Couplage (théorie des graphes)En théorie des graphes, un couplage ou appariement (en anglais matching) d'un graphe est un ensemble d'arêtes de ce graphe qui n'ont pas de sommets en commun. Soit un graphe simple non orienté G = (S, A) (où S est l'ensemble des sommets et A l'ensemble des arêtes, qui sont certaines paires de sommets), un couplage M est un ensemble d'arêtes deux à deux non adjacentes. C'est-à-dire que M est une partie de l'ensemble A des arêtes telle que Un couplage maximum est un couplage contenant le plus grand nombre possible d'arêtes.
Perfect matchingIn graph theory, a perfect matching in a graph is a matching that covers every vertex of the graph. More formally, given a graph G = (V, E), a perfect matching in G is a subset M of edge set E, such that every vertex in the vertex set V is adjacent to exactly one edge in M. A perfect matching is also called a 1-factor; see Graph factorization for an explanation of this term. In some literature, the term complete matching is used. Every perfect matching is a maximum-cardinality matching, but the opposite is not true.
Fractional matchingIn graph theory, a fractional matching is a generalization of a matching in which, intuitively, each vertex may be broken into fractions that are matched to different neighbor vertices. Given a graph G = (V, E), a fractional matching in G is a function that assigns, to each edge e in E, a fraction f(e) in [0, 1], such that for every vertex v in V, the sum of fractions of edges adjacent to v is at most 1: A matching in the traditional sense is a special case of a fractional matching, in which the fraction of every edge is either 0 or 1: f(e) = 1 if e is in the matching, and f(e) = 0 if it is not.
Théorie de l'informationLa théorie de l'information, sans précision, est le nom usuel désignant la théorie de l'information de Shannon, qui est une théorie utilisant les probabilités pour quantifier le contenu moyen en information d'un ensemble de messages, dont le codage informatique satisfait une distribution statistique que l'on pense connaître. Ce domaine trouve son origine scientifique avec Claude Shannon qui en est le père fondateur avec son article A Mathematical Theory of Communication publié en 1948.
Majorant ou minorantEn mathématiques, soient (E , ≤) un ensemble ordonné et F une partie de E ; un élément x de E est : un majorant de F s'il est supérieur ou égal, par la relation binaire définie au préalable, à tous les éléments de F : ; un minorant de F s'il est inférieur ou égal, par la relation binaire définie au préalable, à tous les éléments de F :. Si F possède un majorant x alors on dit que F est une partie majorée. Si F possède un minorant x alors on dit que F est une partie minorée.
Limite (mathématiques)En analyse mathématique, la notion de limite décrit l’approximation des valeurs d'une suite lorsque l'indice tend vers l’infini, ou d'une fonction lorsque la variable se rapproche d’un point (éventuellement infini) au bord du domaine de définition. Si une telle limite existe dans l’ensemble d’arrivée, on dit que la suite ou la fonction est convergente (au point étudié). Si ce n’est pas le cas, elle est divergente, comme dans le cas de suites et fonctions périodiques non constantes (telle la fonction sinus en +∞).
Entropie de ShannonEn théorie de l'information, l'entropie de Shannon, ou plus simplement entropie, est une fonction mathématique qui, intuitivement, correspond à la quantité d'information contenue ou délivrée par une source d'information. Cette source peut être un texte écrit dans une langue donnée, un signal électrique ou encore un fichier informatique quelconque (suite d'octets). Elle a été introduite par Claude Shannon. Du point de vue d'un récepteur, plus la source émet d'informations différentes, plus l'entropie (ou incertitude sur ce que la source émet) est grande.
Matching in hypergraphsIn graph theory, a matching in a hypergraph is a set of hyperedges, in which every two hyperedges are disjoint. It is an extension of the notion of matching in a graph. Recall that a hypergraph H is a pair (V, E), where V is a set of vertices and E is a set of subsets of V called hyperedges. Each hyperedge may contain one or more vertices. A matching in H is a subset M of E, such that every two hyperedges e_1 and e_2 in M have an empty intersection (have no vertex in common).
Théorème de HallEn mathématiques, le théorème de Hall ou lemme des mariages est un résultat combinatoire qui donne une condition nécessaire et suffisante, sur une famille d'ensembles finis, pour qu'il soit possible de choisir des éléments distincts, un par ensemble. Il a été démontré par Philip Hall et a été à l'origine de la théorie du couplage dans les graphes. On appelle système de représentants distincts d'une suite de n ensembles finis , toute suite de n éléments distincts tels que pour tout , appartienne à .
AverageIn ordinary language, an average is a single number taken as representative of a list of numbers, usually the sum of the numbers divided by how many numbers are in the list (the arithmetic mean). For example, the average of the numbers 2, 3, 4, 7, and 9 (summing to 25) is 5. Depending on the context, an average might be another statistic such as the median, or mode. For example, the average personal income is often given as the median—the number below which are 50% of personal incomes and above which are 50% of personal incomes—because the mean would be higher by including personal incomes from a few billionaires.
