Vitesse de la lumièreLa vitesse de la lumière dans le vide, habituellement notée c, est une constante physique de l'Univers qui est fondamentale dans plusieurs domaines de la physique. L'étude de la lumière et de sa vitesse remonte à l'Antiquité. Des philosophes et des scientifiques, en s'appuyant sur des arguments théoriques ou des observations, affirment que sa vitesse est infinie, alors que d'autres prétendent que non. Ole Rømer démontre en 1676 qu'elle est finie.
In-memory databaseAn in-memory database (IMDB, or main memory database system (MMDB) or memory resident database) is a database management system that primarily relies on main memory for computer data storage. It is contrasted with database management systems that employ a disk storage mechanism. In-memory databases are faster than disk-optimized databases because disk access is slower than memory access and the internal optimization algorithms are simpler and execute fewer CPU instructions.
Régression non paramétriqueLa régression non paramétrique est une forme d'analyse de la régression dans lequel le prédicteur, ou fonction d'estimation, ne prend pas de forme prédéterminée, mais est construit selon les informations provenant des données. La régression non paramétrique exige des tailles d'échantillons plus importantes que celles de la régression basée sur des modèles paramétriques parce que les données doivent fournir la structure du modèle ainsi que les estimations du modèle. On dispose de données numériques que l'on suppose corrélées.
Base de donnéesUne base de données permet de stocker et de retrouver des données structurées, semi-structurées ou des données brutes ou de l'information, souvent en rapport avec un thème ou une activité ; celles-ci peuvent être de natures différentes et plus ou moins reliées entre elles. Leurs données peuvent être stockées sous une forme très structurée (base de données relationnelles par exemple), ou bien sous la forme de données brutes peu structurées (avec les bases de données NoSQL par exemple).
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.
Théories d'une vitesse de lumière variableLes concepts de vitesse de la lumière variable soutiennent que la vitesse de la lumière dans le vide, généralement notée c, pourrait ne pas être constante dans certains cas. En 2005, le télescope d'observation des rayons gamma MAGIC observa un décalage entre différentes vagues de lumière. Certains physiciens proposèrent que cet effet fût une première observation confortant des théories de la gravitation quantique qui prédisaient une variation de la vitesse de la lumière selon le niveau d'énergie.
Régression multivariée par spline adaptativeLa Régression multivariée par spline adaptative (en anglais MARS pour ) est une méthode statistique ; plus précisément, c'est une forme de modèle de régression présentée pour la première fois par Jerome H. Friedman et Bernard Silverman en 1991. C'est une technique de régression non paramétrique pouvant être vue comme une extension des régressions linéaires qui modélisent automatiquement des interactions et des non-linéarités. Le terme MARS est une marque de Salford Systems.
Régression de PoissonEn statistique, la régression de Poisson est un modèle linéaire généralisé utilisé pour les données de comptage et les tableaux de contingence. Cette régression suppose que la variable réponse Y suit une loi de Poisson et que le logarithme de son espérance peut être modélisé par une combinaison linéaire de paramètre inconnus. Soit un vecteur de variables indépendantes, et la variable que l'on cherche à prédire. Réaliser une régression de Poisson revient à supposer que suit une loi de Poisson de paramètre , avec et les paramètres de la régression à estimer, et le produit scalaire standard de .
Régression logistiqueEn statistiques, la régression logistique ou modèle logit est un modèle de régression binomiale. Comme pour tous les modèles de régression binomiale, il s'agit d'expliquer au mieux une variable binaire (la présence ou l'absence d'une caractéristique donnée) par des observations réelles nombreuses, grâce à un modèle mathématique. En d'autres termes d'associer une variable aléatoire de Bernoulli (génériquement notée ) à un vecteur de variables aléatoires . La régression logistique constitue un cas particulier de modèle linéaire généralisé.
Atomicité (informatique)L'atomicité est une propriété utilisée en programmation concurrente pour désigner une opération ou un ensemble d'opérations d'un programme qui s'exécutent entièrement sans pouvoir être interrompues avant la fin de leur déroulement. Une opération qui vérifie cette propriété est qualifiée d'« atomique », ce terme dérive de grc qui signifie « que l'on ne peut diviser ». Ce concept s'applique par exemple à une partie d'un programme dont le processus ou le thread qui la gère ne cédera pas le monopole sur certaines données à un autre processus pendant tout le déroulement de cette partie.
