Model-based testingvignette|Diagramme du model-based testing Le model-based testing (MBT) est une activité qui permet de concevoir et de dériver (de manière automatique ou non) des cas de tests à partir d'un modèle abstrait et haut niveau du système sous test (SUT). Le modèle est dit abstrait car il offre bien souvent une vue partielle et discrète des comportements attendus d'un logiciel ou d'un système. Sur la base de modèles abstraits, des cas de test peuvent être dérivées sous la forme de suites de tests.
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...
Ingénierie de fiabilitéL'ingénierie de fiabilité est un domaine de l'ingénierie, qui traite de l'étude, de l'évaluation et du Product Lifecycle Management de la fiabilité : l'habilité d'un système ou d'un composant à remplir ses fonctions exigées dans des conditions déterminées pour une période de temps déterminé. L'ingénierie de fiabilité est une sous-discipline au sein de l'ingénierie des systèmes. La fiabilité est souvent mesurée en probabilité de défaillance, fréquence de défaillance, ou en termes de disponibilité, une probabilité dérivée de la fiabilité et de la maintenabilité.
Fonction objectifvignette|comparaison de certains substituts de la fonction de perte Le terme fonction objectif ou fonction économique, est utilisé en optimisation mathématique et en recherche opérationnelle pour désigner une fonction qui sert de critère pour déterminer la meilleure solution à un problème d'optimisation. Elle associe une valeur à une instance d'un problème d'optimisation. Le but du problème d'optimisation est alors de minimiser ou de maximiser cette fonction jusqu'à l'optimum, par différents procédés comme l'algorithme du simplexe.
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.
Variable aléatoirevignette|La valeur d’un dé après un lancer est une variable aléatoire comprise entre 1 et 6. En théorie des probabilités, une variable aléatoire est une variable dont la valeur est déterminée après la réalisation d’un phénomène, expérience ou événement, aléatoire. En voici des exemples : la valeur d’un dé entre 1 et 6 ; le côté de la pièce dans un pile ou face ; le nombre de voitures en attente dans la 2e file d’un télépéage autoroutier ; le jour de semaine de naissance de la prochaine personne que vous rencontrez ; le temps d’attente dans la queue du cinéma ; le poids de la part de tomme que le fromager vous coupe quand vous lui en demandez un quart ; etc.
Expérience de penséeUne expérience de pensée, expérience par la pensée, expérience mentale ou expérience en imagination, est une méthode qui permet de résoudre un problème en utilisant la seule puissance de l'imagination humaine. Une expérience par la pensée peut être utilisée parce que les conditions de l'expérimentation ne sont pas réalisables ou pas souhaitables. L'expression d'expérience de pensée est la traduction de l'anglais thought experiment. Cela se dit, en allemand, Gedankenexperiment.
Fonction d'erreurthumb|right|upright=1.4|Construction de la fonction d'erreur réelle. En mathématiques, la fonction d'erreur (aussi appelée fonction d'erreur de Gauss) est une fonction entière utilisée en analyse. Cette fonction se note erf et fait partie des fonctions spéciales. Elle est définie par : La fonction erf intervient régulièrement dans le domaine des probabilités et statistiques, ainsi que dans les problèmes de diffusion (de la chaleur ou de la matière).
Statistical assumptionStatistics, like all mathematical disciplines, does not infer valid conclusions from nothing. Inferring interesting conclusions about real statistical populations almost always requires some background assumptions. Those assumptions must be made carefully, because incorrect assumptions can generate wildly inaccurate conclusions. Here are some examples of statistical assumptions: Independence of observations from each other (this assumption is an especially common error). Independence of observational error from potential confounding effects.
Type I and type II errorsIn statistical hypothesis testing, a type I error is the mistaken rejection of an actually true null hypothesis (also known as a "false positive" finding or conclusion; example: "an innocent person is convicted"), while a type II error is the failure to reject a null hypothesis that is actually false (also known as a "false negative" finding or conclusion; example: "a guilty person is not convicted").
Short-circuit evaluationShort-circuit evaluation, minimal evaluation, or McCarthy evaluation (after John McCarthy) is the semantics of some Boolean operators in some programming languages in which the second argument is executed or evaluated only if the first argument does not suffice to determine the value of the expression: when the first argument of the AND function evaluates to false, the overall value must be false; and when the first argument of the OR function evaluates to true, the overall value must be true.
Incertitude de mesurevignette|Mesurage avec une colonne de mesure. En métrologie, une incertitude de mesure liée à un mesurage (d'après le Bureau international des poids et mesures). Elle est considérée comme une dispersion et fait appel à des notions de statistique. Les causes de cette dispersion, liées à différents facteurs, influent sur le résultat de mesurage, donc sur l'incertitude et in fine sur la qualité de la mesure. Elle comprend de nombreuses composantes qui sont évaluées de deux façons différentes : certaines par une analyse statistique, d'autres par d'autres moyens.
UncertaintyUncertainty refers to epistemic situations involving imperfect or unknown information. It applies to predictions of future events, to physical measurements that are already made, or to the unknown. Uncertainty arises in partially observable or stochastic environments, as well as due to ignorance, indolence, or both. It arises in any number of fields, including insurance, philosophy, physics, statistics, economics, finance, medicine, psychology, sociology, engineering, metrology, meteorology, ecology and information science.
Agent-based modelAn agent-based model (ABM) is a computational model for simulating the actions and interactions of autonomous agents (both individual or collective entities such as organizations or groups) in order to understand the behavior of a system and what governs its outcomes. It combines elements of game theory, complex systems, emergence, computational sociology, multi-agent systems, and evolutionary programming. Monte Carlo methods are used to understand the stochasticity of these models.
Fonction (mathématiques)vignette|Diagramme de calcul pour la fonction En mathématiques, une fonction permet de définir un résultat (le plus souvent numérique) pour chaque valeur d’un ensemble appelé domaine. Ce résultat peut être obtenu par une suite de calculs arithmétiques ou par une liste de valeurs, notamment dans le cas de relevé de mesures physiques, ou encore par d’autres procédés comme les résolutions d’équations ou les passages à la limite. Le calcul effectif du résultat ou son approximation repose éventuellement sur l’élaboration de fonction informatique.
Fonction génératrice des momentsEn théorie des probabilités et en statistique, la fonction génératrice des moments d'une variable aléatoire est la fonction M définie par pour tout réel t tel que cette espérance existe. Cette fonction, comme son nom l'indique, est utilisée afin d'engendrer les moments associés à la distribution de probabilités de la variable aléatoire .
Propagation des incertitudesUne mesure est toujours entachée d'erreur, dont on estime l'intensité par l'intermédiaire de l'incertitude. Lorsqu'une ou plusieurs mesures sont utilisées pour obtenir la valeur d'une ou de plusieurs autres grandeurs (par l'intermédiaire d'une formule explicite ou d'un algorithme), il faut savoir, non seulement calculer la valeur estimée de cette ou ces grandeurs, mais encore déterminer l'incertitude ou les incertitudes induites sur le ou les résultats du calcul.
Test (informatique)vignette|Une programmeuse écrivant du code Java avec JUnit. En informatique, un test désigne une procédure de vérification partielle d'un système. Son objectif principal est d'identifier un nombre maximal de comportements problématiques du logiciel. Il permet ainsi, dès lors que les problèmes identifiés seront corrigés, d'en augmenter la qualité. D'une manière plus générale, le test désigne toutes les activités qui consistent à rechercher des informations quant à la qualité du système afin de permettre la prise de décisions.
Test de validationUn test de validation est un type de test informatique qui permet de vérifier si toutes les exigences client, décrites dans le document de spécification du logiciel, sont respectées. Les tests de validation se décomposent généralement en plusieurs phases : Validation fonctionnelle : les tests fonctionnels assurent que les différents modules ou composants implémentent correctement les exigences client. Ces tests peuvent être de type valide, invalide, inopportuns, etc.
Modèle statistiqueUn modèle statistique est une description mathématique approximative du mécanisme qui a généré les observations, que l'on suppose être un processus stochastique et non un processus déterministe. Il s’exprime généralement à l’aide d’une famille de distributions (ensemble de distributions) et d’hypothèses sur les variables aléatoires X1, . . ., Xn. Chaque membre de la famille est une approximation possible de F : l’inférence consiste donc à déterminer le membre qui s’accorde le mieux avec les données.
