Algorithme de rechercheEn informatique, un algorithme de recherche est un type d'algorithme qui, pour un domaine, un problème de ce domaine et des critères donnés, retourne en résultat un ensemble de solutions répondant au problème. Supposons que l'ensemble de ses entrées soit divisible en sous-ensemble, par rapport à un critère donné, qui peut être, par exemple, une relation d'ordre. De façon générale, un tel algorithme vérifie un certain nombre de ces entrées et retourne en sortie une ou plusieurs des entrées visées.
Entropie croiséeEn théorie de l'information, l'entropie croisée entre deux lois de probabilité mesure le nombre de bits moyen nécessaires pour identifier un événement issu de l'« ensemble des événements » - encore appelé tribu en mathématiques - sur l'univers , si la distribution des événements est basée sur une loi de probabilité , relativement à une distribution de référence . L'entropie croisée pour deux distributions et sur le même espace probabilisé est définie de la façon suivante : où est l'entropie de , et est la divergence de Kullback-Leibler entre et .
Algorithmethumb|Algorithme de découpe d'un polygone quelconque en triangles (triangulation). Un algorithme est une suite finie et non ambiguë d'instructions et d’opérations permettant de résoudre une classe de problèmes. Le domaine qui étudie les algorithmes est appelé l'algorithmique. On retrouve aujourd'hui des algorithmes dans de nombreuses applications telles que le fonctionnement des ordinateurs, la cryptographie, le routage d'informations, la planification et l'utilisation optimale des ressources, le , le traitement de textes, la bio-informatique L' algorithme peut être mis en forme de façon graphique dans un algorigramme ou organigramme de programmation.
Plan d'expériencesOn nomme plan d'expériences (en anglais, design of experiments ou DOE) la suite ordonnée d'essais d'une expérimentation, chacun permettant d'acquérir de nouvelles connaissances en maîtrisant un ou plusieurs paramètres d'entrée pour obtenir des résultats validant un modèle avec une bonne économie de moyens (nombre d'essais le plus faible possible, par exemple). Un exemple classique est le « plan en étoile » où en partant d'un jeu de valeurs choisi pour les paramètres d'un essai central, on complète celui-ci par des essais où chaque fois un seul des facteurs varie « toutes choses égales par ailleurs ».
Complétion d'une mesureEn mathématiques, une mesure μ est dite complète lorsque tout ensemble négligeable pour cette mesure appartient à la tribu sur laquelle μ est définie. Lorsqu'une mesure n'est pas complète, il existe un procédé assez simple de complétion de la mesure, c'est-à-dire de construction d'une mesure complète apparentée de très près à la mesure initiale. Ainsi la mesure de Lebesgue (considérée comme mesure sur la tribu de Lebesgue) est la complétion de la mesure dite parfois « mesure de Borel-Lebesgue », c'est-à-dire sa restriction à la tribu borélienne.
Navigation privéevignette|Navigation privée sur le navigateur Firefox La navigation privée est une fonction de la plupart des navigateurs Web permettant de naviguer sur le Web sans que les données de navigation comme l'historique ou les cookies soient conservées sur le poste client à la fin de la session. Lorsqu'il fonctionne dans un tel mode, le navigateur crée une session temporaire distincte, isolée de la session principale du navigateur et des données de l'utilisateur.
Paradoxe de l'informationEn astrophysique, le paradoxe de l'information est un paradoxe mis en évidence par Stephen Hawking en 1976 opposant les lois de la mécanique quantique à celles de la relativité générale. En effet, la relativité générale implique qu'une information pourrait fondamentalement disparaître dans un trou noir, à la suite de l'évaporation de celui-ci. Cette perte d'information implique une non-réversibilité (un même état peut être issu de plusieurs états différents), et une évolution non unitaire des états quantiques, en contradiction fondamentale avec les postulats de la mécanique quantique.
Asymptotically optimal algorithmIn computer science, an algorithm is said to be asymptotically optimal if, roughly speaking, for large inputs it performs at worst a constant factor (independent of the input size) worse than the best possible algorithm. It is a term commonly encountered in computer science research as a result of widespread use of big-O notation. More formally, an algorithm is asymptotically optimal with respect to a particular resource if the problem has been proven to require Ω(f(n)) of that resource, and the algorithm has been proven to use only O(f(n)).
Composant électroniqueUn composant électronique est un élément destiné à être assemblé avec d'autres afin de réaliser une ou plusieurs fonctions électroniques. Les composants forment de très nombreux types et catégories, ils répondent à divers standards de l'industrie aussi bien pour leurs caractéristiques électriques que pour leurs caractéristiques géométriques. Leur assemblage est préalablement défini par un schéma d'implantation d'un circuit électronique. alt=Un transistor, composant actif, boîtier ouvert.
Affectation (informatique)En algorithmique et en programmation informatique, une affectation, aussi appelée assignation par anglicisme, est une structure qui permet d'attribuer une valeur à une variable. Il s'agit d'une structure particulièrement courante en programmation impérative, et dispose souvent pour cette raison d'une notation courte et infixée, comme ou . Dans certains langages, le symbole est considéré comme un opérateur d'affectation, et la structure entière peut alors être utilisée comme une expression.
Mesure de BorelIn mathematics, specifically in measure theory, a Borel measure on a topological space is a measure that is defined on all open sets (and thus on all Borel sets). Some authors require additional restrictions on the measure, as described below. Let be a locally compact Hausdorff space, and let be the smallest σ-algebra that contains the open sets of ; this is known as the σ-algebra of Borel sets. A Borel measure is any measure defined on the σ-algebra of Borel sets.
Analysis of parallel algorithmsIn computer science, the analysis of parallel algorithms is the process of finding the computational complexity of algorithms executed in parallel – the amount of time, storage, or other resources needed to execute them. In many respects, analysis of parallel algorithms is similar to the analysis of sequential algorithms, but is generally more involved because one must reason about the behavior of multiple cooperating threads of execution. One of the primary goals of parallel analysis is to understand how a parallel algorithm's use of resources (speed, space, etc.
