Complexité descriptiveEn informatique théorique, la complexité descriptive est une branche de la théorie de la complexité et de la théorie des modèles, qui caractérise les classes de complexité en termes de logique qui permet de décrire les problèmes. La complexité descriptive donne un nouveau point de vue car on définit des classes de complexité sans faire appel à une notion de machines comme les machines de Turing. Par exemple la classe NP correspond à l'ensemble des problèmes exprimables en logique du second ordre existentielle : c'est le théorème de Fagin.
Algorithme probabilisteEn algorithmique, un algorithme probabiliste, ou algorithme randomisé, est un algorithme qui utilise une source de hasard. Plus précisément le déroulement de l’algorithme fait appel à des données tirées au hasard. Par exemple à un certain point de l’exécution, on tire un bit 0 ou 1, selon la loi uniforme et si le résultat est 0, on fait une certaine action A et si c'est 1, on fait une autre action. On peut aussi tirer un nombre réel dans l'intervalle [0,1] ou un entier dans un intervalle [i..j].
Sciences de l'information et de la communicationthumb|Schéma simpliste de la transmission linéaire de l'information dans la communication (paradigme mécaniste) Les sciences de l'information et de la communication (SIC) forment un champ de recherches universitaires, connu sous ce nom en France, Belgique, Suisse, Algérie et au Maroc. Au Québec, on se réfère aux études en « Communication » ou « Science de l'information ». Créée en France au cours du , en écho aux américaines ou à la allemande, cette nouvelle discipline se fonde sans que les chercheurs qui y participent ne partagent un paradigme commun.
Circuit complexityIn theoretical computer science, circuit complexity is a branch of computational complexity theory in which Boolean functions are classified according to the size or depth of the Boolean circuits that compute them. A related notion is the circuit complexity of a recursive language that is decided by a uniform family of circuits (see below). Proving lower bounds on size of Boolean circuits computing explicit Boolean functions is a popular approach to separating complexity classes.
Complexité de KolmogorovEn informatique théorique et en mathématiques, plus précisément en théorie de l'information, la complexité de Kolmogorov, ou complexité aléatoire, ou complexité algorithmique d'un objet — nombre, , chaîne de caractères — est la taille du plus petit algorithme (dans un certain langage de programmation fixé) qui engendre cet objet. Elle est nommée d'après le mathématicien Andreï Kolmogorov, qui publia sur le sujet dès 1963. Elle est aussi parfois nommée complexité de Kolmogorov-Solomonoff.
Models of communicationModels of communication are simplified representations of the process of communication. Most models try to describe both verbal and non-verbal communication and often understand it as an exchange of messages. Their function is to give a compact overview of the complex process of communication. This helps researchers formulate hypotheses, apply communication-related concepts to real-world cases, and test predictions. Despite their usefulness, many models are criticized based on the claim that they are too simple because they leave out essential aspects.
Communication animaleLa communication animale regroupe l'ensemble des échanges d'information entre des individus d'une même espèce (communication intraspécifique) ou d'espèces différentes (communication extraspécifique) chez les animaux. Les animaux communiquent entre eux pour différentes raisons : séduction du partenaire, compétition pour les ressources, recherche de nourriture. Ils utilisent pour cela un signal ou un message (support physique de l'information), comme une odeur, un son, un mouvement, ou un signal électrique.
Exponential time hypothesisIn computational complexity theory, the exponential time hypothesis is an unproven computational hardness assumption that was formulated by . It states that satisfiability of 3-CNF Boolean formulas cannot be solved in subexponential time, i.e., for all constant , where n is the number of variables in the formula. The exponential time hypothesis, if true, would imply that P ≠ NP, but it is a stronger statement.
Pile de protocolesUne pile de protocoles est une mise en œuvre particulière d'un ensemble de protocoles de communication réseau. L'intitulé « pile » implique que chaque couche de protocole s'appuie sur celles qui sont en dessous afin d'y apporter un supplément de fonctionnalité. Il en existe de plusieurs : thumb|Position de la couche réseau dans le modèle OSI et dans TCP-IP • Le « modèle de référence OSI » — OSI signifiant « Open Systems Interconnection » soit en français « Interconnexion de systèmes ouverts » — défini par l'ISO décrit ainsi sept couches empilées les unes sur les autres.
Protocole de communicationDans les réseaux informatiques et les télécommunications, un protocole de communication est une spécification de plusieurs règles pour un type de communication particulier. Initialement, on nommait protocole ce qui est utilisé pour communiquer sur une même couche d'abstraction entre deux machines différentes. Par extension de langage, on utilise parfois ce mot aussi aujourd'hui pour désigner les règles de communication entre deux couches sur une même machine.
