Arborescencethumb|Exemple de représentation arborescente En mathématiques, plus précisément dans la théorie des graphes : une arborescence est un arbre comportant un sommet particulier , nommé racine de l'arborescence, à partir duquel il existe un chemin unique vers tous les autres sommets. En informatique, cette notion désigne souvent celle d'arbre de la théorie des graphes. Une arborescence désigne alors généralement une organisation des données en mémoire, de manière logique et hiérarchisée, utilisant une structure algorithmique d'arbre.
Computer representation of surfacesIn technical applications of 3D computer graphics (CAx) such as computer-aided design and computer-aided manufacturing, surfaces are one way of representing objects. The other ways are wireframe (lines and curves) and solids. Point clouds are also sometimes used as temporary ways to represent an object, with the goal of using the points to create one or more of the three permanent representations. If one considers a local parametrization of a surface: then the curves obtained by varying u while keeping v fixed are coordinate lines, sometimes called the u flow lines.
InfographieL'infographie est le domaine de la création d' assistée par ordinateur. Cette activité est liée aux arts graphiques. Les études les plus courantes passent par les écoles publiques ou privées se situant majoritairement en Angleterre, en Belgique, au Canada, en France, et aux États-Unis. Lors de l'introduction du concept dans la langue française vers les années 1970, le terme « infographie » désigne les graphismes produits par ordinateur.
Lossy compressionIn information technology, lossy compression or irreversible compression is the class of data compression methods that uses inexact approximations and partial data discarding to represent the content. These techniques are used to reduce data size for storing, handling, and transmitting content. The different versions of the photo of the cat on this page show how higher degrees of approximation create coarser images as more details are removed. This is opposed to lossless data compression (reversible data compression) which does not degrade the data.
Arbre enracinéEn théorie des graphes, un arbre enraciné ou une arborescence est un graphe acyclique orienté possédant une unique racine, et tel que tous les nœuds sauf la racine ont un unique parent. En informatique, c'est également une structure de données récursive utilisée pour représenter ce type de graphes. Dans un arbre, on distingue deux catégories d'éléments : les feuilles (ou nœuds externes), éléments ne possédant pas de fils dans l'arbre ; les nœuds internes, éléments possédant des fils (sous-branches).
Détermination des surfaces cachéesDans une image 3D générée par ordinateur, la détermination des surfaces cachées est le processus utilisé pour déterminer si une surface est visible d'un point de vue donné. Un algorithme de détermination des surfaces cachées est une solution au problème de visibilité, qui est l'un des problèmes majeurs de la 3D générée par ordinateur. La détermination des surfaces cachées est nécessaire au rendu correct d'une image, les éléments invisibles ne devant pas être dessinés.
Algorithme d'approximationEn informatique théorique, un algorithme d'approximation est une méthode permettant de calculer une solution approchée à un problème algorithmique d'optimisation. Plus précisément, c'est une heuristique garantissant à la qualité de la solution qui fournit un rapport inférieur (si l'on minimise) à une constante, par rapport à la qualité optimale d'une solution, pour toutes les instances possibles du problème.
Stabilité numériqueEn analyse numérique, une branche des mathématiques, la stabilité numérique est une propriété globale d’un algorithme numérique, une qualité nécessaire pour espérer obtenir des résultats ayant du sens. Une définition rigoureuse de la stabilité dépend du contexte. Elle se réfère à la propagation des erreurs au cours des étapes du calcul, à la capacité de l’algorithme de ne pas trop amplifier d’éventuels écarts, à la précision des résultats obtenus. Le concept de stabilité ne se limite pas aux erreurs d’arrondis et à leurs conséquences.
Méthodes de points intérieursvignette|Visualisation de la méthode des points intérieur : le chemin reste à l’intérieur du polyèdre. vignette|Visualisation de la méthode du simplexe : le chemin suit les arêtes du polyèdre vignette|Visualisation de la méthode par ellipsoïde : l’ellipse se rétrécit Les méthodes de points intérieurs forment une classe d’algorithmes qui permettent de résoudre des problèmes d’optimisation mathématique.
Transformation de Fourier rapideLa transformation de Fourier rapide (sigle anglais : FFT ou fast Fourier transform) est un algorithme de calcul de la transformation de Fourier discrète (TFD). Sa complexité varie en O(n log n) avec le nombre n de points, alors que la complexité de l’algorithme « naïf » s'exprime en O(n). Ainsi, pour n = , le temps de calcul de l'algorithme rapide peut être 100 fois plus court que le calcul utilisant la formule de définition de la TFD.
Numerical linear algebraNumerical linear algebra, sometimes called applied linear algebra, is the study of how matrix operations can be used to create computer algorithms which efficiently and accurately provide approximate answers to questions in continuous mathematics. It is a subfield of numerical analysis, and a type of linear algebra. Computers use floating-point arithmetic and cannot exactly represent irrational data, so when a computer algorithm is applied to a matrix of data, it can sometimes increase the difference between a number stored in the computer and the true number that it is an approximation of.
Quantum complexity theoryQuantum complexity theory is the subfield of computational complexity theory that deals with complexity classes defined using quantum computers, a computational model based on quantum mechanics. It studies the hardness of computational problems in relation to these complexity classes, as well as the relationship between quantum complexity classes and classical (i.e., non-quantum) complexity classes. Two important quantum complexity classes are BQP and QMA.
