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.
Efficacité énergétique (économie)En économie, l’efficacité énergétique ou efficience énergétique désigne l'état de fonctionnement d'un système pour lequel la consommation d’énergie est minimisée pour un service rendu identique. C'est un cas particulier de la notion d’efficience. Elle concerne notamment les transports motorisés, les métiers du bâtiment et l'industrie (ces derniers étant responsables respectivement d'environ 40 % et 25 % de la consommation énergétique totale de l'Union européenne).
Économies d'énergieLes économies d'énergie sont les gains obtenus en réduisant la consommation d'énergie ou les pertes sur l'énergie produite. Les économies d'énergie sont devenues un objectif important des pays fortement consommateurs d'énergie vers la fin du , notamment après le choc pétrolier de 1973 puis à partir des années 1990, afin de répondre à plusieurs inquiétudes : la crainte d'un épuisement des ressources naturelles, particulièrement des combustibles fossiles ; le réchauffement climatique résultant des émissions de gaz à effet de serre ; les problèmes politiques et de sécurité d'approvisionnement dus à l'inégale répartition des ressources sur la planète ; le coût de l'énergie que la combinaison de ces phénomènes peut faire augmenter.
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.
NP (complexité)La classe NP est une classe très importante de la théorie de la complexité. L'abréviation NP signifie « non déterministe polynomial » (« en »). Un problème de décision est dans NP s'il est décidé par une machine de Turing non déterministe en temps polynomial par rapport à la taille de l'entrée. Intuitivement, cela revient à dire qu'on peut vérifier « rapidement » (complexité polynomiale) si une solution candidate est bien solution.
Problème de comptageEn théorie de la complexité et en théorie de la calculabilité, un problème de comptage est un type particulier de problème algorithmique. Étant donné un problème algorithmique consistant à trouver une solution, on peut définir le problème de comptage associé, qui consiste à calculer le nombre de solutions. Des classes de complexité spécifiques existent pour les problèmes de comptage, dont la plus connue #P qui est l'analogue de la classe NP pour les problèmes de décision.
Problème du sac à dosEn algorithmique, le problème du sac à dos, parfois noté (KP) (de l'anglais Knapsack Problem) est un problème d'optimisation combinatoire. Ce problème classique en informatique et en mathématiques modélise une situation analogue au remplissage d'un sac à dos. Il consiste à trouver la combinaison d'éléments la plus précieuse à inclure dans un sac à dos, étant donné un ensemble d'éléments décrits par leurs poids et valeurs.
Classe de complexitéEn informatique théorique, et plus précisément en théorie de la complexité, une classe de complexité est un ensemble de problèmes algorithmiques dont la résolution nécessite la même quantité d'une certaine ressource. Une classe est souvent définie comme l'ensemble de tous les problèmes qui peuvent être résolus sur un modèle de calcul M, utilisant une quantité de ressources du type R, où n, est la taille de l'entrée. Les classes les plus usuelles sont celles définies sur des machines de Turing, avec des contraintes de temps de calcul ou d'espace.
Energy auditAn energy audit is an inspection survey and an analysis of energy flows for energy conservation in a building. It may include a process or system to reduce the amount of energy input into the system without negatively affecting the output. In commercial and industrial real estate, an energy audit is the first step in identifying opportunities to reduce energy expense and carbon footprint. When the object of study is an occupied building then reducing energy consumption while maintaining or improving human comfort, health and safety are of primary concern.
Complet (complexité)En informatique théorique, et notamment en théorie de la complexité, un problème complet pour une classe de complexité est un problème de décision qui fait partie des problèmes les plus difficiles à résoudre de cette classe. En ce sens, il est un représentant de la classe. C'est une notion centrale en complexité. Elle permet notamment d'établir des inclusions entre les classes en ne considérant qu'un seul problème. Un problème p est dit difficile pour une classe C pour un certain type de réduction s'il existe une réduction de ce type, depuis n'importe quel problème de la classe vers p.
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.
Complexité en espaceEn algorithmique, la complexité en espace est une mesure de l'espace utilisé par un algorithme, en fonction de propriétés de ses entrées. L'espace compte le nombre maximum de cases mémoire utilisées simultanément pendant un calcul. Par exemple le nombre de symboles qu'il faut conserver pour pouvoir continuer le calcul. Usuellement l'espace que l'on prend en compte lorsque l'on parle de l'espace nécessaire pour des entrées ayant des propriétés données est l'espace nécessaire le plus grand parmi ces entrées ; on parle de complexité en espace dans le pire cas.
Analyse de la complexité des algorithmesvignette|Représentation d'une recherche linéaire (en violet) face à une recherche binaire (en vert). La complexité algorithmique de la seconde est logarithmique alors que celle de la première est linéaire. L'analyse de la complexité d'un algorithme consiste en l'étude formelle de la quantité de ressources (par exemple de temps ou d'espace) nécessaire à l'exécution de cet algorithme. Celle-ci ne doit pas être confondue avec la théorie de la complexité, qui elle étudie la difficulté intrinsèque des problèmes, et ne se focalise pas sur un algorithme en particulier.
Cutting stock problemIn operations research, the cutting-stock problem is the problem of cutting standard-sized pieces of stock material, such as paper rolls or sheet metal, into pieces of specified sizes while minimizing material wasted. It is an optimization problem in mathematics that arises from applications in industry. In terms of computational complexity, the problem is an NP-hard problem reducible to the knapsack problem. The problem can be formulated as an integer linear programming problem.
Efficacité énergétique dans les transportsLefficacité énergétique dans les transports est caractérisée par l'énergie nécessaire pour déplacer des marchandises ou des personnes sur une distance donnée ; elle se mesure aussi par le rapport inverse : l'énergie consommée pour parcourir une distance, habituellement . Elle dépend de plusieurs facteurs, notamment les caractéristiques techniques du véhicule, ainsi que son taux d'occupation ou de remplissage. Efficacité énergétique (économie) Une directive européenne de 2006, reprise par la , définit l'efficacité énergétique comme .
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.
Energy industryThe energy industry is the totality of all of the industries involved in the production and sale of energy, including fuel extraction, manufacturing, refining and distribution. Modern society consumes large amounts of fuel, and the energy industry is a crucial part of the infrastructure and maintenance of society in almost all countries.
Ressources et consommation énergétiques mondialesLes réserves mondiales prouvées d'énergie fossile pouvaient être estimées en 2020, selon l'Agence fédérale allemande pour les sciences de la Terre et les matières premières, à , dont 55 % de charbon, 25 % de pétrole et 19 % de gaz naturel. Ces réserves assurent de production au rythme actuel ; cette durée est très variable selon le type d'énergie : pour le pétrole, pour le gaz naturel, pour le charbon. Pour l'uranium, avec les techniques actuelles, elle serait de 90 à selon les estimations, et sa durée d'utilisation pourrait se compter en siècles en ayant recours à la surgénération.
Energy developmentEnergy development is the field of activities focused on obtaining sources of energy from natural resources. These activities include the production of renewable, nuclear, and fossil fuel derived sources of energy, and for the recovery and reuse of energy that would otherwise be wasted. Energy conservation and efficiency measures reduce the demand for energy development, and can have benefits to society with improvements to environmental issues.
Optimisation (mathématiques)L'optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble. L’optimisation joue un rôle important en recherche opérationnelle (domaine à la frontière entre l'informatique, les mathématiques et l'économie), dans les mathématiques appliquées (fondamentales pour l'industrie et l'ingénierie), en analyse et en analyse numérique, en statistique pour l’estimation du maximum de vraisemblance d’une distribution, pour la recherche de stratégies dans le cadre de la théorie des jeux, ou encore en théorie du contrôle et de la commande.
