Orientation (graph theory)In graph theory, an orientation of an undirected graph is an assignment of a direction to each edge, turning the initial graph into a directed graph. A directed graph is called an oriented graph if none of its pairs of vertices is linked by two symmetric edges. Among directed graphs, the oriented graphs are the ones that have no 2-cycles (that is at most one of (x, y) and (y, x) may be arrows of the graph). A tournament is an orientation of a complete graph. A polytree is an orientation of an undirected tree.
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.
Propagation des ondes radioLes ondes radioélectriques ou ondes hertziennes sont des ondes électromagnétiques qui se propagent de deux façons : dans l'espace libre (propagation rayonnée, autour de la Terre par exemple) dans des lignes (propagation guidée, dans un câble coaxial ou un guide d'ondes) Le domaine des fréquences des ondes radio s'étend de à . Pour la partie théorique, on se reportera à l'article Établissement de l'équation de propagation à partir des équations de Maxwell .
Partial cubeIn graph theory, a partial cube is a graph that is isometric to a subgraph of a hypercube. In other words, a partial cube can be identified with a subgraph of a hypercube in such a way that the distance between any two vertices in the partial cube is the same as the distance between those vertices in the hypercube. Equivalently, a partial cube is a graph whose vertices can be labeled with bit strings of equal length in such a way that the distance between two vertices in the graph is equal to the Hamming distance between their labels.
Analyse numériqueL’analyse numérique est une discipline à l'interface des mathématiques et de l'informatique. Elle s’intéresse tant aux fondements qu’à la mise en pratique des méthodes permettant de résoudre, par des calculs purement numériques, des problèmes d’analyse mathématique. Plus formellement, l’analyse numérique est l’étude des algorithmes permettant de résoudre numériquement par discrétisation les problèmes de mathématiques continues (distinguées des mathématiques discrètes).
Coloration des arêtes d'un graphethumb|Coloration des arêtes du graphe de Desargues avec trois couleurs. En théorie des graphes et en algorithmique, une coloration des arêtes d'un graphe consiste à attribuer à chaque arête une couleur, en évitant que deux arêtes ayant une extrémité commune soient de la même couleur. La figure ci-contre est un exemple de coloration d'arêtes correcte. On vérifie en effet qu'aucun sommet n'est commun à deux arêtes de même couleur. On remarquera qu'ici, il n'aurait pas été possible de colorer les arêtes du graphe avec seulement deux couleurs.
Coloration de graphethumb|Une coloration du graphe de Petersen avec 3 couleurs. En théorie des graphes, la coloration de graphe consiste à attribuer une couleur à chacun de ses sommets de manière que deux sommets reliés par une arête soient de couleur différente. On cherche souvent à utiliser le nombre minimal de couleurs, appelé nombre chromatique. La coloration fractionnaire consiste à chercher non plus une mais plusieurs couleurs par sommet et en associant des coûts à chacune.
Optimisation non linéaireEn optimisation, vue comme branche des mathématiques, l'optimisation non linéaire (en anglais : nonlinear programming – NLP) s'occupe principalement des problèmes d'optimisation dont les données, i.e., les fonctions et ensembles définissant ces problèmes, sont non linéaires, mais sont aussi différentiables autant de fois que nécessaire pour l'établissement des outils théoriques, comme les conditions d'optimalité, ou pour la bonne marche des algorithmes de résolution qui y sont introduits et analysés.
Programmation logiqueLa programmation logique est une forme de programmation qui définit les applications à l'aide : d'une base de faits : ensemble de faits élémentaires concernant le domaine visé par l'application, d'une base de règles : règles de logique associant des conséquences plus ou moins directes à ces faits, d'un moteur d'inférence (ou démonstrateur de théorème ) : exploite ces faits et ces règles en réaction à une question ou requête. Cette approche se révèle beaucoup plus souple que la définition d'une succession d'instructions que l'ordinateur exécuterait.
Graphe de ClebschLe graphe de Clebsch est, en théorie des graphes, un graphe 5-régulier possédant 16 sommets et 40 arêtes. Il a été nommé ainsi à cause de son lien avec la découverte par Alfred Clebsch en 1868. On le connait aussi sous le nom de graphe de Greenwood–Gleason, à cause des travaux de Robert E. Greenwood et Andrew Gleason en 1955. vignette|gauche|Construction du graphe de Clebsch depuis l'hypercube. On peut construire le graphe de Clebsch en reliant par huit nouvelles arêtes les sommets opposés d'un hypercube en quatre dimensions (c'est-à-dire les sommets à distance quatre l'un de l'autre).
Constraint Handling RulesConstraint Handling Rules (CHR) is a declarative, rule-based programming language, introduced in 1991 by Thom Frühwirth at the time with European Computer-Industry Research Centre (ECRC) in Munich, Germany. Originally intended for constraint programming, CHR finds applications in grammar induction, type systems, abductive reasoning, multi-agent systems, natural language processing, compilation, scheduling, spatial-temporal reasoning, testing, and verification.
Propagation des incertitudesUne mesure est toujours entachée d'erreur, dont on estime l'intensité par l'intermédiaire de l'incertitude. Lorsqu'une ou plusieurs mesures sont utilisées pour obtenir la valeur d'une ou de plusieurs autres grandeurs (par l'intermédiaire d'une formule explicite ou d'un algorithme), il faut savoir, non seulement calculer la valeur estimée de cette ou ces grandeurs, mais encore déterminer l'incertitude ou les incertitudes induites sur le ou les résultats du calcul.
