Formal specificationIn computer science, formal specifications are mathematically based techniques whose purpose are to help with the implementation of systems and software. They are used to describe a system, to analyze its behavior, and to aid in its design by verifying key properties of interest through rigorous and effective reasoning tools. These specifications are formal in the sense that they have a syntax, their semantics fall within one domain, and they are able to be used to infer useful information.
Langage de spécificationUn langage de spécification est un Langage formel en Informatique utilisé pendant l'analyse systémique, l'analyse des exigences et la conception des systèmes pour décrire un système à un niveau beaucoup plus élevé qu'un langage de programmation, qui est utilisé pour produire un code exécutable pour un système. Les langages de spécification ne sont généralement pas exécutés directement. Ils sont destinés à décrire le quoi, pas le comment. En effet, il est considéré comme une erreur si une spécification d'exigence est encombrée de détail d'implémentation non nécessaire.
Robustesse (statistiques)En statistiques, la robustesse d'un estimateur est sa capacité à ne pas être perturbé par une modification dans une petite partie des données ou dans les paramètres du modèle choisi pour l'estimation. Ricardo A. Maronna, R. Douglas Martin et Victor J. Yohai; Robust Statistics - Theory and Methods, Wiley Series in Probability and Statistics (2006). Dagnelie P.; Statistique théorique et appliquée. Tome 2 : Inférence statistique à une et à deux dimensions, Paris et Bruxelles (2006), De Boeck et Larcier.
Cahier des charges fonctionnelLe cahier des charges fonctionnel (CdCF) est un document formalisant un besoin, en détaillant les fonctionnalités attendues d'un système, d'un produit ou d'un service ainsi que les contraintes (techniques, réglementaires, budgétaires, etc.) auxquelles il est soumis. Pour la bonne compréhension de ces trois mots, une forme d'écriture peut être d'écrire fonctionnelles pour qualifier les charges en termes de fonctions qui seront formulées en utilisant des verbes à l'infinitif pour confirmer qu'il s'agit d'actions.
Spécification (norme technique)vignette|Exemple de spécifications relatives à un appareil de sécurité. vignette|Plaque de tare d'un camion. Une spécification est un ensemble explicite d'exigences à satisfaire par un matériau, produit ou service. Si un matériau, produit ou service ne parviennent pas à satisfaire à une ou plusieurs des spécifications applicables, il peut être désigné comme étant hors spécification.
Software requirements specificationA software requirements specification (SRS) is a description of a software system to be developed. It is modeled after the business requirements specification (CONOPS). The software requirements specification lays out functional and non-functional requirements, and it may include a set of use cases that describe user interactions that the software must provide to the user for perfect interaction.
Robust measures of scaleIn statistics, robust measures of scale are methods that quantify the statistical dispersion in a sample of numerical data while resisting outliers. The most common such robust statistics are the interquartile range (IQR) and the median absolute deviation (MAD). These are contrasted with conventional or non-robust measures of scale, such as sample standard deviation, which are greatly influenced by outliers.
Classe de complexitéEn informatique théorique, et plus précisément en théorie de la complexité, une classe de complexité est un ensemble de problèmes algorithmiques dont la résolution nécessite la même quantité d'une certaine ressource. Une classe est souvent définie comme l'ensemble de tous les problèmes qui peuvent être résolus sur un modèle de calcul M, utilisant une quantité de ressources du type R, où n, est la taille de l'entrée. Les classes les plus usuelles sont celles définies sur des machines de Turing, avec des contraintes de temps de calcul ou d'espace.
Loi normaleEn théorie des probabilités et en statistique, les lois normales sont parmi les lois de probabilité les plus utilisées pour modéliser des phénomènes naturels issus de plusieurs événements aléatoires. Elles sont en lien avec de nombreux objets mathématiques dont le mouvement brownien, le bruit blanc gaussien ou d'autres lois de probabilité. Elles sont également appelées lois gaussiennes, lois de Gauss ou lois de Laplace-Gauss des noms de Laplace (1749-1827) et Gauss (1777-1855), deux mathématiciens, astronomes et physiciens qui l'ont étudiée.
Logique temporelle linéaireEn logique, la logique temporelle linéaire (LTL) est une logique temporelle modale avec des modalités se référant au temps. En LTL, on peut coder des formules sur l'avenir d'un chemin infini dans un système de transitions, par exemple une condition finira par être vraie, une condition sera vraie jusqu'à ce qu'une autre devienne vraie, etc. Cette logique est plus faible que la logique CTL*, qui permet d'exprimer des conditions sur des ramifications de chemins et pas seulement sur un seul chemin.
Résidu (statistiques)In statistics and optimization, errors and residuals are two closely related and easily confused measures of the deviation of an observed value of an element of a statistical sample from its "true value" (not necessarily observable). The error of an observation is the deviation of the observed value from the true value of a quantity of interest (for example, a population mean). The residual is the difference between the observed value and the estimated value of the quantity of interest (for example, a sample mean).
Correction d'un algorithmeUn algorithme est correct s'il fait ce qu'on attend de lui. Plus précisément, rappelons qu'un algorithme est décrit par une spécification des données sur lesquelles l'algorithme va démarrer son calcul et une spécification du résultat produit par l'algorithme. Démontrer la correction de l'algorithme consiste à démontrer que l'algorithme retourne, quand il calcule en partant des données, un objet qui est un des résultats escomptés et qui satisfait la spécification du résultat comme énoncé dans la description de l'algorithme.
Robust regressionIn robust statistics, robust regression seeks to overcome some limitations of traditional regression analysis. A regression analysis models the relationship between one or more independent variables and a dependent variable. Standard types of regression, such as ordinary least squares, have favourable properties if their underlying assumptions are true, but can give misleading results otherwise (i.e. are not robust to assumption violations).
Statistical assumptionStatistics, like all mathematical disciplines, does not infer valid conclusions from nothing. Inferring interesting conclusions about real statistical populations almost always requires some background assumptions. Those assumptions must be made carefully, because incorrect assumptions can generate wildly inaccurate conclusions. Here are some examples of statistical assumptions: Independence of observations from each other (this assumption is an especially common error). Independence of observational error from potential confounding effects.
Vérification de modèlesthumb|308x308px|Principe du model checking. En informatique, la vérification de modèles, ou model checking en anglais, est le problème suivant : vérifier si le modèle d'un système (souvent informatique ou électronique) satisfait une propriété. Par exemple, on souhaite vérifier qu'un programme ne se bloque pas, qu'une variable n'est jamais nulle, etc. Généralement, la propriété est écrite dans un langage, souvent en logique temporelle. La vérification est généralement faite de manière automatique.
SystèmeUn système est un ensemble d' interagissant entre eux selon certains principes ou règles. Par exemple une molécule, le système solaire, une ruche, une société humaine, un parti, une armée etc. Un système est déterminé par : sa frontière, c'est-à-dire le critère d'appartenance au système (déterminant si une entité appartient au système ou fait au contraire partie de son environnement) ; ses interactions avec son environnement ; ses fonctions (qui définissent le comportement des entités faisant partie du système, leur organisation et leurs interactions) ; Certains systèmes peuvent également avoir une mission (ses objectifs et sa raison d'être) ou des ressources, qui peuvent être de natures différentes (humaine, naturelle, matérielle, immatérielle.
Errors-in-variables modelsIn statistics, errors-in-variables models or measurement error models are regression models that account for measurement errors in the independent variables. In contrast, standard regression models assume that those regressors have been measured exactly, or observed without error; as such, those models account only for errors in the dependent variables, or responses. In the case when some regressors have been measured with errors, estimation based on the standard assumption leads to inconsistent estimates, meaning that the parameter estimates do not tend to the true values even in very large samples.
SécuritéPhysiquement, la sécurité est l'état d'une situation présentant le minimum de risque. Psychiquement, la sécurité est l'état d'esprit d'une personne qui se sent tranquille et confiante. Pour l'individu ou un groupe, c'est le sentiment (bien ou mal fondé) d'être à l'abri de tout danger et risque.
Mise en œuvreLa mise en œuvre est le fait de mettre en place un projet. En ingénierie et plus particulièrement en informatique, la mise en œuvre désigne la création d’un produit fini à partir d’un document de conception, d’un document de spécification, voire directement depuis une version originelle ou un cahier des charges. L’utilisation de l’anglicisme « implémentation », de l'anglais to implement, est courante (et acceptée).
Erreur de mesurevignette|upright|Mesurage avec une colonne de mesure. Une erreur de mesure, dans le langage courant, est Exemples usuels et fictifs d'après cette définition : L'indication d'une balance de ménage pour une masse de certifiée est de . L'erreur de mesure est de – ; La distance entre deux murs, donnée par un télémètre laser est de , valeur considérée ici comme exacte. La valeur mesurée, au même endroit, avec un mètre à ruban est de . L'erreur de mesure, avec le mètre à ruban, est de ou ; La différence sur 24 heures de temps entre une pendule radio pilotée et une montre bracelet est de .
