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. Lupasco interprète avec cette notion le vide quantique et les états neuronaux qui rendent compte du psychisme. 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]
Système expert Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. D'une manière générale, un système expert est un outil capable de reproduire les mécanismes cognitifs d'un expert, dans un domaine particulier. Il s'agit de l'une des voies tentant d'aboutir à l'intelligence artificielle. Plus précisément, un système expert est un logiciel capable de répondre à des questions, en effectuant un raisonnement à partir de faits et de règles connus. Il peut servir notamment comme outil d'aide à la décision. Le premier système expert est DENDRAL. Un système expert se compose de 3 parties : une base de faits,une base de règles etun moteur d'inférence. Le moteur d'inférence est capable d'utiliser faits et règles pour produire de nouveaux faits, jusqu'à parvenir à la réponse à la question experte posée. La plupart des systèmes experts existants reposent sur des mécanismes de logique formelle (logique aristotélicienne) et utilisent le raisonnement déductif. Moteurs d'inférence[modifier | modifier le code]
Viscoplasticity Figure 1. Elements used in one-dimensional models of viscoplastic materials. Viscoplasticity is usually modeled in three-dimensions using overstress models of the Perzyna or Duvaut-Lions types.[3] In these models, the stress is allowed to increase beyond the rate-independent yield surface upon application of a load and then allowed to relax back to the yield surface over time. For metals and alloys, viscoplasticity is the macroscopic behavior caused by a mechanism linked to the movement of dislocations in grains, with superposed effects of inter-crystalline gliding. In general, viscoplasticity theories are useful in areas such as the calculation of permanent deformations,the prediction of the plastic collapse of structures,the investigation of stability,crash simulations,systems exposed to high temperatures such as turbines in engines, e.g. a power plant,dynamic problems and systems exposed to high strain rates. History[edit] Phenomenology[edit] Strain hardening test[edit] Figure 2. where and
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 définition connaît des nuances importantes selon ces différents domaines. 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] Système complexe. Portail de la physique
Réseau de neurones artificiels Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Un réseau de neurones artificiels est un modèle de calcul dont la conception est très schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d’apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien. Ils sont placés d’une part dans la famille des applications statistiques, qu’ils enrichissent avec un ensemble de paradigmes [1] permettant de créer des classifications rapides (réseaux de Kohonen en particulier), et d’autre part dans la famille des méthodes de l’intelligence artificielle auxquelles ils fournissent un mécanisme perceptif indépendant des idées propres de l'implémenteur, et fournissant des informations d'entrée au raisonnement logique formel. En modélisation des circuits biologiques, ils permettent de tester quelques hypothèses fonctionnelles issues de la neurophysiologie, ou encore les conséquences de ces hypothèses pour les comparer au réel.
Apprendre à gérer la complexité - InternetActu.net Le dernier numéro du Rotman Magazine (du nom de l’école de management de l’université de Toronto) est consacré à la complexité, à l’incertitude et à l’ambiguïté, et essaye de comprendre comment gérer plus efficacement cette nouvelle réalité. Image : la couverture du dernier numéro du Rotman Magazine, sur la complexité. Se défier de nos représentations Dans une interview (.pdf), Donald Sull, professeur de management à la Business School de Londres et auteur des Bienfaits de la turbulence (The Upside of Turbulence : Seizing Opportunity in an Uncertain World) revient sur les cartes mentales que nous construisons pour comprendre le monde et qu’on peine à remettre en cause quand le monde se transforme. Les cartes mentales que nous construisons ne sont pas mauvaises en soit, au contraire, elles sont nécessaires pour se concentrer, coordonner nos activités et mobiliser nos ressources, explique-t-il. Les incongruités sont un bon indicateur Suivre nos intuitions
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'Oxford English Dictionary définit le meme comme « un élément d'une culture (prise ici au sens de civilisation) pouvant être considéré comme transmis par des moyens non génétiques, en particulier par l'imitation »[1]. 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. Voir aussi[modifier | modifier le code]
Ludwig von Bertalanffy Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Biographie[modifier | modifier le code] Ludwig von Bertalanffy est né et a grandi dans le petit village de Atzgersdorf (maintenant Liesing) près de Vienne. La famille Bertalanffy a des racines dans la noblesse du XVIe siècle de la Hongrie, et comprenait plusieurs universitaires et fonctionnaires de justice[1]. Son grand-père Charles Joseph von Bertalanffy (1833-1912) s'est établi en Autriche et était un directeur de théâtre d'État à Klagenfurt (Graz) et à Vienne, qui étaient des postes importants dans l'Autriche impériale. Dans ses premières années, comme un enfant unique, et comme il était de coutume à cette époque, il a fait ses études à la maison avec des précepteurs privés jusqu'à son entrée à l'école secondaire à l'âge de dix ans. Citoyen autrichien, il a dû travailler aux États-Unis. Théorie générale des systèmes[modifier | modifier le code] En collaboration avec l'économiste Kenneth E. où k est le taux de croissance individuel et
Nassim Nicholas Taleb He criticized the risk management methods used by the finance industry and warned about financial crises, subsequently profiting from the late-2000s financial crisis.[18] [19] He advocates what he calls a "black swan robust" society, meaning a society that can withstand difficult-to-predict events.[10] He proposes "antifragility" in systems, that is, an ability to benefit and grow from a certain class of random events, errors, and volatility[20][21] as well as "convex tinkering" as a method of scientific discovery, by which he means that option-like experimentation outperforms directed research.[22] Family background and education[edit] Taleb in his student days Taleb was born in Amioun, Lebanon to Minerva Ghosn and Najib Taleb, a physician and an oncologist and a researcher in anthropology. Both sides of his family were politically prominent in the Lebanese Greek Orthodox community. Finance career[edit] Academic career[edit] Writing career[edit] He warned of pseudostability in Syria:[52]