Complexité en tempsEn algorithmique, la complexité en temps est une mesure du temps utilisé par un algorithme, exprimé comme fonction de la taille de l'entrée. Le temps compte le nombre d'étapes de calcul avant d'arriver à un résultat. Habituellement, le temps correspondant à des entrées de taille n est le temps le plus long parmi les temps d’exécution des entrées de cette taille ; on parle de complexité dans le pire cas. Les études de complexité portent dans la majorité des cas sur le comportement asymptotique, lorsque la taille des entrées tend vers l'infini, et l'on utilise couramment les notations grand O de Landau.
Problème de couverture par ensemblesEn informatique théorique, le problème de couverture par ensembles (Set Cover problem en anglais) est un problème d'algorithmique particulièrement important car c'est l'un des 21 problèmes NP-complets de Karp . Étant donné un ensemble A, on dit qu'un élément e est couvert par A si e appartient à A. Étant donné un ensemble U et une famille S de sous-ensembles de U, le problème consiste à couvrir tous les éléments U avec une sous-famille de S la plus petite possible.
A-levelthumb|Logo de l'examen. Le A level, abréviation de Advanced Level (Niveau avancé) (titre officiel de la qualification : en), est un examen passé par les jeunes Britanniques (Angleterre, Écosse, Pays de Galles et Irlande du Nord) au cours des deux dernières années de leur éducation secondaire. En Écosse, les écoles peuvent choisir entre le A-Level et l'équivalent écossais, le . Il est l'équivalent du baccalauréat en France.
Recherche exhaustiveLa recherche exhaustive ou recherche par force brute est une méthode algorithmique qui consiste principalement à essayer toutes les solutions possibles. Par exemple pour trouver le maximum d'un certain ensemble de valeurs, on consulte toutes les valeurs. En cryptanalyse on parle d'attaque par force brute, ou par recherche exhaustive pour les attaques utilisant cette méthode. Le principe de cet algorithme est d'essayer toutes les possibilités dans un intervalle. Un exemple courant est l'attaque par force brute des mots de passe.
Optimization problemIn mathematics, computer science and economics, an optimization problem is the problem of finding the best solution from all feasible solutions. Optimization problems can be divided into two categories, depending on whether the variables are continuous or discrete: An optimization problem with discrete variables is known as a discrete optimization, in which an object such as an integer, permutation or graph must be found from a countable set.
Relaxation (iterative method)In numerical mathematics, relaxation methods are iterative methods for solving systems of equations, including nonlinear systems. Relaxation methods were developed for solving large sparse linear systems, which arose as finite-difference discretizations of differential equations. They are also used for the solution of linear equations for linear least-squares problems and also for systems of linear inequalities, such as those arising in linear programming. They have also been developed for solving nonlinear systems of equations.
Problème d'affectationEn informatique, plus précisément en recherche opérationnelle et d'optimisation combinatoire, le problème d'affectation consiste à attribuer au mieux des tâches à des agents. Chaque agent peut réaliser une unique tâche pour un coût donné et chaque tâche doit être réalisée par un unique agent. Les affectations (c'est-à-dire les couples agent-tâche) ont toutes un coût défini. Le but est de minimiser le coût total des affectations afin de réaliser toutes les tâches.
Complémentarité linéaireEn mathématiques, et plus spécialement en recherche opérationnelle et en optimisation, un problème de complémentarité linéaire est défini par la donnée d'une matrice et d'un vecteur et consiste à trouver un vecteur tel que ses composantes et celles de soient positives et tel que x et y soient orthogonaux pour le produit scalaire euclidien de : où désigne le vecteur x transposé. Ce problème peut être vu comme un cas particulier d'inéquation variationnelle.
Séquençage de tâchesLe séquençage de tâches (en anglais job sequencing) est un des nombreux modèles d'ordonnancement d'atelier de production. En informatique théorique, et notamment en complexité des algorithmes, c'est la formulation d'un problème particulier d'ordonnancement considéré par Richard Karp dans sa célèbre description des 21 problèmes NP-complets. Les modèles d'ordonnancement font intervenir des tâches fractionnables ou non, chacune ayant une certaine durée d'exécution, des ressources qui sont des machines travaillant en séquence ou en parallèle, des contraintes qui peuvent être d'antériorité (une tâche doit s'exécuter avant une autre) ou des contraintes de ressources.
SolverA solver is a piece of mathematical software, possibly in the form of a stand-alone computer program or as a software library, that 'solves' a mathematical problem. A solver takes problem descriptions in some sort of generic form and calculates their solution. In a solver, the emphasis is on creating a program or library that can easily be applied to other problems of similar type. Types of problems with existing dedicated solvers include: Linear and non-linear equations.
