caractères.
Algorithmic efficiencyIn computer science, algorithmic efficiency is a property of an algorithm which relates to the amount of computational resources used by the algorithm. An algorithm must be analyzed to determine its resource usage, and the efficiency of an algorithm can be measured based on the usage of different resources. Algorithmic efficiency can be thought of as analogous to engineering productivity for a repeating or continuous process. For maximum efficiency it is desirable to minimize resource usage.
Lemme d'itération pour les langages algébriquesLe lemme d'itération pour les langages algébriques, aussi connu sous le vocable lemme de Bar-Hillel, Perles et Shamir, donne une condition de répétition nécessaire pour les langages algébriques. Sa version simplifiée pour les langages rationnels est le lemme de l'étoile. Une version plus élaborée du lemme d'itération est le lemme d'Ogden. Le lemme indique donc que, dans un langage algébrique, certains facteurs de mots assez longs peuvent être itérés de concert.
Suite (mathématiques)vignette|Exemple de suite : les points bleus représentent ses termes. En mathématiques, une suite est une famille d'éléments — appelés ses « termes » — indexée par les entiers naturels. Une suite finie est une famille indexée par les entiers strictement positifs inférieurs ou égaux à un certain entier, ce dernier étant appelé « longueur » de la suite. Lorsque tous les éléments d'une suite (infinie) appartiennent à un même ensemble , cette suite peut être assimilée à une application de dans .
Sparse approximationSparse approximation (also known as sparse representation) theory deals with sparse solutions for systems of linear equations. Techniques for finding these solutions and exploiting them in applications have found wide use in , signal processing, machine learning, medical imaging, and more. Consider a linear system of equations , where is an underdetermined matrix and . The matrix (typically assumed to be full-rank) is referred to as the dictionary, and is a signal of interest.
Total variation denoisingIn signal processing, particularly , total variation denoising, also known as total variation regularization or total variation filtering, is a noise removal process (filter). It is based on the principle that signals with excessive and possibly spurious detail have high total variation, that is, the integral of the absolute is high. According to this principle, reducing the total variation of the signal—subject to it being a close match to the original signal—removes unwanted detail whilst preserving important details such as .
Effective methodIn logic, mathematics and computer science, especially metalogic and computability theory, an effective method or effective procedure is a procedure for solving a problem by any intuitively 'effective' means from a specific class. An effective method is sometimes also called a mechanical method or procedure. The definition of an effective method involves more than the method itself. In order for a method to be called effective, it must be considered with respect to a class of problems.
Algorithme de multiplication d'entiersLes algorithmes de multiplication permettent de calculer le résultat d'une multiplication. Graphiquement, il s'agit de transformer un rectangle multiplicateur × multiplicande en une ligne, en conservant le nombre d'éléments. Ce type de multiplication n'utilise que des additions et des multiplications ou des divisions par 2. Elle ne nécessite pas de connaître de table de multiplication (autre que la multiplication par 2).
Sequential pattern miningSequential pattern mining is a topic of data mining concerned with finding statistically relevant patterns between data examples where the values are delivered in a sequence. It is usually presumed that the values are discrete, and thus time series mining is closely related, but usually considered a different activity. Sequential pattern mining is a special case of structured data mining. There are several key traditional computational problems addressed within this field.
DébruitageLe débruitage est une technique d'édition qui consiste à supprimer des éléments indésirables (« bruit »), afin de rendre un document, un signal (numérique ou analogique) ou un environnement plus intelligible ou plus pur. Ne pas confondre le débruitage avec la réduction de bruit. Sur le plan sonore, le débruitage consiste à réduire ou anéantir le rendu d'ondes sonores « parasites » (ou « bruit »).
Langage contextuelEn informatique théorique, et spécialement en théorie des langages, un langage contextuel (en anglais context-sensitive language) est un langage formel engendré par une grammaire contextuelle. C'est un langage de type 1 dans la hiérarchie de Chomsky. Les langages contextuels sont les langages reconnus par les automates linéairement bornés, c'est-à-dire les machines de Turing dont la mémoire de travail est linéairement bornée en fonction de la taille de l'entrée.
Distance d'édition sur les arbresEn informatique théorique, en biochimie et aussi dans des applications, en vision par ordinateur par exemple, la distance d'édition d'arbres (en anglais tree edit distance) est une mesure qui évalue, en termes de nombre de transformations élémentaires, le nombre d'opérations nécessaires et leur coût pour passer d'un arbre à un autre. C'est une notion qui étend, aux arbres, la distance d'édition (ou distance de Levenshtein) entre chaînes de caractères.
