Analyse de la complexité des algorithmes

probl`emes (“microworlds”) tels que les probl`emes d’analogie (prob`emes du mˆeme type que ceux des tests de QI), donnant naissance au programme ANALOGY, ou encore les manipulations de cubes (le 3 fameux “blocks world”) avec l’id´ee d’augmenter la complexit´e petit `a petit pour d´eveloper des agents intelligents. McCarthy publia un article devenu c´el`ebre dans lequel il traite des programmes qui ont du sens commun. La recherche sur les r´eseaux de neurones fut ´egalement poursuivie. Ce fut aussi l’´epoque

à mesure, le reste devient évidence : variables, tests, conditions, boucles, tableaux, fonctions, fichiers, jusqu’aux notions avancées comme les pointeurs et les objets. Dans ce livre, le langage algorithmique (ou la syntaxe du pseudo-code des algorithmes) reprend celui couramment utilisé dans les écoles d’informatique et dans les formations comme les BTS, DUT, classes préparatoires, premières années d’ingénierie à qui ce livre est en partie destiné et conseillé. Une fois les notions de base acquises

........... 2.3. De la complexité des algorithmes.. ................................................ 2.4. Résumé des principes introduits.. .................................................. 2.4.1. Un apparte sur les preuves de programmes.. ........................... 2.4.2. Le style d’écriture ............................................................. 2.5. Adressage dispersé...................................................................... 2.5.1. Algorithme avec chaînage.. ........

........4 2.1 Description.................................................................................................................4 2.2 Référentiels de connaissances et système d’activité de projet...................................4 3. Complexité et incertitude...................................................................................................5 4. Processus d’interaction ......................................................................................................6

structures in large data sets” SFC 2010 4 La métaphore du Data Mining signifie qu’il y a des trésors ou pépites cachés sous des montagnes de données que l’on peut découvrir avec des outils spécialisés. Le Data Mining analyse des données recueillies à d’autres fins: c’est une analyse secondaire de bases de données, souvent conçues pour la gestion de données individuelles (Kardaun, T.Alanko,1998) Le Data Mining ne se préoccupe donc pas de collecter des données de manière efficace (sondages, plans d’expériences)

Security), défini par l'IETF comme un cadre de standards ouverts pour assurer des communications privées et protégées sur des réseaux IP, par l'utilisation des services de sécurité cryptographiques , est un ensemble de protocoles utilisant des algorithmes permettant le transport de données sécurisées sur un réseau IP. IP sec se différencie des standards de sécurité antérieurs en n'étant pas limité à une seule méthode d'authentification ou d'algorithme et c'est la raison pour laquelle il est considéré

notions essentielles de programmation y sont introduites de fa¸con volontairement non exhaustive, dans le but de favoriser une acquisition correcte, rapide et intuitive des concepts fondamentaux n´ecessaires ` a la mise en œuvre en Java des algorithmes ´etudi´es par la suite. ii Table des mati` eres I Pour d´ ebuter rapidement en Java 1 1 Fondements 1.1 Repr´esentation des donn´ees en machine . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.1 La m´emoire . . . . . . . . . . . . . . .

à Bruno Sophie Bruno Clara Jérôme Solange Version 6 f´vrier 2005 e 4 Version 6 f´vrier 2005 e ` TABLE DES MATIERES I Table des mati`res e Avant-propos 1 Pr´liminaires e 1.1 Les algorithmes et leur coˆ t . . . . . . . . . u 1.1.1 Algorithmes . . . . . . . . . . . . . . 1.1.2 Probl`mes intraitables . . . . . . . . e 1.1.3 Sur la pr´sentation d’algorithmes . . e 1.2 Mesures du coˆ t . . . . . . . . . . . . . . . u 1.2.1 Coˆ t dans le cas le plus d´favorable u

détaillé : Histoire des ordinateurs. 1 Les origines[modifier] Article détaillé : Pascaline#Précurseurs de la machine à calculer. Depuis des millénaires, l'Homme a créé et utilisé des outils l'aidant à calculer (abaque, boulier...). Parmi les algorithmes les plus anciens, on compte des tables datant de l'époque d'Hammourabi (environ -1750). En 1642, Blaise Pascal inventa la machine à calculer12, la Pascaline, qui fut commercialisée et dont sept exemplaires existent dans des musées comme celui

d’intersection vide, et d’union I 3 Matthieu.cord@lip6.fr UPMC Cours BIMA Segmentation : introduction Contexte par rapport au cours de détection et caractérisation de primitives dans les images : •  Une région est une primitive •  Algorithme d’analyse basée régions : 1.  Détection des régions => segmentation 2.  Description des régions 1.  Caractéristiques de forme, de position, de taille 2.  Caractéristiques radiométriques, … Matthieu.cord@lip6.fr 4 UPMC Cours BIMA