Dijkstra’s Algorithm (Algorithme de Dijkstra) Rôle et explication L’algorithme de Dijkstra est utilisé pour trouver le chemin le plus court entre deux nœuds dans un graphe pondéré. Il est largement utilisé dans la recherche de chemin et la planification des routes, par exemple dans les systèmes de navigation.
Knuth-Morris-Pratt Rôle et explication L’algorithme KMP est utilisé pour la recherche efficace de motifs dans des chaînes de caractères. Il est particulièrement utile dans le traitement de texte pour trouver des sous-chaînes dans de grandes chaînes.
Cholesky Decomposition (Décomposition de Cholesky) Rôle et explication La décomposition de Cholesky est une méthode de décomposition matricielle utilisée pour résoudre des systèmes linéaires lorsqu’une matrice est symétrique et définie positive. Elle est plus efficace que la décomposition LU pour ces matrices spécifiques.
Linear Quadratic Regulator (Régulateur Linéaire Quadratique) Rôle et explication Le LQR est une méthode d’optimisation utilisée dans la théorie du contrôle pour concevoir des contrôleurs qui minimisent une fonction coût quadratique. Il est largement utilisé dans les systèmes de contrôle optimal.
Random Number Generator (Générateur de Nombres Aléatoires) Rôle et explication Le RNG est un algorithme qui génère des séquences de nombres qui approximativement suivent une distribution aléatoire. Il est essentiel dans des applications comme les simulations de Monte Carlo et les cryptosystèmes.
Runge-Kutta 4th Order (Méthode de Runge-Kutta d’Ordre 4) Rôle et explication La méthode RK4 est une méthode numérique utilisée pour résoudre les équations différentielles ordinaires. Elle est largement utilisée pour des simulations numériques dans des domaines comme la physique et l’ingénierie.
Fast Fourier Transform (Transformation de Fourier Rapide) Rôle et explication La FFT est un algorithme efficace pour calculer la transformation de Fourier discrète (DFT) et son inverse. Elle est utilisée pour analyser les signaux en fréquence, ce qui est essentiel dans des domaines comme le traitement du signal, l’analyse audio
Discrete Fourier Transform (Transformation de Fourier Discrète) Rôle et explication La DFT est un algorithme qui convertit une séquence de valeurs dans le domaine temporel en une séquence dans le domaine fréquentiel. Elle est utilisée pour analyser les composants fréquentiels d’un signal.
Discrete Cosine Transform (Transformation en Cosinus Discrète) Rôle et explication La DCT est une transformation similaire à la DFT, mais elle utilise uniquement des cosinus. Elle est particulièrement utilisée dans la compression d’images et de vidéos, notamment dans les formats JPEG et MPEG.
QR Decomposition (Décomposition QR) Rôle et explication La décomposition QR est une méthode utilisée pour factoriser une matrice en un produit d’une matrice orthogonale (Q) et d’une matrice triangulaire supérieure (R). Elle est utilisée dans la résolution des systèmes linéaires et le calcul des valeurs propres.
LU Decomposition (Décomposition LU) Rôle et explication La décomposition LU est une méthode de factorisation qui exprime une matrice comme le produit d’une matrice triangulaire inférieure (L) et d’une matrice triangulaire supérieure (U). Elle est utilisée pour résoudre des systèmes linéaires et pour des calculs d’inversion de matrices.
Adaptive Moment Estimation Rôle et explication ADAM est un algorithme d’optimisation largement utilisé dans l’apprentissage automatique. Il combine les avantages du SGD avec le suivi de moments, ce qui permet des mises à jour plus robustes et stables pour les modèles complexes.
Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno Rôle et explication Le BFGS est un algorithme d’optimisation itératif utilisé pour résoudre des problèmes non linéaires, en particulier dans les méthodes de quasi-Newton. Il est couramment utilisé pour l’optimisation des modèles complexes.
Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise Rôle et explication Le DBSCAN est un algorithme de clustering qui regroupe les points de données en fonction de leur densité dans l’espace. Il est efficace pour identifier des clusters de forme arbitraire et pour traiter les valeurs aberrantes (bruit).
K-Means Clustering Rôle et explication Le K-Means est un algorithme de partitionnement qui regroupe les points de données en K clusters en fonction de leur proximité à des centres de clusters définis. Il est largement utilisé pour le clustering dans les jeux de données non supervisés.
Expectation-Maximization Rôle et explication L’algorithme EM est utilisé pour trouver les estimations des paramètres maximisant la vraisemblance dans des modèles statistiques où les données contiennent des variables cachées ou manquantes. Il est utilisé pour des tâches comme la classification et le clustering.
Latent Dirichlet Allocation Rôle et explication LDA est une technique utilisée pour la modélisation thématique qui identifie des groupes de mots dans de grands ensembles de textes, représentant des sujets latents. Elle est largement utilisée dans l’analyse de texte et la fouille de données.
Extreme Gradient Boosting Rôle et explication XGBoost est une implémentation améliorée de l’algorithme de gradient boosting. Il est rapide et performant, et largement utilisé dans les compétitions de science des données pour résoudre des problèmes de classification et de régression.
Singular Value Decomposition (Décomposition en Valeurs Singulières) Rôle et explication Le SVD est une méthode mathématique de réduction de dimensionnalité qui décompose une matrice en trois autres matrices. Il est utilisé en analyse de données pour simplifier des données complexes et pour les systèmes de recommandation.
Markov Chain Monte Carlo Rôle et explication MCMC est une méthode d’échantillonnage qui utilise des chaînes de Markov pour estimer des distributions complexes. Il est utilisé dans de nombreux domaines, y compris la statistique bayésienne et les modèles de Monte Carlo.
