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4/ eVa en qing. Bio-informatique. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. La bioinformatique est un champ de recherche multi-disciplinaire où travaillent de concert biologistes, médecins, informaticiens, mathématiciens, physiciens et bioinformaticiens, dans le but de résoudre un problème scientifique posé par la biologie.

Depuis quelques années les progrès de l'informatique (et en particulier de la bioinformatique mise au service de la biodiversité ou « Biodiversity informatics » pour les anglophones) dopent la biologie évolutive en offrant aux chercheurs un accès à un nombre croisant de données sur la diversité et les variation des gènes, ainsi que des génomes, des organismes et de l'environnement en général. Tout cela peut être relié à la phylogénie (de l'étude des populations à celle de clades entiers), via de nouveaux protocoles et réseaux dans le domaine de l'informatique de la biodiversité Définitions et champs d'application[modifier | modifier le code] Analyse de séquence[modifier | modifier le code]

System of systems. Modèle bio-socio informatique. Peacock ab (10) From biological to bionic: Implanting electronic circuits in roses. Who would have thought that your living-room ficus might someday be part of the Internet of Things? A team of researchers led by Professor Magnus Berggren at Linköping University in Sweden have found a method of convincing cut roses to tolerate having a conductive-but-hydrated polymer related to polystyrene, called PEDOT, present in their stems. (Rumor has it wine and a nice dinner were part of the requirements.) Since the polymer is compatible with dissolution in water, the rose drew the polymer into its stem along with the water in which it was dissolved, and when it cured, it created a length of delicate wires threading along the anatomical pathways traced out by the xylem. This produced a living plant with a network of conductive fibers traveling through intact anatomical pathways: a first in the study of organic electronics.

Individual researchers on the project have gone on to make different advances from the same basic discovery. What’s more, during the same project, Dr. The more we learn about memory, the weirder it gets. For much of the history of brain science, the word “engram” has been a bit of a catch-all term, referring to the hypothetical physical incarnation of memory. If this turned out to be a storm of electrical activity, then that’s what the engram would be; if it turned out that networks of physical neurons were the home of specific memories, then an engram was that, instead. Lately, though, the word has gotten a lot more specific. We now have the term “memory neurons” to refer to the nerve cells of the hippocampus, which seem to play a crucial role in storing and retrieving memories.

Since the original proof that at least some memory is localized to specific physical neurons just a few short years ago, understanding of the physical basis of memory has advanced at a lightning pace. Even in the past year, scientists have made incredible strides. One amazing study may have found the molecular basis for memory formation — the seemingly harmful breakage of DNA. eVa's trail. Stigmergic Cognition. All things stigmergy Special Issue of Cognitive Systems Research Join the Linkedin Stigmergy group: Agents interact with others and their environment to circumvent cognitive limitation. Stigmergy is a property supervening on informational amplification and decay in complex adaptive social environments, environments that have sets of “search space” constraints.

Stigmergic cognition is a socio-cognitive view (an externalist view) of knowledge and mind, necessarily dual aspect, that shows how individual cognition subject to cognitive and epistemic constraints, resolves the so-called ”coordination” paradox: that is, how does one reconcile the prima facie “chaotic” behavior of individuals with collective achievement, be it an anthill or an economy. Intelligence on a stigmergic account is distributed and manifest in the network of interactions among the individual agents and between individuals and their environment. Like this: Like Loading... Library example. Loi de Poisson. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.

La loi de Poisson a été introduite en 1838 par Siméon Denis Poisson (1781–1840), dans son ouvrage Recherches sur la probabilité des jugements en matière criminelle et en matière civile[2]. Le sujet principal de cet ouvrage consiste en certaines variables aléatoires N qui dénombrent, entre autres choses, le nombre d'occurrences (parfois appelées « arrivées ») qui prennent place pendant un laps de temps donné. Si le nombre moyen d'occurrences dans cet intervalle est λ, alors la probabilité qu'il existe exactement k occurrences (k étant un entier naturel, k = 0, 1, 2, ...) est où e est la base de l'exponentielle (2,718...)k!

On dit alors que X suit la loi de Poisson de paramètre λ. Calcul de p(k)[modifier | modifier le code] Ce calcul peut se faire de manière déductive en travaillant sur une loi binomiale de paramètres (T; λ/T). Il peut aussi se faire de manière inductive en étudiant sur l'intervalle [0; T] les fonctions On note Remarques : et. Heuristique. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Cette page d’homonymie répertorie les différents sujets et articles partageant un même nom. Sur les autres projets Wikimedia : heuristique, sur le Wiktionnaire L'heuristique (du grec ancien εὑρίσκω, eurisko, « je trouve »[1]), parfois orthographiée euristique, est un terme de didactique qui signifie « l'art d'inventer, de faire des découvertes »[2]. Voir aussi[modifier | modifier le code] Sérendipité Notes et références[modifier | modifier le code] Calculateur stochastique.

Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Un calculateur stochastique est un concept déjà ancien (pour la jeune histoire de l'informatique) et contemporain de recherches et applications développées à la toute fin de la décennie 1950 et jusqu'au milieu de la décennie 1970. Leur définition dans le Grand Larousse encyclopédique est : « Calculateur dans lequel l'information est codée par une probabilité » Le problème[modifier | modifier le code] Calcul numérique[modifier | modifier le code] Jusque vers le milieu des années 1970, les ordinateurs étaient coûteux et il n'était pas question d'en associer un à chaque processus industriel qu'on devait surveiller ou commander.

Il fallait donc recourir Calcul analogique[modifier | modifier le code] Une autre approche, celle des calculateurs analogiques, possédait deux inconvénients : le coût de réalisation des circuits de multiplication et leur lenteur. Automates industriels[modifier | modifier le code] Une voie nouvelle[modifier | modifier le code] Effet stochastique. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Par opposition aux effets dits déterministes, les effets stochastiques n'apparaissent pas selon le principe d'une cause qui induit toujours le même effet.

Ils concernent par exemple les effets de faibles doses de toxiques, ou les effets des rayonnements ionisants néfastes à la santé. Le cancer est un exemple de maladie, souvent multi-factorielle, résultant d'effets stochastiques. Contrairement à un effet déterministe, un effet stochastique n'est pas lié à un effet de seuil (typiquement, une limite d'exposition à un rayonnement ionisant qui, si elle était dépassée, induirait des effets connus et d'ampleur prévisible).

On ne peut lui adjoindre qu'une estimation statistique du « risque » de voir l'effet se manifester chez un patient. Il existe néanmoins un seuil de significativité (une limite au-delà de laquelle le risque est considéré comme significatif). Estimation du risque et des effets[modifier | modifier le code] Calcul stochastique. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Le calcul stochastique est l’étude des phénomènes aléatoires dépendant du temps. À ce titre, c'est une extension de la théorie des probabilités. Applications[modifier | modifier le code] Le domaine d’application du calcul stochastique comprend la mécanique quantique, le traitement du signal, la chimie, les mathématiques financières, la météorologie, et même la musique. Processus aléatoires[modifier | modifier le code] Un processus aléatoire est une famille de variables aléatoires indexée par un sous-ensemble de ou . Fixé associe variable, est appelée trajectoire du processus ; c'est une simple fonction du temps (sans caractère aléatoire) qui représente la réalisation particulière du processus sous l'occurrence Pour un donné, est une simple variable aléatoire dont la valeur exacte n'est connue qu'en t. .

À accroissement gaussien tel que la corrélation entre et soit . Filtrations[modifier | modifier le code] Une filtration telle que si de la forme : avec . . . Probabilité. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. La probabilité d'un événement est un nombre réel compris entre 0 et 1. Plus ce nombre est grand, plus le risque, ou la chance, que l'événement se produise est grand. L'étude scientifique des probabilités est relativement récente dans l'histoire des mathématiques. L'étude des probabilités a connu de nombreux développements depuis le XVIIIe siècle grâce à l'étude de l'aspect aléatoire et en partie imprévisible de certains phénomènes, en particulier les jeux de hasard.

Ceux-ci ont conduit les mathématiciens à développer une théorie qui a ensuite eu des implications dans des domaines aussi variés que la météorologie, la finance ou la chimie. Historique[modifier | modifier le code] Au XVIIIe siècle, Gabriel Cramer donne un cours sur la logique probabiliste qui deviendra une base à l'article probabilité de l'encyclopédie de Diderot écrite à la fin de ce même siècle[a 2]. Terminologies[modifier | modifier le code] doit vérifier : . . . Blackwell Encyclopedia of Sociology Online: Login. Skip navigation Log in Log In You are not currently logged-in to Blackwell Encyclopedia of Sociology Online Find out how to subscribe. Forgotten your password? Privacy Statement | Terms & Conditions | Contact | Help [ access key 0 : accessibility information including access key list ] [ access key 1 : home page ] [ access key 2 : skip navigation ] [ access key 6 : help ] [ access key 9 : contact us ] [ access key 0 : accessibility statement ] Blackwell Encyclopedia of Sociology Online ® is a Blackwell Publishing Inc. registered trademarkTechnology partner: Semantico Ltd.

Copyright Blackwell Publishing and its licensors hold the copyright in all material held in Blackwell Reference Online. Métaheuristique. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Il existe un grand nombre de métaheuristiques différentes, allant de la simple recherche locale à des algorithmes complexes de recherche globale. Ces méthodes utilisent cependant un haut niveau d’abstraction, leur permettant d’être adaptées à une large gamme de problèmes différents. Les métaheuristiques (M) sont souvent des algorithmes utilisant un échantillonnage probabiliste. Elles tentent de trouver l’optimum global (G) d’un problème d’optimisation difficile (avec des discontinuités — D —, par exemple), sans être piégé par les optima locaux (L). Généralités[modifier | modifier le code] Terminologies[modifier | modifier le code] On parle de méta, du grec μετά « au-delà » (comprendre ici « à un plus haut niveau »), heuristique, du grec εὑρίσκειν / heuriskein, qui signifie « trouver ».

Nomenclature[modifier | modifier le code] L’ensemble des solutions possibles forme l’espace de recherche. Concepts généraux[modifier | modifier le code] ↑ V. Déterminisme. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Le déterminisme est une notion philosophique selon laquelle chaque événement est déterminé par un principe de causalité. Définition[modifier | modifier le code] Le déterminisme est la théorie selon laquelle la succession des événements et des phénomènes est due au principe de causalité, ce lien pouvant parfois être décrit par une loi physico-mathématique qui fonde alors le caractère prédictif de ces derniers. Le déterminisme ne doit être confondu ni avec le fatalisme ni avec le nécessitarisme. Le nécessitarisme affirme la nécessité des phénomènes en vertu du principe de causalité, qui fait que, dans les mêmes conditions, les mêmes causes produisant les mêmes effets, rien n'arrive qui ne soit nécessaire et qui ne pouvait être prédit de toute éternité.

On distingue schématiquement le déterminisme régional et le déterminisme universel. L'idée du déterminisme universel fut esquissée la première fois par le baron d'Holbach[1] : Équation différentielle stochastique. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Une équation différentielle stochastique (EDS) est une généralisation de la notion d'équation différentielle prenant en compte un terme de bruit blanc. Les EDS permettent de modéliser des trajectoires aléatoires, tels des cours de bourse ou les mouvements de particules soumises à des phénomènes de diffusion.

Elles permettent aussi de traiter théoriquement ou numériquement des problèmes issus de la théorie des équations aux dérivées partielles. Les domaines d'application des EDS sont vastes : physique, biologie, dynamique des populations, écologie, mathématiques financières, traitement du signal, théorie du contrôle… Quelques approches et définitions informelles[modifier | modifier le code] Les EDS comme trajectoires de particules[modifier | modifier le code] Si l'on connaît la position de la particule à un instant , alors la loi de sa position spatiale à un instant ultérieur ne dépend que de sa position à cet instant .

Où et En partant de . Vers. Processus stochastique. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Le calcul classique des probabilités concerne des épreuves où chaque résultat possible (ou réalisation) est mesuré par un nombre, ce qui conduit à la notion de variable aléatoire. Un processus stochastique ou processus aléatoire (voir Calcul stochastique) ou fonction aléatoire (voir Probabilité) représente une évolution, discrète ou à temps continu, d'une variable aléatoire. Cette notion se généralise à plusieurs dimensions. Un cas particulier important, le champ aléatoire de Markov, est utilisé en analyse spatiale. Utilité[modifier | modifier le code] Notion de processus[modifier | modifier le code] De nombreux domaines utilisent des observations en fonction du temps (ou, plus exceptionnellement, d'une variable d'espace).

Un processus aléatoire généralise la notion de variable aléatoire utilisée en statistiques élémentaires. Associées à toutes les valeurs . Constitue une réalisation du processus. Types de processus[modifier | modifier le code] Un. Matrice stochastique. Stigmergie robots. Stigmergie | Nouvelle Donne. Métaheuristique - Wiki. Peacock ab. Peacock ab (1) Peacock ab (2) Peacock ab (4) Peacock ab (5) Peacock ab (6) Peacock ab (7) Peacock ab (8) Peacock ab (9)

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