Hypothèse calculatoireEn cryptographie, une hypothèse de difficulté calculatoire est une hypothèse qui sert à évaluer et à démontrer la robustesse des primitives cryptographiques. Dans certains cas, la sécurité est dite inconditionnelle si elle ne repose sur aucune hypothèse de difficulté calculatoire ; un exemple courant est la technique dite du masque jetable, où le masque est aussi grand que le message. Cependant, il est souvent impossible d'atteindre une forme de sécurité aussi forte ; dans de tels cas, les cryptographes doivent s'en remettre à une forme de sécurité dite « calculatoire ».
Sciences numériquesLes sciences numériques (traduction de l'anglais computational sciences), autrement dénommées calcul scientifique ou informatique scientifique, ont pour objet la construction de modèles mathématiques et de méthodes d'analyse quantitative, en se basant sur l'utilisation des sciences du numérique, pour analyser et résoudre des problèmes scientifiques. Cette approche scientifique basée sur un recours massif aux modélisations informatiques et mathématiques et à la simulation se décline en : médecine numérique, biologie numérique, archéologie numérique, mécanique numérique, par exemple.
Romanovski polynomialsIn mathematics, the Romanovski polynomials are one of three finite subsets of real orthogonal polynomials discovered by Vsevolod Romanovsky (Romanovski in French transcription) within the context of probability distribution functions in statistics. They form an orthogonal subset of a more general family of little-known Routh polynomials introduced by Edward John Routh in 1884. The term Romanovski polynomials was put forward by Raposo, with reference to the so-called 'pseudo-Jacobi polynomials in Lesky's classification scheme.
Programmation par contraintesLa programmation par contraintes (PPC, ou CP pour constraint programming en anglais) est un paradigme de programmation apparu dans les années 1970 et 1980 permettant de résoudre des problèmes combinatoires de grande taille tels que les problèmes de planification et d'ordonnancement. En programmation par contraintes, on sépare la partie modélisation à l'aide de problèmes de satisfaction de contraintes (ou CSP pour Constraint Satisfaction Problem), de la partie résolution dont la particularité réside dans l'utilisation active des contraintes du problème pour réduire la taille de l'espace des solutions à parcourir (on parle de propagation de contraintes).
Problème algorithmiqueUn problème algorithmique est, en informatique théorique, un objet mathématique qui représente une question ou un ensemble de questions auxquelles un ordinateur devrait être en mesure de répondre. Le plus souvent, ces problèmes sont de la forme : étant donné un objet (l'instance), effectuer une certaine action ou répondre à telle question. Par exemple, le problème de la factorisation est le problème suivant : étant donné un nombre entier, trouver un facteur premier de cet entier.
Théorie de la complexité (informatique théorique)vignette|Quelques classes de complexité étudiées dans le domaine de la théorie de la complexité. Par exemple, P est la classe des problèmes décidés en temps polynomial par une machine de Turing déterministe. La théorie de la complexité est le domaine des mathématiques, et plus précisément de l'informatique théorique, qui étudie formellement le temps de calcul, l'espace mémoire (et plus marginalement la taille d'un circuit, le nombre de processeurs, l'énergie consommée ...) requis par un algorithme pour résoudre un problème algorithmique.
Computational economicsComputational Economics is an interdisciplinary research discipline that involves computer science, economics, and management science. This subject encompasses computational modeling of economic systems. Some of these areas are unique, while others established areas of economics by allowing robust data analytics and solutions of problems that would be arduous to research without computers and associated numerical methods.
Polynôme de TchebychevEn mathématiques, un polynôme de Tchebychev est un terme de l'une des deux suites de polynômes orthogonaux particulières reliées à la formule de Moivre. Les polynômes de Tchebychev sont nommés ainsi en l'honneur du mathématicien russe Pafnouti Lvovitch Tchebychev. Il existe deux suites de polynômes de Tchebychev, l'une nommée polynômes de Tchebychev de première espèce et notée T et l'autre nommée polynômes de Tchebychev de seconde espèce et notée U (dans les deux cas, l'entier naturel n correspond au degré).
Problème de satisfaction de contraintesLes problèmes de satisfaction de contraintes ou CSP (Constraint Satisfaction Problem) sont des problèmes mathématiques où l'on cherche des états ou des objets satisfaisant un certain nombre de contraintes ou de critères. Les CSP font l'objet de recherches intenses à la fois en intelligence artificielle et en recherche opérationnelle. De nombreux CSP nécessitent la combinaison d'heuristiques et de méthodes d'optimisation combinatoire pour être résolus en un temps raisonnable.
Constraint satisfactionIn artificial intelligence and operations research, constraint satisfaction is the process of finding a solution through a set of constraints that impose conditions that the variables must satisfy. A solution is therefore a set of values for the variables that satisfies all constraints—that is, a point in the feasible region. The techniques used in constraint satisfaction depend on the kind of constraints being considered.
Classical orthogonal polynomialsIn mathematics, the classical orthogonal polynomials are the most widely used orthogonal polynomials: the Hermite polynomials, Laguerre polynomials, Jacobi polynomials (including as a special case the Gegenbauer polynomials, Chebyshev polynomials, and Legendre polynomials). They have many important applications in such areas as mathematical physics (in particular, the theory of random matrices), approximation theory, numerical analysis, and many others.
Computational complexityIn computer science, the computational complexity or simply complexity of an algorithm is the amount of resources required to run it. Particular focus is given to computation time (generally measured by the number of needed elementary operations) and memory storage requirements. The complexity of a problem is the complexity of the best algorithms that allow solving the problem. The study of the complexity of explicitly given algorithms is called analysis of algorithms, while the study of the complexity of problems is called computational complexity theory.
Théorie de l'argumentationLa Théorie de l'argumentation est l'étude interdisciplinaire de la façon dont les conclusions peuvent être atteintes par un raisonnement logique. Elle comprend les arts et sciences du débat civil, du dialogue, de la conversation, et de la persuasion. Elle étudie les règles de l'inférence, de la logique et les règles des paramètres du monde artificiel et réel. L'argumentation comprend le débat et la négociation qui sont concernés par le fait d'atteindre mutuellement une conclusion.
Système d'argumentationUn système d'argumentation est un moyen pour un agent de gérer des informations conflictuelles et d'en tirer des conséquences. Dans un système d'argumentation abstrait, l'information de base est un ensemble d'arguments abstraits (qui peuvent par exemple représenter une donnée, une proposition), et les conflits entre arguments sont représentés au moyen d'une relation binaire sur l'ensemble d'arguments. Concrètement, on représente un système d'argumentation au moyen d'un graphe orienté tel que les nœuds représentent les arguments et les arcs représentent la relation d'attaque.
First-class functionIn computer science, a programming language is said to have first-class functions if it treats functions as first-class citizens. This means the language supports passing functions as arguments to other functions, returning them as the values from other functions, and assigning them to variables or storing them in data structures. Some programming language theorists require support for anonymous functions (function literals) as well.
Insuffisance cardiaque chez l'humainL’insuffisance cardiaque (IC) ou défaillance cardiaque correspond à un état dans lequel une anomalie de la fonction cardiaque est responsable de l'incapacité du myocarde à assurer un débit cardiaque suffisant pour couvrir les besoins énergétiques de l'organisme. Cette défaillance peut être le reflet d'une anomalie de la contraction du muscle cardiaque ventriculaire (dysfonction systolique) ou de remplissage (dysfonction diastolique), voire des deux mécanismes.
Function typeIn computer science and mathematical logic, a function type (or arrow type or exponential) is the type of a variable or parameter to which a function has or can be assigned, or an argument or result type of a higher-order function taking or returning a function. A function type depends on the type of the parameters and the result type of the function (it, or more accurately the unapplied type constructor · → ·, is a higher-kinded type).
Fonction imbriquéeUne fonction imbriquée ou fonction interne est une fonction dont la définition est encapsulée dans une autre fonction. Elle ne peut être appelée que par la fonction englobante ou par des fonctions imbriquées directement ou non dans la même fonction englobante. En d'autres termes, la portée de la fonction imbriquée est limitée par la fonction englobante; elle offre un contrôle très strict de leur visibilité (scope) par le reste du programme.
Insuffisance rénaleKidney failure, also known as end-stage kidney disease, is a medical condition in which the kidneys can no longer adequately filter waste products from the blood, functioning at less than 15% of normal levels. Kidney failure is classified as either acute kidney failure, which develops rapidly and may resolve; and chronic kidney failure, which develops slowly and can often be irreversible. Symptoms may include leg swelling, feeling tired, vomiting, loss of appetite, and confusion.
Circuit complexityIn theoretical computer science, circuit complexity is a branch of computational complexity theory in which Boolean functions are classified according to the size or depth of the Boolean circuits that compute them. A related notion is the circuit complexity of a recursive language that is decided by a uniform family of circuits (see below). Proving lower bounds on size of Boolean circuits computing explicit Boolean functions is a popular approach to separating complexity classes.
