Optimisation combinatoireL’optimisation combinatoire, (sous-ensemble à nombre de solutions finies de l'optimisation discrète), est une branche de l'optimisation en mathématiques appliquées et en informatique, également liée à la recherche opérationnelle, l'algorithmique et la théorie de la complexité. Dans sa forme la plus générale, un problème d'optimisation combinatoire (sous-ensemble à nombre de solutions finies de l'optimisation discrète) consiste à trouver dans un ensemble discret un parmi les meilleurs sous-ensembles (ou solutions) réalisables, la notion de meilleure solution étant définie par une fonction objectif.
Décharge luminescenteUne décharge luminescente est un plasma formé par le passage d'un courant électrique de tension allant de à plusieurs kilovolts, au travers un gaz à basse pression, tel l'argon ou un autre gaz noble. Ce phénomène est utilisé dans des produits commerciaux tels la lampe néon et l'écran à plasma, ainsi que dans les sciences physiques de l'état plasma et la chimie analytique. Les premiers appareils basés sur ce phénomène ont été construits par Heinrich Geissler à partir de 1857.
Effet coronathumb|Effet corona autour d'une bobine haute tension. thumb|Photo de 1914 : effet corona autour des fils d'antenne TSF de la tour Eiffel, de nuit. thumb|Effet de couronne sur un éclateur (ligne de ) ; il correspond à une perte en ligne et à une production d'ozone troposphérique polluant. thumb|Décharge corona ici provoquée sur une roulette de Wartenberg (dispositif médical utilisé en neurologie), montrant bien la directionnalité du plasma induit.
Code d'effacementEn théorie de l'information, un code d'effacement est un code de correction d'erreur directe pour le canal binaire d'effacement qui transforme un message composé de symboles en un message plus long composé de symboles tel que le message original peut être retrouvé à partir d'un sous-ensemble de ces symboles. La fraction est appelé « débit du code ». La fraction , où représente le nombre de symboles requis pour restaurer le message est appelée efficacité de la réception.
Tornado codeIn coding theory, Tornado codes are a class of erasure codes that support error correction. Tornado codes require a constant C more redundant blocks than the more data-efficient Reed–Solomon erasure codes, but are much faster to generate and can fix erasures faster. Software-based implementations of tornado codes are about 100 times faster on small lengths and about 10,000 times faster on larger lengths than Reed–Solomon erasure codes. Since the introduction of Tornado codes, many other similar erasure codes have emerged, most notably Online codes, LT codes and Raptor codes.
Fountain codeIn coding theory, fountain codes (also known as rateless erasure codes) are a class of erasure codes with the property that a potentially limitless sequence of encoding symbols can be generated from a given set of source symbols such that the original source symbols can ideally be recovered from any subset of the encoding symbols of size equal to or only slightly larger than the number of source symbols. The term fountain or rateless refers to the fact that these codes do not exhibit a fixed code rate.
Peephole optimizationPeephole optimization is an optimization technique performed on a small set of compiler-generated instructions; the small set is known as the peephole or window. Peephole optimization involves changing the small set of instructions to an equivalent set that has better performance.
Error correction codeIn computing, telecommunication, information theory, and coding theory, forward error correction (FEC) or channel coding is a technique used for controlling errors in data transmission over unreliable or noisy communication channels. The central idea is that the sender encodes the message in a redundant way, most often by using an error correction code or error correcting code (ECC). The redundancy allows the receiver not only to detect errors that may occur anywhere in the message, but often to correct a limited number of errors.
Algorithme de colonies de fourmisLes algorithmes de colonies de fourmis (, ou ACO) sont des algorithmes inspirés du comportement des fourmis, ou d'autres espèces formant un superorganisme, et qui constituent une famille de métaheuristiques d’optimisation. Initialement proposé par Marco Dorigo dans les années 1990, pour la recherche de chemins optimaux dans un graphe, le premier algorithme s’inspire du comportement des fourmis recherchant un chemin entre leur colonie et une source de nourriture.
Plasma parametersPlasma parameters define various characteristics of a plasma, an electrically conductive collection of charged particles that responds collectively to electromagnetic forces. Plasma typically takes the form of neutral gas-like clouds or charged ion beams, but may also include dust and grains. The behaviour of such particle systems can be studied statistically. All quantities are in Gaussian (cgs) units except energy and temperature which are in electronvolts.