Algorithme génétiqueLes algorithmes génétiques appartiennent à la famille des algorithmes évolutionnistes. Leur but est d'obtenir une solution approchée à un problème d'optimisation, lorsqu'il n'existe pas de méthode exacte (ou que la solution est inconnue) pour le résoudre en un temps raisonnable. Les algorithmes génétiques utilisent la notion de sélection naturelle et l'appliquent à une population de solutions potentielles au problème donné.
Fitness functionA fitness function is a particular type of objective function that is used to summarise, as a single figure of merit, how close a given design solution is to achieving the set aims. Fitness functions are used in evolutionary algorithms (EA), such as genetic programming and genetic algorithms to guide simulations towards optimal design solutions. In the field of EAs, each design solution is commonly represented as a string of numbers (referred to as a chromosome).
Programme de HamiltonLe programme de Hamilton est un « plan d'attaque », proposé par Richard S. Hamilton, de certains problèmes en topologie des variétés, notamment la célèbre conjecture de Poincaré. Cet article tente de décrire les raisons d'être de ce programme sans entrer dans les détails. Dans son article fondateur de 1982, Three-manifolds with positive Ricci curvature, Richard S. Hamilton introduit le flot de Ricci nommé d'après le mathématicien Gregorio Ricci-Curbastro.
Géométrisation des 3-variétésEn géométrie, la conjecture de géométrisation de Thurston affirme que les 3-variétés compactes peuvent être décomposées en sous-variétés admettant l'une des huit structures géométriques appelées géométries de Thurston. Formulée par William Thurston en 1976, cette conjecture fut démontrée par Grigori Perelman en 2003. On dit qu'une variété est fermée si elle est compacte et sans bord, et qu'elle est si elle n'est pas somme connexe de variétés qui ne sont pas des sphères.
Hydrodynamique des particules lisséesL'hydrodynamique des particules lissées, en anglais Smoothed particle hydrodynamics (SPH), est une méthode de calcul utilisée pour simuler la mécanique des milieux continus, comme la mécanique des solides ou les écoulements de fluides. Elle a été développée par Gingold, Monaghan et Lucy en 1977, initialement pour des problèmes d'astrophysique. Elle a été utilisée dans de nombreux domaines de recherche, incluant l'astrophysique, la balistique, la volcanologie et océanologie.
Optimisation (mathématiques)L'optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble. L’optimisation joue un rôle important en recherche opérationnelle (domaine à la frontière entre l'informatique, les mathématiques et l'économie), dans les mathématiques appliquées (fondamentales pour l'industrie et l'ingénierie), en analyse et en analyse numérique, en statistique pour l’estimation du maximum de vraisemblance d’une distribution, pour la recherche de stratégies dans le cadre de la théorie des jeux, ou encore en théorie du contrôle et de la commande.
Mécanique des fluides numériqueLa mécanique des fluides numérique (MFN), plus souvent désignée par le terme anglais computational fluid dynamics (CFD), consiste à étudier les mouvements d'un fluide, ou leurs effets, par la résolution numérique des équations régissant le fluide. En fonction des approximations choisies, qui sont en général le résultat d'un compromis en termes de besoins de représentation physique par rapport aux ressources de calcul ou de modélisation disponibles, les équations résolues peuvent être les équations d'Euler, les équations de Navier-Stokes, etc.
Optimisation multidisciplinaireL'Optimisation de Conception Multidisciplinaire (OMD ou MDO, Multidisciplinary Design Optimisation, en anglais) est un domaine d'ingénierie qui utilise des méthodes d'optimisation afin de résoudre des problèmes de conception mettant en œuvre plusieurs disciplines. La MDO permet aux concepteurs d'incorporer les effets de chacune des disciplines en même temps. L'optimum global ainsi trouvé est meilleur que la configuration trouvée en optimisant chaque discipline indépendamment des autres, car l'on prend en compte les interactions entre les disciplines.
Optimal stoppingIn mathematics, the theory of optimal stopping or early stopping is concerned with the problem of choosing a time to take a particular action, in order to maximise an expected reward or minimise an expected cost. Optimal stopping problems can be found in areas of statistics, economics, and mathematical finance (related to the pricing of American options). A key example of an optimal stopping problem is the secretary problem. Optimal stopping problems can often be written in the form of a Bellman equation, and are therefore often solved using dynamic programming.
Bellman equationA Bellman equation, named after Richard E. Bellman, is a necessary condition for optimality associated with the mathematical optimization method known as dynamic programming. It writes the "value" of a decision problem at a certain point in time in terms of the payoff from some initial choices and the "value" of the remaining decision problem that results from those initial choices. This breaks a dynamic optimization problem into a sequence of simpler subproblems, as Bellman's “principle of optimality" prescribes.
Compresseur axialLe compresseur axial est un type de compresseur mécanique dont le flux gazeux, de plus en plus comprimé, suit l'axe de rotation, et dont le fluide de sortie a un mouvement axial. Le compresseur axial génère un flux continu de gaz comprimé . Il est nécessaire d'avoir plusieurs étages de d'aubes pour obtenir des pressions élevées et des taux de compression équivalents à ceux d'un compresseur centrifuge. Un compresseur axial est composé d'éléments en rotation et d'éléments statiques: l'arbre central, guidé par des paliers et une butée, est composé d'anneaux composés eux-mêmes d'aubes rotoriques et statoriques.
Compressible flowCompressible flow (or gas dynamics) is the branch of fluid mechanics that deals with flows having significant changes in fluid density. While all flows are compressible, flows are usually treated as being incompressible when the Mach number (the ratio of the speed of the flow to the speed of sound) is smaller than 0.3 (since the density change due to velocity is about 5% in that case). The study of compressible flow is relevant to high-speed aircraft, jet engines, rocket motors, high-speed entry into a planetary atmosphere, gas pipelines, commercial applications such as abrasive blasting, and many other fields.