Optimisation convexevignette|320x320px|Optimisation convexe dans un espace en deux dimensions dans un espace contraint L'optimisation convexe est une sous-discipline de l'optimisation mathématique, dans laquelle le critère à minimiser est convexe et l'ensemble admissible est convexe. Ces problèmes sont plus simples à analyser et à résoudre que les problèmes d'optimisation non convexes, bien qu'ils puissent être NP-difficile (c'est le cas de l'optimisation copositive). La théorie permettant d'analyser ces problèmes ne requiert pas la différentiabilité des fonctions.
Windows 2000Windows 2000 est un système d'exploitation 32 bits développé et distribué par Microsoft. Le nom Windows 2000 (en abrégé : Win2000 ou Win2K ou encore W2K) est en fait le nom commercial de la version 5.0 de Windows NT. Elle est sortie le et a succédé à Windows NT 4.0, créé 4 ans auparavant en avril 1996. Windows 2000 a été décliné en quatre versions : Professional (abrégé en Pro), Server, Advanced Server, et Datacenter Server. Un processeur Intel Pentium ou équivalent cadencé à , de RAM, une carte graphique supportant la définition VGA ( en 16 couleur) et d'espace disque.
Optimisation linéairethumb|upright=0.5|Optimisation linéaire dans un espace à deux dimensions (x1, x2). La fonction-coût fc est représentée par les lignes de niveau bleues à gauche et par le plan bleu à droite. L'ensemble admissible E est le pentagone vert. En optimisation mathématique, un problème d'optimisation linéaire demande de minimiser une fonction linéaire sur un polyèdre convexe. La fonction que l'on minimise ainsi que les contraintes sont décrites par des fonctions linéaires, d'où le nom donné à ces problèmes.
Windows 11Windows 11 est une version majeure du système d'exploitation Windows développé par Microsoft, exploitant le noyau Windows NT en . a été annoncé lors du Microsoft Event le . est disponible sous forme de mise à niveau gratuite vers les appareils compatibles sous à travers Windows Update, mais aussi pour les systèmes , 8 et 8.1. Le déploiement de la mise à niveau vers débute le (pour les nouveaux appareils) et se poursuit jusqu’en 2022 (pour les appareils compatibles), selon différentes annonces de Microsoft.
Price gougingPrice gouging is the practice of increasing the prices of goods, services, or commodities to a level much higher than is considered reasonable or fair. Usually, this event occurs after a demand or supply shock. This commonly applies to price increases of basic necessities after natural disasters. The term can also be used to refer to profits obtained by practices inconsistent with a competitive free market, or to windfall profits. In some jurisdictions of the United States during civil emergencies, price gouging is a specific crime.
Tacit collusionTacit collusion is a collusion between competitors, which do not explicitly exchange information and achieving an agreement about coordination of conduct. There are two types of tacit collusion – concerted action and conscious parallelism. In a concerted action also known as concerted activity, competitors exchange some information without reaching any explicit agreement, while conscious parallelism implies no communication. In both types of tacit collusion, competitors agree to play a certain strategy without explicitly saying so.
Arbre de décisionvignette| Arbre de décision Un arbre de décision est un outil d'aide à la décision représentant un ensemble de choix sous la forme graphique d'un arbre. Les différentes décisions possibles sont situées aux extrémités des branches (les « feuilles » de l'arbre), et sont atteintes en fonction de décisions prises à chaque étape. L'arbre de décision est un outil utilisé dans des domaines variés tels que la sécurité, la fouille de données, la médecine, etc. Il a l'avantage d'être lisible et rapide à exécuter.
Méthodes de points intérieursvignette|Visualisation de la méthode des points intérieur : le chemin reste à l’intérieur du polyèdre. vignette|Visualisation de la méthode du simplexe : le chemin suit les arêtes du polyèdre vignette|Visualisation de la méthode par ellipsoïde : l’ellipse se rétrécit Les méthodes de points intérieurs forment une classe d’algorithmes qui permettent de résoudre des problèmes d’optimisation mathématique.
Arbre de décision (apprentissage)L’apprentissage par arbre de décision désigne une méthode basée sur l'utilisation d'un arbre de décision comme modèle prédictif. On l'utilise notamment en fouille de données et en apprentissage automatique. Dans ces structures d'arbre, les feuilles représentent les valeurs de la variable-cible et les embranchements correspondent à des combinaisons de variables d'entrée qui mènent à ces valeurs. En analyse de décision, un arbre de décision peut être utilisé pour représenter de manière explicite les décisions réalisées et les processus qui les amènent.
Intégrale de cheminUne 'intégrale de chemin' (« path integral » en anglais) est une intégrale fonctionnelle, c'est-à-dire que l'intégrant est une fonctionnelle et que la somme est prise sur des fonctions, et non sur des nombres réels (ou complexes) comme pour les intégrales ordinaires. On a donc ici affaire à une intégrale en dimension infinie. Ainsi, on distinguera soigneusement l'intégrale de chemin (intégrale fonctionnelle) d'une intégrale ordinaire calculée sur un chemin de l'espace physique, que les mathématiciens appellent intégrale curviligne.
