Computational complexityIn computer science, the computational complexity or simply complexity of an algorithm is the amount of resources required to run it. Particular focus is given to computation time (generally measured by the number of needed elementary operations) and memory storage requirements. The complexity of a problem is the complexity of the best algorithms that allow solving the problem. The study of the complexity of explicitly given algorithms is called analysis of algorithms, while the study of the complexity of problems is called computational complexity theory.
Théorie de la complexité (informatique théorique)vignette|Quelques classes de complexité étudiées dans le domaine de la théorie de la complexité. Par exemple, P est la classe des problèmes décidés en temps polynomial par une machine de Turing déterministe. La théorie de la complexité est le domaine des mathématiques, et plus précisément de l'informatique théorique, qui étudie formellement le temps de calcul, l'espace mémoire (et plus marginalement la taille d'un circuit, le nombre de processeurs, l'énergie consommée ...) requis par un algorithme pour résoudre un problème algorithmique.
Automate fini non déterministeUn automate fini (on dit parfois, par une traduction littérale de l'anglais, machine à états finis, au lieu de machine avec un nombre fini d'états ou machine à états finie ou machine finie à états), finite-state automaton ou finite-state machine (FSA, FSM), est une machine abstraite qui est un outil fondamental en mathématiques discrètes et en informatique. On les retrouve dans la modélisation de processus, le contrôle, les protocoles de communication, la vérification de programmes, la théorie de la calculabilité, dans l'étude des langages formels et en compilation.
Automate fini alternantEn informatique théorique, et notamment en théorie des automates, un automate fini alternant est une extension des automates finis. Dans un automate fini non déterministe usuel, un mot est accepté si, parmi les états atteints, il y a au moins un état final. Dans automate fini alternant, c'est la valeur d'une fonction booléenne sur les états atteints qui définit la condition d'acceptation.
Automate probabilisteEn mathématiques et en informatique théorique, et notamment en théorie des automates, un automate probabiliste est une généralisation des automates finis non déterministes; chaque transition de l'automate est équipée d'une probabilité (un nombre réel entre 0 et 1). Les transitions sont représentées de manière compacte par des matrices qui sont des matrices stochastiques. Les langages reconnus par les automates probabilistes sont appelés langages stochastiques; ils comprennent, et étendent, la famille des langages rationnels.
Quantum complexity theoryQuantum complexity theory is the subfield of computational complexity theory that deals with complexity classes defined using quantum computers, a computational model based on quantum mechanics. It studies the hardness of computational problems in relation to these complexity classes, as well as the relationship between quantum complexity classes and classical (i.e., non-quantum) complexity classes. Two important quantum complexity classes are BQP and QMA.
Discounted cash flowThe discounted cash flow (DCF) analysis, in finance, is a method used to value a security, project, company, or asset, that incorporates the time value of money. Discounted cash flow analysis is widely used in investment finance, real estate development, corporate financial management, and patent valuation. Used in industry as early as the 1700s or 1800s, it was widely discussed in financial economics in the 1960s, and U.S. courts began employing the concept in the 1980s and 1990s.
Problème algorithmiqueUn problème algorithmique est, en informatique théorique, un objet mathématique qui représente une question ou un ensemble de questions auxquelles un ordinateur devrait être en mesure de répondre. Le plus souvent, ces problèmes sont de la forme : étant donné un objet (l'instance), effectuer une certaine action ou répondre à telle question. Par exemple, le problème de la factorisation est le problème suivant : étant donné un nombre entier, trouver un facteur premier de cet entier.
Complexité paramétréeEn algorithmique, la complexité paramétrée (ou complexité paramétrique) est une branche de la théorie de la complexité qui classifie les problèmes algorithmiques selon leur difficulté intrinsèque en fonction de plusieurs paramètres sur les données en entrée ou sur la sortie. Ce domaine est étudié depuis les années 90 comme approche pour la résolution exacte de problèmes NP-complets. Cette approche est utilisée en optimisation combinatoire, notamment en algorithmique des graphes, en intelligence artificielle, en théorie des bases de données et en bio-informatique.
Conseil (informatique théorique)En théorie de la complexité, un conseil est une entrée supplémentaire passée à une machine de Turing qui dépend de la taille de l'entrée, afin d'aider la machine à reconnaître un langage. Cette notion est introduite par Richard Karp et Richard J. Lipton en 1982. Étant donnés une fonction et une classe de complexité , la classe est l'ensemble des langages tels qu'il existe un langage et une suite de conseils de taille tels que pour toute entrée de taille , si et seulement si .
