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Complexité

Complexité
Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Illustration métaphorique de la complexité. Les objets (tuyaux) intègrent de nombreux facteurs (taille, diamètre, situation, interconnexion, robinets, ...), ce qui rend la compréhension ardue. La complexité est une notion utilisée en philosophie, épistémologie (par exemple par Anthony Wilden ou Edgar Morin), en physique, en biologie (par exemple par Henri Atlan), en écologie[1], en sociologie, en informatique ou en sciences de l’information. La complexité du point de vue de la théorie de l’information[modifier | modifier le code] Une notion de complexité est définie en Théorie algorithmique de l'information. Complexité algorithmique[modifier | modifier le code] La théorie de la complexité des algorithmes étudie formellement la difficulté intrinsèque des problèmes algorithmiques. Complexité de Kolmogorov[modifier | modifier le code] Autres complexités[modifier | modifier le code] Système complexe. Complication et complexité Portail de la physique Related:  Sciences cognitives

Tiers inclus Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. La notion de Tiers inclus est propre à la Logique dynamique du Contradictoire de Stéphane Lupasco. Elle désigne le moment logique de la contradiction maximale ou, de façon immédiate, l'état le plus contradictoire de la matière-énergie (état T) : ce qui est en soi contradictoire. Tiers exclu ou Tiers inclus[modifier | modifier le code] Le Tiers inclus s'oppose au principe du tiers exclu de la logique "classique": dans une logique à deux valeurs (vrai ou faux), deux propositions contradictoires (p et ¬p) ne peuvent être vraies ensemble, mais elles ne peuvent non plus être fausses ensemble. La logique dynamique du contradictoire ne s'occupe pas particulièrement de propositions, susceptibles d'être vraies ou fausses, bien qu'elle puisse s'appliquer aussi à ce problème. Tiers inclus et complexité[modifier | modifier le code] Le principe du tiers exclu de la logique classique constitue un puissant garde-fou. Références[modifier | modifier le code]

Approche systémique L’approche systémique parfois nommée analyse systémique est un champ interdisciplinaire relatif à l'étude d'objets dans leur complexité. Pour tenter d'appréhender cet objet d'étude dans son environnement, dans son fonctionnement, dans ses mécanismes, dans ce qui n'apparait pas en faisant la somme de ses parties, cette démarche vise par exemple à identifier : la « finalité » du système (téléologie),les niveaux d'organisation,les états stables possibles,les échanges entre les parties,les facteurs d'équilibre et de déséquilibreles boucles logiques et leur dynamique, etc. Le plus souvent les principes sont utilisés sans être nommés, voire sans être identifiés. Histoire[modifier | modifier le code] On peut isoler des éléments fondateurs en distinguant leur façon d'aborder ce qui est analysé, par exemple : les principes internes qui constituent et le délimitent. Domaines d’application[modifier | modifier le code] L'approche systémique : un « savoir-être »[modifier | modifier le code] m:systemes

Embrasser la complexité Pour préparer la 3e édition française de la conférence Lift qui aura lieu du 6 au 8 juillet à Marseille, nous vous proposons de redécouvrir quelques-unes des plus stimulantes présentations qui s'y sont tenues ces dernières années et que nous avons couvertes.Retour sur l'édition 2010 avec les présentations de Manuel Lima, Stefana Broadbent et Ivo Gormley... La complexité n'est-elle pas devenue une caractéristique de nos sociétés, plutôt qu'un bug ? Comment pourrions-nous regagner le contrôle de nos flots d'information, de notre temps ? Visualiser la complexité Sommes-nous en train de découvrir une nouvelle vision du monde, aussi différente de la vision mécanique newtonienne du réel, que celle-ci le fut de la vision aristotélicienne qui domina tout au long du Moyen-Age ? Image : Manuel Lima sur la scène du théâtre de la Criée à Marseille, photographié par Fabien Girardin. On y trouve des centaines de modèles. Comprendre la complexité des usages La connexion solution à la complexité ?

Système complexe Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Ainsi une réaction chimique, comme la dissolution d'un grain de sucre dans du café, est simple car on connaît à l'avance le résultat : quelques équations permettent non seulement de décrire les processus d’évolution, mais les états futurs ou final du système. Il n'est pas nécessaire d'assister au phénomène concret ou de réaliser une expérience pour savoir ce qui va se résulter en réalité. Au contraire, les cellules nerveuses de notre cerveau, une colonie de fourmis ou les agents qui peuplent un marché économique sont autant de systèmes complexes car le seul moyen de connaître l'évolution du système est de faire l'expérience, éventuellement sur un modèle réduit. En d'autre termes, lorsque l'on veut modéliser un système, on conçoit un certain nombre de règles d'évolution, puis l'on simule le système en itérant ces règles jusqu'à obtenir un résultat structuré. Du fait de la diversité des systèmes complexes, leur étude est interdisciplinaire.

Complexité de Kolmogorov Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Présentation informelle[modifier | modifier le code] Considérons une machine informatique pouvant exécuter des programmes. On dit que cette machine est universelle lorsqu’elle peut émuler n'importe quelle autre machine informatique. On note l'ensemble des programmes écrits pour la machine . , on note sa longueur en nombre d’instructions pour la machine et sa sortie. , ou complexité algorithmique, d’une suite finie de caractères pour une machine est définie par : C’est donc la longueur du plus petit programme écrit pour la machine qui génère la suite . Reste à savoir dans quelle mesure la fonction dépend de la machine , car on peut tout à fait imaginer une machine possédant des instructions simples pour générer certaines suites complexes. (souvent qualifiée d'additivement optimale) telle que pour toute machine il existe une constante vérifiant pour toute suite l'inégalité Intuitivement, , du langage utilisé par la machine . ou Portail de l'informatique théorique

Mème Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Pour l'article concernant les phénomènes Internet, voir Mème Internet. Un mème (de l'anglais meme ; calqué sur gène, sans rapport et à ne pas confondre avec le français même) est un élément culturel reconnaissable répliqué et transmis par l'imitation du comportement d'un individu par d'autres individus. L'étude des mèmes a donné naissance à un nouveau discours : la mémétique. Définition[modifier | modifier le code] Mème et mémétique sont analogues à gène et génétique, appliqués aux éléments des cultures et non aux individus biologiques. On parle par exemple de « communication virale » (William Seward Burroughs) pour la diffusion de bouche-à-oreille d'information et de concepts. Selon cette hypothèse, toute culture est constituée d'unités échangeables, qu'elle véhicule d'un individu à l'autre, et se maintient ainsi au travers du temps en subissant toutefois des variations. Une définition stable du mème n'existe encore pas clairement à ce jour.

Théorie de la complexité des algorithmes La théorie de la complexité est le domaine des mathématiques, et plus précisément de l'informatique théorique, qui étudie formellement d'abord le temps de calcul, mais aussi l'espace mémoire (et plus marginalement la taille d'un circuit, le nombre de processeurs, …) requis par un algorithme pour résoudre un problème algorithmique. Il s'agit donc d'étudier la difficulté intrinsèque des problèmes, de les organiser par classes de complexité et d'étudier les relations entre les classes de complexité. Le problème de voyageur de commerce : calculer un plus court circuit qui passe une et une seule fois par toutes les villes (ici 15 villes). Considérons l'exemple du problème du voyageur de commerce. La théorie de la complexité étudie principalement (mais pas uniquement) les problèmes de décision. Un exemple de problème de décision est : « Étant donné un entier n, est-il premier ? Dans le cadre de la théorie de la complexité, la donnée d'un problème s'appelle une instance. L = NL ?

Pensée visuelle Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Historique[modifier | modifier le code] L'histoire de la psychologie comprend toute une série de travaux sur cette question. Ils se sont intéressés à cette forme de pensée depuis les aspects les plus fréquents aux plus anormaux ou extrêmes, dans l'autisme par exemple. Il est ainsi possible de citer, entre autres : le travail de Binet sur les approches différentes qu'ont les enfants à propos d'un objet à décrire ;le travail de Piéron à propos du calculateur prodige Jacques Inaudi qui se servait d'images pour résoudre des problèmes numériques ;les recherches sur la mémoire eidétique ou « photographique » et les techniques mnémotechniques anciennes s'appuyant sur des images ;le travail de différenciation des caractéristiques de la « pensée auditive » et de la « pensée visuelle » par Antoine de la Garanderie. Des troubles divers ont ainsi été décrits par des personnes atteintes : Imaginez un dessinateur qui caricature l'un de vos proches.

Machine de Turing Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Pour les articles homonymes, voir Turing. Vue d’artiste d’une Machine de Turing (sans la table de transition). Une machine de Turing est un modèle abstrait du fonctionnement des appareils mécaniques de calcul, tel un ordinateur et sa mémoire. Ce modèle a été imaginé par Alan Turing en 1936, en vue de donner une définition précise au concept d’algorithme ou de « procédure mécanique ». Il est toujours largement utilisé en informatique théorique, en particulier dans les domaines de la complexité algorithmique et de la calculabilité. La thèse de Church postule que tout problème de calcul fondé sur une procédure algorithmique peut être résolu par une machine de Turing. À l'origine, le concept de machine de Turing, inventé avant l'ordinateur, était censé représenter une personne virtuelle exécutant une procédure bien définie, en changeant le contenu des cases d'un tableau infini, en choisissant ce contenu parmi un ensemble fini de symboles. où

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