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.
ComplexitéLa complexité caractérise le comportement d'un système dont les composants interagissent localement et de façon non linéaire, ce qui se traduit par un comportement difficilement prédictible. La complexité peut donc caractériser un système "composé d'un grand nombre d'éléments interagissant sans coordination centrale, sans plan établi par un architecte, et menant spontanément à l'émergence de structures complexes" (Alain Barrat, directeur de recherche au Centre de physique théorique de Marseille); mais aussi caractériser des systèmes composés de peu d'éléments (voir le chaos déterministe).
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.
Social complexityIn sociology, social complexity is a conceptual framework used in the analysis of society. In the sciences, contemporary definitions of complexity are found in systems theory, wherein the phenomenon being studied has many parts and many possible arrangements of the parts; simultaneously, what is complex and what is simple are relative and change in time. Contemporary usage of the term complexity specifically refers to sociologic theories of society as a complex adaptive system, however, social complexity and its emergent properties are recurring subjects throughout the historical development of social philosophy and the study of social change.
Complexité de KolmogorovEn informatique théorique et en mathématiques, plus précisément en théorie de l'information, la complexité de Kolmogorov, ou complexité aléatoire, ou complexité algorithmique d'un objet — nombre, , chaîne de caractères — est la taille du plus petit algorithme (dans un certain langage de programmation fixé) qui engendre cet objet. Elle est nommée d'après le mathématicien Andreï Kolmogorov, qui publia sur le sujet dès 1963. Elle est aussi parfois nommée complexité de Kolmogorov-Solomonoff.
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.
Ingénierie système basée sur les modèlesL'ISBM est une approche technique de l'ingénierie des systèmes qui se concentre sur la création et l'exploitation de modèles de domaine comme principal moyen d'échange d'informations, plutôt que sur l'échange d'informations basé sur des documents. L'INCOSE (International Council on Systems Engineering) la définit comme l' application formalisée de la modélisation pour prendre en charge les exigences du système, la conception, l'analyse, la vérification et les activités de validation commençant dans la phase de conception conceptuelle et se poursuivant tout au long du développement.
Product lifecycleIn industry, product lifecycle management (PLM) is the process of managing the entire lifecycle of a product from its inception through the engineering, design and manufacture, as well as the service and disposal of manufactured products. PLM integrates people, data, processes, and business systems and provides a product information backbone for companies and their extended enterprises. The inspiration for the burgeoning business process now known as PLM came from American Motors Corporation (AMC).
Complexity theory and organizationsComplexity theory and organizations, also called complexity strategy or complex adaptive organizations, is the use of the study of complexity systems in the field of strategic management and organizational studies. It draws from research in the natural sciences that examines uncertainty and non-linearity. Complexity theory emphasizes interactions and the accompanying feedback loops that constantly change systems. While it proposes that systems are unpredictable, they are also constrained by order-generating rules.
Système complexevignette|Visualisation sous forme de graphe d'un réseau social illustrant un système complexe. Un système complexe est un ensemble constitué d'un grand nombre d'entités en interaction dont l'intégration permet d'achever un but commun. Les systèmes complexes sont caractérisés par des propriétés émergentes qui n'existent qu'au niveau du système et ne peuvent pas être observées au niveau de ses constituants. Dans certains cas, un observateur ne peut pas prévoir les rétroactions ou les comportements ou évolutions des systèmes complexes par le calcul, ce qui amène à les étudier à l'aide de la théorie du chaos.
Conception de produitLa conception de produit est le processus permettant de matérialiser des concepts, de concrétiser des objets, des biens, des équipements, ou de créer des services, des techniques, voire des systèmes complexes, différents de ceux existants, et qui proposent des réponses en adéquation avec des besoins collectifs ou particuliers, afin d'apporter un bénéfice aux usagers.
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.
Ingénierie des systèmesL'ingénierie des systèmes ou ingénierie système est une approche scientifique interdisciplinaire, dont le but est de formaliser et d'appréhender la conception et la validation de systèmes complexes. L'ingénierie des systèmes a pour objectif de maîtriser et de contrôler la conception de systèmes dont la complexité ne permet pas le pilotage simple. Par système, on entend un ensemble d'éléments humains ou matériels en interdépendance les uns les autres et qui inter-opèrent à l'intérieur de frontières ouvertes ou non sur l'environnement.
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.
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.
Specified complexitySpecified complexity is a creationist argument introduced by William Dembski, used by advocates to promote the pseudoscience of intelligent design. According to Dembski, the concept can formalize a property that singles out patterns that are both specified and complex, where in Dembski's terminology, a specified pattern is one that admits short descriptions, whereas a complex pattern is one that is unlikely to occur by chance. Proponents of intelligent design use specified complexity as one of their two main arguments, alongside irreducible complexity.
Probabilistic analysis of algorithmsIn analysis of algorithms, probabilistic analysis of algorithms is an approach to estimate the computational complexity of an algorithm or a computational problem. It starts from an assumption about a probabilistic distribution of the set of all possible inputs. This assumption is then used to design an efficient algorithm or to derive the complexity of a known algorithm. This approach is not the same as that of probabilistic algorithms, but the two may be combined.
Complexité de la communicationLa complexité de la communication ou complexité de communication est une notion étudiée en informatique théorique. Le dispositif abstrait classique est le suivant : Alice et Bob ont chacun un message, et ils veulent calculer un nouveau message à partir de leurs messages, en se transmettant un minimum d'information. Par exemple, Alice et Bob reçoivent un mot chacun, et ils doivent décider s'ils ont reçu le même mot ; ils peuvent bien sûr s'envoyer leur mot l'un à l'autre et comparer, mais la question est de minimiser le nombre de messages.
Agent-based modelAn agent-based model (ABM) is a computational model for simulating the actions and interactions of autonomous agents (both individual or collective entities such as organizations or groups) in order to understand the behavior of a system and what governs its outcomes. It combines elements of game theory, complex systems, emergence, computational sociology, multi-agent systems, and evolutionary programming. Monte Carlo methods are used to understand the stochasticity of these models.
Enterprise systems engineeringEnterprise systems engineering (ESE) is the discipline that applies systems engineering to the design of an enterprise. As a discipline, it includes a body of knowledge, principles, and processes tailored to the design of enterprise systems. An enterprise is a complex, socio-technical system that comprises interdependent resources of people, information, and technology that must interact to fulfill a common mission.
