La détermination du jour de la semaine est un algorithme utilisé pour déterminer le jour de la semaine (lundi, mardi, mercredi, jeudi, vendredi, samedi, ou dimanche) connaissant la date, basé sur la notion mathématique de congruence. Il est aussi appelé congruence de Zeller, du mathématicien allemand Christian Zeller. L'année tropique moyenne (qui est désormais définie comme étant le temps nécessaire pour que la longitude écliptique du Soleil augmente de 360° – et non plus comme étant le temps séparant deux équinoxes de printemps successifs), donnée pour l'an 2000 par Pierre Bretagnon, astronome à l'Observatoire de Paris, compte , , et , soit .
vignette|John H Conway en 2005 L’algorithme de jour du Jugement dernier, ou méthode des jours pivots, ou méthode du clavedi, ou enfin méthode de Conway (à distinguer de la méthode de Conway pour le calcul de la date de Pâques), Doomsday rule ou Doomsday algorithm, est une méthode de calcul du jour de la semaine à une date précise. Elle fournit un calendrier perpétuel pour le calendrier grégorien et pour le calendrier julien.
En théorie de la décision et de la théorie des probabilités, un processus de décision markovien (en anglais Markov decision process, MDP) est un modèle stochastique où un agent prend des décisions et où les résultats de ses actions sont aléatoires. Les MDPs sont utilisés pour étudier des problèmes d'optimisation à l'aide d'algorithmes de programmation dynamique ou d'apprentissage par renforcement. Les MDPs sont connus depuis les années 1950. Une grande contribution provient du travail de Ronald A.
vignette|redresse=2|Calendrier de l'année 2022 avec numérotation des semaines selon la norme internationale ISO (du lundi au dimanche). Une semaine (du latin septimana : « semaine ») est une période de sept jours consécutifs. L'adjectif français associé est « hebdomadaire ». Substantivé (utilisé comme nom), le mot désigne une publication paraissant chaque semaine. Trois problématiques sont distinctes : le nombre sept, les noms des jours et leur ordre. Ces trois thèmes sont étudiés dans des articles détaillés.
vignette|Exemple élémentaire de chaîne de Markov, à deux états A et E. Les flèches indiquent les probabilités de transition d'un état à un autre. En mathématiques, une chaîne de Markov est un processus de Markov à temps discret, ou à temps continu et à espace d'états discret. Un processus de Markov est un processus stochastique possédant la propriété de Markov : l'information utile pour la prédiction du futur est entièrement contenue dans l'état présent du processus et n'est pas dépendante des états antérieurs (le système n'a pas de « mémoire »).
