Problème de la cliquethumb|upright=1.5|Recherche exhaustive d'une 4-clique dans ce graphe à 7 sommets en testant la complétude des C(7,4)= 35 sous-graphes à 4 sommets. En informatique, le problème de la clique est un problème algorithmique qui consiste à trouver des cliques (sous-ensembles de sommets tous adjacents deux à deux, également appelés sous-graphes complets) dans un graphe. Ce problème a plusieurs formulations différentes selon les cliques et les informations sur les cliques devant être trouvées.
BPP (complexité)En informatique théorique, plus précisément en théorie de la complexité, la classe BPP (bounded-error probabilistic polynomial time) est la classe de problèmes de décision décidés par une machine de Turing probabiliste en temps polynomial, avec une probabilité d'erreur dans la réponse inférieure à 1/3. La classe BPP est l'ensemble des problèmes, ou de façon équivalente des langages, pour lesquels il existe une machine de Turing probabiliste en temps polynomial qui satisfait les conditions d'acceptation suivantes : Si le mot n'est pas dans le langage, la machine le rejette avec une probabilité supérieure à 2/3.
Machine de Turing non déterministeUne machine de Turing non déterministe est similaire à une machine de Turing habituelle, qui, elle, est déterministe, mais s'en différencie dans le fait qu'étant non déterministe elle peut avoir plusieurs transitions activables, pour un état donné. Alors que, connaissant le caractère lu sur le ruban et l'état courant, une machine de Turing déterministe dispose d'au plus une transition possible, une machine de Turing non déterministe peut en avoir plusieurs.
Branch-decompositionIn graph theory, a branch-decomposition of an undirected graph G is a hierarchical clustering of the edges of G, represented by an unrooted binary tree T with the edges of G as its leaves. Removing any edge from T partitions the edges of G into two subgraphs, and the width of the decomposition is the maximum number of shared vertices of any pair of subgraphs formed in this way. The branchwidth of G is the minimum width of any branch-decomposition of G.
Théorème de RamseyEn mathématiques, et plus particulièrement en combinatoire, le théorème de Ramsey, dû à Frank Ramsey (en 1930), est un théorème fondamental de la théorie de Ramsey. Il affirme que pour tout n, tout graphe complet suffisamment grand dont les arêtes sont colorées contient des sous-graphes complets de taille n d'une seule couleur. En théorie des ensembles, une de ses généralisations, le théorème de Ramsey infini, permet de définir un type particulier de grand cardinal.
Nombre de croisements (théorie des graphes)vignette| Une représentation du graphe de Heawood avec trois croisements. C'est le nombre minimum de croisements parmi toutes les représentations de ce graphe, qui a donc un nombre de croisements . En théorie des graphes, le nombre de croisements d'un graphe G est le plus petit nombre d'intersections d'arêtes d'un tracé du graphe G. Par exemple, un graphe est planaire si et seulement si son nombre de croisements est nul. La détermination du nombre de croisements tient une place importante dans le tracé de graphes.
Hereditary propertyIn mathematics, a hereditary property is a property of an object that is inherited by all of its subobjects, where the meaning of subobject depends on the context. These properties are particularly considered in topology and graph theory, but also in set theory. In topology, a topological property is said to be hereditary if whenever a topological space has that property, then so does every subspace of it. If the latter is true only for closed subspaces, then the property is called weakly hereditary or closed-hereditary.
Générateur pseudo-aléatoireEn informatique théorique, un générateur pseudo-aléatoire (pour une classe de tests statistiques) est une procédure déterministique qui, donnée une chaîne aléatoire, en renvoie une plus longue de manière qu'aucun test de la classe correspondante puisse distinguer la chaîne retournée d'une chaîne aléatoire. Soit une classe de fonctions. Une application avec -trompe la classe si pour tout : Avec la distribution uniforme sur les chaînes binaires de longueur et une fonction de , généralement décroissante.
