Canal binaire symétriqueAlice veut transmettre un message à Bob. Un canal binaire symétrique est un canal discret où Alice transmet une suite d’éléments de l'ensemble et où la probabilité d'erreur dans la transmission d'un symbole est de , pour 0 et pour 1 (d'où la symétrie). Ce canal est sans mémoire, c'est-à-dire qu'aucune archive des messages n'est conservée. En communication, un problème classique est d'envoyer de l'information d'une source à une destination via un canal de communication, en présence de bruit.
Binary erasure channelIn coding theory and information theory, a binary erasure channel (BEC) is a communications channel model. A transmitter sends a bit (a zero or a one), and the receiver either receives the bit correctly, or with some probability receives a message that the bit was not received ("erased") . A binary erasure channel with erasure probability is a channel with binary input, ternary output, and probability of erasure . That is, let be the transmitted random variable with alphabet .
Loi de puissanceLa loi de puissance est une relation mathématique entre deux quantités. Si une quantité est la fréquence d'un évènement et l'autre est la taille d'un évènement, alors la relation est une distribution de la loi de puissance si les fréquences diminuent très lentement lorsque la taille de l'évènement augmente. En science, une loi de puissance est une relation entre deux quantités x et y qui peut s'écrire de la façon suivante : où a est une constante dite constante de proportionnalité, k, valeur négative, est une autre constante, dite exposant, puissance, indice ou encore degré de la loi et x nombre réel strictement positif.
Asymptotic analysisIn mathematical analysis, asymptotic analysis, also known as asymptotics, is a method of describing limiting behavior. As an illustration, suppose that we are interested in the properties of a function f (n) as n becomes very large. If f(n) = n2 + 3n, then as n becomes very large, the term 3n becomes insignificant compared to n2. The function f(n) is said to be "asymptotically equivalent to n2, as n → ∞". This is often written symbolically as f (n) ~ n2, which is read as "f(n) is asymptotic to n2".
Convolutional codeIn telecommunication, a convolutional code is a type of error-correcting code that generates parity symbols via the sliding application of a boolean polynomial function to a data stream. The sliding application represents the 'convolution' of the encoder over the data, which gives rise to the term 'convolutional coding'. The sliding nature of the convolutional codes facilitates trellis decoding using a time-invariant trellis. Time invariant trellis decoding allows convolutional codes to be maximum-likelihood soft-decision decoded with reasonable complexity.
Invariance d'échelleIl y a invariance d'échelle lorsqu'aucune échelle ne caractérise le système. Par exemple, dans un ensemble fractal, les propriétés seront les mêmes quelle que soit la distance à laquelle on se place. Une fonction g est dite invariante d'échelle s'il existe une fonction telle que pour tout x et y : Alors, il existe une constante et un exposant , tels que : En physique, l'invariance d'échelle n'est valable que dans un domaine de taille limité — par exemple, pour un ensemble fractal, on ne peut pas se placer à une échelle plus petite que celle des molécules, ni plus grande que la taille du système.
Développement asymptotiqueEn mathématiques, un développement asymptotique d'une fonction f donnée dans un voisinage fixé est une somme finie de fonctions de référence qui donne une bonne approximation du comportement de la fonction f dans le voisinage considéré. Le concept de développement asymptotique a été introduit par Poincaré à propos de l'étude du problème à N corps de la mécanique céleste par la théorie des perturbations. La somme étant finie, la question de la convergence ne se pose pas.
Loi de Kleibervignette|400px|Figure 1. Taille en fonction du métabolisme pour différentes especes. Graphique original de Kleiber (1947). La loi de Kleiber, formulée par le biologiste au début des années 1930, énonce que pour la majorité des vertébrés supérieurs, le métabolisme est proportionnel à la masse corporelle élevée à la puissance 3⁄4. Algébriquement, si l'on convient de noter q0 le métabolisme et M la masse corporelle de l'animal, q04 ~ M3. Ainsi, puisqu'un chat est 100 fois plus lourd qu'une souris, son métabolisme est environ 32 fois plus consommateur d'énergie.
Canal de communication (théorie de l'information)vignette En théorie de l'information, un canal de communication ou canal de transmission est un support (physique ou non) permettant la transmission d'une certaine quantité d'information, depuis une source (ou émetteur) vers un destinataire (ou récepteur). Souvent, le canal altère l'information transmise, par exemple en ajoutant un bruit aléatoire. La quantité d'information qu'un canal de communication peut transporter est limitée : on parle de capacité du canal.
Block codeIn coding theory, block codes are a large and important family of error-correcting codes that encode data in blocks. There is a vast number of examples for block codes, many of which have a wide range of practical applications. The abstract definition of block codes is conceptually useful because it allows coding theorists, mathematicians, and computer scientists to study the limitations of all block codes in a unified way.
Code de répétitionLe code de répétition est une solution simple pour se prémunir des erreurs de communication dues au bruit dans un canal binaire symétrique. C'est une technique de codage de canal, c'est-à-dire un code correcteur. Il s'agit d'envoyer plusieurs copies de chaque bit à être transmis. Autrement dit, ce code de répétition encode la transmission des bits ainsi (sur trois bits) : La première chaîne de caractères est appelée le 0 logique et la deuxième, le 1 logique puisqu'elles jouent le rôle de 0 et 1 respectivement.
AllométrieEn biologie du développement des organismes, l’allométrie est le fait que des organes, tissus ou processus croissent à des vitesses différentes. On présuppose que ces phénomènes de croissance sont régis par des lois mathématiques que l'on peut découvrir. Le terme allométrie (« allo » vient du grec allos = « autres », donc dans ce cas « autre que métrique », c’est-à-dire non linéaire) a été repris en 1936 par Julian Huxley et Georges Teissier en tant que désignation conventionnelle, en biologie, des phénomènes de croissance différentielle d'organes, dans la mesure où ils tombent sous une loi de forme mathématique spécifiée.
Taux d'erreurLe taux d'erreur ou B.E.R., abréviation de l'expression anglaise Bit Error Rate, désigne une valeur, relative au taux d'erreur, mesurée à la réception d'une transmission numérique, relative au niveau d'atténuation et/ou de perturbation d'un signal transmis. Ce phénomène survient également lors de l'échantillonnage (numérisation), lors de la lecture et de la sauvegarde des données (CD-R, DVD-R, disque dur, RAM...). Ce taux détermine le nombre d'erreurs apparues entre la modulation et juste après la démodulation du signal.
Orthogonal frequency-division multiplexingL’OFDM (orthogonal frequency-division multiplexing) est un procédé de codage de signaux numériques par répartition en fréquences orthogonales sous forme de multiples sous-porteuses. Cette technique permet de lutter contre les canaux sélectifs en fréquence en permettant une égalisation de faible complexité. Ces canaux se manifestent notamment en présence de trajets multiples et sont d'autant plus pénalisants que le débit de transmission est élevé.
Capacité d'un canalLa capacité d'un canal, en génie électrique, en informatique et en théorie de l'information, est la limite supérieure étroite du débit auquel l'information peut être transmise de manière fiable sur un canal de communication. Suivant les termes du théorème de codage du canal bruyant, la capacité d'un canal donné est le débit d'information le plus élevé (en unités d'information par unité de temps) qui peut être atteint avec une probabilité d'erreur arbitrairement faible. La théorie de l'information, développée par Claude E.
Error exponentIn information theory, the error exponent of a channel code or source code over the block length of the code is the rate at which the error probability decays exponentially with the block length of the code. Formally, it is defined as the limiting ratio of the negative logarithm of the error probability to the block length of the code for large block lengths. For example, if the probability of error of a decoder drops as , where is the block length, the error exponent is . In this example, approaches for large .
Analyse de la complexité des algorithmesvignette|Représentation d'une recherche linéaire (en violet) face à une recherche binaire (en vert). La complexité algorithmique de la seconde est logarithmique alors que celle de la première est linéaire. L'analyse de la complexité d'un algorithme consiste en l'étude formelle de la quantité de ressources (par exemple de temps ou d'espace) nécessaire à l'exécution de cet algorithme. Celle-ci ne doit pas être confondue avec la théorie de la complexité, qui elle étudie la difficulté intrinsèque des problèmes, et ne se focalise pas sur un algorithme en particulier.
AnalyticsAnalytics is the systematic computational analysis of data or statistics. It is used for the discovery, interpretation, and communication of meaningful patterns in data. It also entails applying data patterns toward effective decision-making. It can be valuable in areas rich with recorded information; analytics relies on the simultaneous application of statistics, computer programming, and operations research to quantify performance. Organizations may apply analytics to business data to describe, predict, and improve business performance.
Gamme dynamiqueLa gamme dynamique, ou plage dynamique ou simplement dynamique est le rapport de la plus grande à la plus petite valeur d'une grandeur. Cette grandeur peut caractériser l'intensité d'un son ou d'une lumière. Elle est mesurée par une valeur logarithmique en base 10 (décibels) ou en base 2 (bits ou « diaphs »). En photographie, le terme décrit le rapport entre l'intensité lumineuse la plus élevée et l'intensité la plus faible qu'un appareil photographique peut capturer.
Gestion des donnéesLa gestion des données est une discipline de gestion qui tend à valoriser les données en tant que ressources numériques. La gestion des données permet d'envisager le développement d'architectures, de réglementations, de pratiques et de procédures qui gèrent correctement les besoins des organismes sur le plan de tout le cycle de vie des données. Les données sont, avec les traitements, l'un des deux aspects des systèmes d'information traditionnellement identifiés, et l'un ne peut aller sans l'autre pour un management du système d'information cohérent.