Science des réseauxvignette|Les liens de la network science La Science des Réseaux, ou Network Science, est une discipline scientifique émergente qui se donne pour objet l'étude des relations, liens et interconnexions entre les choses, et non les choses en elles-mêmes. Champ interdisciplinaire de recherche, elle s'applique en physique, biologie, épidémiologie, science de l'information, science cognitive et réseaux sociaux. Elle vise à découvrir des propriétés communes au comportement de ces réseaux hétérogènes via la construction d'algorithmes et d'outils.
Étoile variable semi-régulièrevignette|Exemple de variation de luminosité (magnitude) pour une étoile variable semi-regulière marquée par une périodicité accompagnée de divers irrégularités. Ce graphe représente la luminosité de l'étoile Bételgeuse entre le 4 décembre 1988 et le 13 août 2002. Une (étoile) variable semi-régulière est une étoile géante ou supergéante de type spectral intermédiaire ou tardif qui présente une périodicité marquée dans sa variation de luminosité, accompagnée ou parfois interrompue par diverses irrégularités.
Open sourceOpen source is source code that is made freely available for possible modification and redistribution. Products include permission to use the source code, design documents, or content of the product. The open-source model is a decentralized software development model that encourages open collaboration. A main principle of open-source software development is peer production, with products such as source code, blueprints, and documentation freely available to the public.
Variable latenteIn statistics, latent variables (from Latin: present participle of lateo, “lie hidden”) are variables that can only be inferred indirectly through a mathematical model from other observable variables that can be directly observed or measured. Such latent variable models are used in many disciplines, including political science, demography, engineering, medicine, ecology, physics, machine learning/artificial intelligence, bioinformatics, chemometrics, natural language processing, management, psychology and the social sciences.
Réseau de capteurs sans filUn réseau de capteurs sans fil est un réseau ad hoc d'un grand nombre de nœuds, qui sont des micro-capteurs capables de recueillir et de transmettre des données d'une manière autonome. La position de ces nœuds n'est pas obligatoirement prédéterminée. Ils peuvent être aléatoirement répartis dans une zone géographique, intitulée « champ de captage » correspondant au terrain concerné pour le phénomène capté. En plus d'applications civiles, il existe des applications militaires aux réseaux de capteurs (détection d'intrusions, localisation de combattants, véhicules, armes, etc.
PerformativityPerformativity is the concept that language can function as a form of social action and have the effect of change. The concept has multiple applications in diverse fields such as anthropology, social and cultural geography, economics, gender studies (social construction of gender), law, linguistics, performance studies, history, management studies and philosophy. The concept is first described by philosopher of language John L. Austin when he referred to a specific capacity: the capacity of speech and communication to act or to consummate an action.
PerformativitéLa performativité est le fait, pour un signe linguistique (énoncé, phrase, verbe, etc.) de réaliser lui-même ce qu'il énonce ; on dit alors que le signe est « performatif ». Le fait d'utiliser un de ces signes fait advenir une réalité. Par exemple, lors du jugement d’un accusé, la sentence décidée par le juge déterminera l’avenir de l’individu ; il deviendra soit « coupable », soit « innocent », la sentence sera donc « performative », les deux mots ayant un impact considérable sur l’identité de l’interlocuteur.
Seau percéL'algorithme du seau percé (leaky bucket en anglais) permet de contrôler le nombre de paquets passant à chaque seconde par un nœud d'un réseau informatique. Il est souvent confondu à tort avec le seau à jetons. L'algorithme du seau percé permet de contrôler le nombre de paquets par seconde passant par un nœud sur un réseau. Il est utilisé en particulier pour fluidifier des échanges irréguliers (shaping) ou pour limiter un débit (policing), mais n'est pas limité à ces seules applications.
Best, worst and average caseIn computer science, best, worst, and average cases of a given algorithm express what the resource usage is at least, at most and on average, respectively. Usually the resource being considered is running time, i.e. time complexity, but could also be memory or some other resource. Best case is the function which performs the minimum number of steps on input data of n elements. Worst case is the function which performs the maximum number of steps on input data of size n.
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.
