Cutting stock problemIn operations research, the cutting-stock problem is the problem of cutting standard-sized pieces of stock material, such as paper rolls or sheet metal, into pieces of specified sizes while minimizing material wasted. It is an optimization problem in mathematics that arises from applications in industry. In terms of computational complexity, the problem is an NP-hard problem reducible to the knapsack problem. The problem can be formulated as an integer linear programming problem.
Sciences numériquesLes sciences numériques (traduction de l'anglais computational sciences), autrement dénommées calcul scientifique ou informatique scientifique, ont pour objet la construction de modèles mathématiques et de méthodes d'analyse quantitative, en se basant sur l'utilisation des sciences du numérique, pour analyser et résoudre des problèmes scientifiques. Cette approche scientifique basée sur un recours massif aux modélisations informatiques et mathématiques et à la simulation se décline en : médecine numérique, biologie numérique, archéologie numérique, mécanique numérique, par exemple.
Computational anatomyComputational anatomy is an interdisciplinary field of biology focused on quantitative investigation and modelling of anatomical shapes variability. It involves the development and application of mathematical, statistical and data-analytical methods for modelling and simulation of biological structures. The field is broadly defined and includes foundations in anatomy, applied mathematics and pure mathematics, machine learning, computational mechanics, computational science, biological imaging, neuroscience, physics, probability, and statistics; it also has strong connections with fluid mechanics and geometric mechanics.
Neurosciences computationnellesLes neurosciences computationnelles (NSC) sont un champ de recherche des neurosciences qui s'applique à découvrir les principes computationnels des fonctions cérébrales et de l'activité neuronale, c'est-à-dire des algorithmes génériques qui permettent de comprendre l'implémentation dans notre système nerveux central du traitement de l'information associé à nos fonctions cognitives. Ce but a été défini en premier lieu par David Marr dans une série d'articles fondateurs.
Cadre ZachmanLe cadre Zachman est un cadre d'architecture d'entreprise qui permet d'une manière formelle et hautement structurée de définir le système d'information d'une entreprise. Il utilise un modèle de classification à deux dimensions basé sur : six interrogations de base : Quoi, Comment, Où, Qui, Quand, et Pourquoi (What, How, Where, Who, When, Why), qui croisent six types de modèles distincts qui se rapportent à des groupes de parties prenantes : Visionnaire, Propriétaire, Concepteur, Réalisateur, Sous-traitant et Exécutant (visionary, owner, designer, builder, implementer, worker) pour présenter une vue holistique de l'entreprise qui est modélisée.
Cadre d'architectureUn cadre d'architecture est une spécification sur la façon d'organiser et de présenter une architecture de systèmes ou l'architecture informatique d'un organisme. Étant donné que les disciplines de l'architecture de systèmes et de l'architecture informatique sont très larges, et que la taille de ces systèmes peut être très grande, il peut en résulter des modèles très complexes. Afin de gérer cette complexité, il est avantageux de définir un cadre d'architecture par un ensemble standard de catégories de modèles (appelés “vues”) qui ont chacun un objectif spécifique.
Chimie numériqueLa chimie numérique ou chimie informatique, parfois aussi chimie computationnelle, est une branche de la chimie et de la physico-chimie qui utilise les lois de la chimie théorique exploitées dans des programmes informatiques spécifiques afin de calculer structures et propriétés d'objets chimiques tels que les molécules, les solides, les agrégats atomiques (ou clusters), les surfaces, etc., en appliquant autant que possible ces programmes à des problèmes chimiques réels.
Géométrie algorithmiquevignette|Rendu d'un cylindre à l'aide d'un programme d'ordinateur. La géométrie algorithmique est le domaine de l'algorithmique qui traite des algorithmes manipulant des concepts géométriques. La géométrie algorithmique est l'étude des algorithmes manipulant des objets géométriques. Par exemple, le problème algorithmique qui consiste, étant donné un ensemble de points dans le plan décrits par leurs coordonnées, à trouver la paire de points dont la distance est minimale est un problème d'algorithmique géométrique.
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.
Élément entierEn mathématiques, et plus particulièrement en algèbre commutative, les éléments entiers sur un anneau commutatif sont à la fois une généralisation des entiers algébriques (les éléments entiers sur l'anneau des entiers relatifs) et des éléments algébriques dans une extension de corps. C'est une notion très utile en théorie algébrique des nombres et en géométrie algébrique. Son émergence a commencé par l'étude des entiers quadratiques, en particulier les entiers de Gauss. On fixe un anneau commutatif A.
