Compacité (mathématiques)En topologie, on dit d'un espace qu'il est compact s'il est séparé et qu'il vérifie la propriété de Borel-Lebesgue. La condition de séparation est parfois omise et certains résultats demeurent vrais, comme le théorème des bornes généralisé ou le théorème de Tychonov. La compacité permet de faire passer certaines propriétés du local au global, c'est-à-dire qu'une propriété vraie au voisinage de chaque point devient valable de façon uniforme sur tout le compact.
Sélection de caractéristiqueLa sélection de caractéristique (ou sélection d'attribut ou de variable) est un processus utilisé en apprentissage automatique et en traitement de données. Il consiste, étant donné des données dans un espace de grande dimension, à trouver un sous-sensemble de variables pertinentes. C'est-à-dire que l'on cherche à minimiser la perte d'information venant de la suppression de toutes les autres variables. C'est une méthode de réduction de la dimensionnalité. Extraction de caractéristique Catégorie:Apprentissage
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.
Recherche des plus proches voisinsLa recherche des plus proches voisins, ou des k plus proches voisins, est un problème algorithmique classique. De façon informelle le problème consiste, étant donné un point à trouver, dans un ensemble d'autres points, quels sont les k plus proches. La recherche de voisinage est utilisée dans de nombreux domaines, tels la reconnaissance de formes, le clustering, l'approximation de fonctions, la prédiction de séries temporelles et même les algorithmes de compression (recherche d'un groupe de données le plus proche possible du groupe de données à compresser pour minimiser l'apport d'information).
Chimie numériqueLa chimie numérique ou chimie informatique, parfois aussi chimie computationnelle, est une branche de la chimie et de la physico-chimie qui utilise les lois de la chimie théorique exploitées dans des programmes informatiques spécifiques afin de calculer structures et propriétés d'objets chimiques tels que les molécules, les solides, les agrégats atomiques (ou clusters), les surfaces, etc., en appliquant autant que possible ces programmes à des problèmes chimiques réels.
Espace localement compactEn topologie, un espace localement compact est un espace séparé qui admet des voisinages compacts pour tous ses points. Un tel espace n'est pas nécessairement compact lui-même mais on peut y généraliser (au moins partiellement) beaucoup de résultats sur les espaces compacts. Ce sont aussi les espaces qu'on peut « rendre » compacts avec un point grâce à la compactification d'Alexandrov. La compacité est une source très fertile de résultats en topologie mais elle reste une propriété très contraignante.
Large numbersLarge numbers are numbers significantly larger than those typically used in everyday life (for instance in simple counting or in monetary transactions), appearing frequently in fields such as mathematics, cosmology, cryptography, and statistical mechanics. They are typically large positive integers, or more generally, large positive real numbers, but may also be other numbers in other contexts. Googology is the study of nomenclature and properties of large numbers.
Couplage (théorie des graphes)En théorie des graphes, un couplage ou appariement (en anglais matching) d'un graphe est un ensemble d'arêtes de ce graphe qui n'ont pas de sommets en commun. Soit un graphe simple non orienté G = (S, A) (où S est l'ensemble des sommets et A l'ensemble des arêtes, qui sont certaines paires de sommets), un couplage M est un ensemble d'arêtes deux à deux non adjacentes. C'est-à-dire que M est une partie de l'ensemble A des arêtes telle que Un couplage maximum est un couplage contenant le plus grand nombre possible d'arêtes.
Template matchingTemplate matching is a technique in for finding small parts of an image which match a template image. It can be used for quality control in manufacturing, navigation of mobile robots, or edge detection in images. The main challenges in a template matching task are detection of occlusion, when a sought-after object is partly hidden in an image; detection of non-rigid transformations, when an object is distorted or imaged from different angles; sensitivity to illumination and background changes; background clutter; and scale changes.
Pentium 4Le Pentium 4, produit par Intel, est un microprocesseur x86 de septième génération inaugurant la microarchitecture NetBurst. Il succède à la génération P6 inaugurée par le Pentium Pro. Cette nouvelle microarchitecture a comme but avoué la montée (relativement) facile en fréquence. En effet, lors du lancement de ce processeur, la fréquence de fonctionnement du processeur faisait un excellent argument marketing. Intel décide donc de proposer un processeur possédant une haute fréquence de fonctionnement par rapport à ses prédécesseurs ou à son principal concurrent, l'Athlon XP d'AMD.
Espace σ-compactEn mathématiques, un espace topologique est dit σ-compact (ou localement compact dénombrable à l'infini) s'il est l'union dénombrable de sous-espaces compacts. Un espace est dit σ-localement compact s'il est à la fois σ-compact et localement compact. Tout espace compact est σ-compact, et tout espace σ-compact est de Lindelöf (c'est-à-dire que tout recouvrement ouvert a un sous-recouvrement dénombrable).
Maximum cardinality matchingMaximum cardinality matching is a fundamental problem in graph theory. We are given a graph G, and the goal is to find a matching containing as many edges as possible; that is, a maximum cardinality subset of the edges such that each vertex is adjacent to at most one edge of the subset. As each edge will cover exactly two vertices, this problem is equivalent to the task of finding a matching that covers as many vertices as possible.
