Grammaire formelleUne grammaire formelle est un formalisme permettant de définir une syntaxe et donc un langage formel, c'est-à-dire un ensemble de mots admissibles sur un alphabet donné. La notion de grammaire formelle est particulièrement utilisée en programmation logique, compilation (analyse syntaxique), en théorie de la calculabilité et dans le traitement des langues naturelles (tout particulièrement en ce qui concerne leur morphologie et leur syntaxe).
Grammaire non contextuelleEn linguistique et en informatique théorique, une grammaire algébrique, ou grammaire non contextuelle, aussi appelée grammaire hors-contexte ou grammaire « context-free » est une grammaire formelle dans laquelle chaque règle de production est de la forme où est un symbole non terminal et est une chaîne composée de terminaux et/ou de non-terminaux. Le terme « non contextuel » provient du fait qu'un non terminal peut être remplacé par , sans tenir compte du contexte où il apparaît.
GrammaireLa grammaire est l'étude objective et systématique des éléments (phonème, morphème et mot) et des mécanismes et processus de formation, de construction et d'expression constitutifs d'une langue naturelle, écrite ou parlée, en particulier par l'étude de la morphologie et de la syntaxe et à l'exclusion de la phonologie, de la lexicologie, de la sémantique et de la stylistique. Par extension, on nomme aussi grammaire un manuel ou un ensemble de documents décrivant des règles grammaticales.
Loi de probabilité d'entropie maximaleEn statistique et en théorie de l'information, une loi de probabilité d'entropie maximale a une entropie qui est au moins aussi grande que celle de tous les autres membres d'une classe spécifiée de lois de probabilité. Selon le principe d'entropie maximale, si rien n'est connu sur une loi , sauf qu'elle appartient à une certaine classe (généralement définie en termes de propriétés ou de mesures spécifiées), alors la loi avec la plus grande entropie doit être choisie comme la moins informative par défaut.
Probabilistic context-free grammarGrammar theory to model symbol strings originated from work in computational linguistics aiming to understand the structure of natural languages. Probabilistic context free grammars (PCFGs) have been applied in probabilistic modeling of RNA structures almost 40 years after they were introduced in computational linguistics. PCFGs extend context-free grammars similar to how hidden Markov models extend regular grammars. Each production is assigned a probability.
Grammaire ambigüeEn informatique théorique et en théorie des langages, une grammaire ambiguë ou ambigüe est une grammaire algébrique qui admet un mot avec deux dérivations gauches distinctes ou — de manière équivalente — deux arbres de dérivation distincts. L'ambiguïté ou l'inambiguïté est une propriété des grammaires, et non des langages. De nombreux langages admettent à la fois des grammaires ambiguës et inambigües, alors que d'autres ne possèdent que des grammaires ambiguës.
Loi de probabilitéthumb|400px 3 répartitions.png En théorie des probabilités et en statistique, une loi de probabilité décrit le comportement aléatoire d'un phénomène dépendant du hasard. L'étude des phénomènes aléatoires a commencé avec l'étude des jeux de hasard. Jeux de dés, tirage de boules dans des urnes et jeu de pile ou face ont été des motivations pour comprendre et prévoir les expériences aléatoires. Ces premières approches sont des phénomènes discrets, c'est-à-dire dont le nombre de résultats possibles est fini ou infini dénombrable.
Grammaire contextuelleUne grammaire contextuelle est une grammaire formelle dans laquelle les substitutions d'un symbole non terminal sont soumises à la présence d'un contexte gauche et d'un contexte droit. Elles sont plus générales que les grammaires algébriques. Les langages formels engendrés par les grammaires contextuelles sont les langages contextuels. Ils sont reconnus par les automates linéairement bornés. Les grammaires contextuelles ont été décrites par Noam Chomsky. Ce sont les grammaires de type 1 dans la hiérarchie de Chomsky.
Grammaire d'unificationLes grammaires d'unification (ou grammaires de contraintes) sont des grammaires formelles apparues à partir des années 1980 pour analyser le langage naturel. Elles sont essentiellement caractérisées par le recours à des représentations syntaxiques sous forme de structures de traits. Ces structures de traits sont manipulées à l'aide de l'opération d'unification. Les grammaires d'unification sont facilement implémentables et donc bien adaptées au traitement automatique du langage naturel. Le terme est ambigu.
Modélisation tridimensionnelleLa modélisation tridimensionnelle est l'étape en infographie tridimensionnelle qui consiste à créer, dans un logiciel de modélisation 3D, un objet en trois dimensions, par ajout, soustraction et modifications de ses constituants. La révolution consiste à faire tourner un profil 2D autour d'un axe 3D : on obtient ainsi un volume de révolution. C'est la technique majoritairement utilisée dans le jeu vidéo, et le cinéma d'animation. La modélisation polygonale induit une marge d'erreur de proportions et de dimensions le plus souvent invisible à l'œil nu.
Parsing expression grammarIn computer science, a parsing expression grammar (PEG) is a type of analytic formal grammar, i.e. it describes a formal language in terms of a set of rules for recognizing strings in the language. The formalism was introduced by Bryan Ford in 2004 and is closely related to the family of top-down parsing languages introduced in the early 1970s. Syntactically, PEGs also look similar to context-free grammars (CFGs), but they have a different interpretation: the choice operator selects the first match in PEG, while it is ambiguous in CFG.
Grammaire d'arbres adjointsLa grammaire d'arbres adjoints, grammaire TAG, ou légèrement sensible au contexte, est un formalisme d'analyse grammaticale introduit par Aravind K. Joshi et ses collègues en 1975. Ce formalisme a été utilisé à différentes fins, et particulièrement en linguistique formelle et informatique pour le traitement de la syntaxe des langues naturelles. Historiquement, il a d'abord permis de représenter de manière directe des dépendances à longue distance et il permet également de représenter les dépendances croisées du suisse allemand et du flamand occidental, phénomène qui ne peut se traiter avec une grammaire de réécriture hors contexte, comme l'a montré S.
L-SystèmeEn informatique théorique, un L-système ou système de Lindenmayer est un système de réécriture ou grammaire formelle, inventé en 1968 par le biologiste hongrois Aristid Lindenmayer. Un L-système modélise le processus de développement et de prolifération de plantes ou de bactéries. C'est une forme de grammaire générative. Ces grammaires ont été mises en œuvre graphiquement par de nombreux auteurs, menant à de spectaculaires images. Une étude systématique d'une certaine formulation a été entreprise par dans les années 1980.
Mémoire procéduraleLa mémoire procédurale est une forme de mémoire non déclarative. La mémoire procédurale est une mémoire à long terme implicite qui permet la motricité automatique. Elle fonctionne grâce à différentes zones du cerveau, comme le cervelet ou le striatum. Ces zones sont toutes reliées entre elles par des synapses fonctionnant avec des neurotransmetteurs. Cette association permet l’apprentissage progressif de procédures. Celles-ci sont d’abord traitées par la mémoire déclarative et de travail puis sont intégrées dans la mémoire procédurale grâce à la répétition.
Designvignette|Chaise de Charles Rennie Mackintosh, 1897. Le design, le stylisme ou la stylique est une activité de création souvent à vocation industrielle ou commerciale, pouvant s’orienter vers les milieux sociaux, politiques, scientifiques et environnementaux. Le but premier du design est d’inventer, d’améliorer ou de faciliter l’usage ou le processus d’un élément ayant à interagir avec un produit ou un service matériel ou virtuel.
Loi de probabilité à plusieurs variablesvignette|Représentation d'une loi normale multivariée. Les courbes rouge et bleue représentent les lois marginales. Les points noirs sont des réalisations de cette distribution à plusieurs variables. Dans certains problèmes interviennent simultanément plusieurs variables aléatoires. Mis à part les cas particuliers de variables indépendantes (notion définie ci-dessous) et de variables liées fonctionnellement, cela introduit la notion de loi de probabilité à plusieurs variables autrement appelée loi jointe.
Indecomposable distributionIn probability theory, an indecomposable distribution is a probability distribution that cannot be represented as the distribution of the sum of two or more non-constant independent random variables: Z ≠ X + Y. If it can be so expressed, it is decomposable: Z = X + Y. If, further, it can be expressed as the distribution of the sum of two or more independent identically distributed random variables, then it is divisible: Z = X1 + X2. The simplest examples are Bernoulli-distributeds: if then the probability distribution of X is indecomposable.
Phrase structure grammarThe term phrase structure grammar was originally introduced by Noam Chomsky as the term for grammar studied previously by Emil Post and Axel Thue (Post canonical systems). Some authors, however, reserve the term for more restricted grammars in the Chomsky hierarchy: context-sensitive grammars or context-free grammars. In a broader sense, phrase structure grammars are also known as constituency grammars. The defining trait of phrase structure grammars is thus their adherence to the constituency relation, as opposed to the dependency relation of dependency grammars.
Loi de PoissonEn théorie des probabilités et en statistiques, la loi de Poisson est une loi de probabilité discrète qui décrit le comportement du nombre d'événements se produisant dans un intervalle de temps fixé, si ces événements se produisent avec une fréquence moyenne ou espérance connue, et indépendamment du temps écoulé depuis l'événement précédent. gauche|vignette|Chewing gums sur un trottoir. Le nombre de chewing gums sur un pavé est approximativement distribué selon une loi de Poisson.
Loi binomialeEn théorie des probabilités et en statistique, la loi binomiale modélise la fréquence du nombre de succès obtenus lors de la répétition de plusieurs expériences aléatoires identiques et indépendantes. Plus mathématiquement, la loi binomiale est une loi de probabilité discrète décrite par deux paramètres : n le nombre d'expériences réalisées, et p la probabilité de succès. Pour chaque expérience appelée épreuve de Bernoulli, on utilise une variable aléatoire qui prend la valeur 1 lors d'un succès et la valeur 0 sinon.
