<html><head><meta name="color-scheme" content="light dark"></head><body><pre style="word-wrap: break-word; white-space: pre-wrap;">\newglossaryentry{graphoriente}{name=graphe orientÃ©, description={
Un graphe orientÃ© $G=(S,A)$
est dÃ©fini par la donnÃ©e d'un ensemble de sommets $S$ et 
d'un ensemble d'arcs $A$, 
chaque arc Ã©tant reprÃ©sentÃ© par un couple de sommets.
Si $x$ et $y$ sont des sommets de $S$, 
le couple $(x,y)$ reprÃ©sente l'arc orientÃ© allant du sommet \emph{origine}  
$x$ au sommet \emph{extremitÃ©} $y$.}}

\newglossaryentry{graphfortementconnexe}{name=graphe fortement connexe, description={
Un graphe orientÃ© $G=(S,A)$ est fortement connexe si pour tout
couple de sommets $x$, $y$ de $S$ il existe un chemin reliant $x$ Ã&nbsp; $y$
et $y$ Ã&nbsp; $x$.}
}      


\newglossaryentry{distributionuniforme}{name=distribution uniforme, description={Les lois de distribution uniforme (ou loi uniformes continues) 
forment une famille de lois Ã&nbsp; densitÃ© caractÃ©risÃ©es par la propriÃ©tÃ© suivante:
tous les intervalles de mÃªme longueur inclus dans le support de la loi ont 
la mÃªme probabilitÃ©.}
}


\newglossaryentry{partieentiere}{name=partie entiÃ¨re, description=
{La partie entiÃ¨re d'un nombre rÃ©el est l'entier qui lui est immÃ©diatement
 infÃ©rieur ou Ã©gal. Pour un nombre rÃ©el $x$, on la note $\lfloor x \rfloor$.
},
symbol={\ensuremath{\lfloor x \rfloor}}
}


\newglossaryentry{distanceHamming}{name=distance de Hamming, description=
{La distance de Hamming entre deux Ã©lÃ©ments $x=(x_1,\ldots,x_n)$ et 
$y=(y_1,\ldots,y_n)$ dans $\Bool^n$ 
est le nombre d'indices $i$, $1 \le i \le n$ tels que 
$x_i$ diffÃ¨re de $y_i$.
}}



\newglossaryentry{decalageDeBits}{name=dÃ©calage de bits,
plural=dÃ©calages de bits,
description={Soit $x$ un nombre binaire de $n$ bits et $b$ un entier. 
Le nombre binaire de $n$ bits $x \ll b$ (respectivement $x \gg b$)
est obtenu en 
dÃ©calant les bits de $x$ de $b$ bits vers la gauche 
(resp. vers la droite) et
en complÃ©tant avec des zÃ©ros Ã&nbsp; droite (resp. Ã&nbsp; gauche).
}}



\newglossaryentry{chaineDeMarkov}{name=chaÃ®ne de  Markov,
plural=chaÃ®nes de  Markov, description={
On se restreint Ã&nbsp; la dÃ©finition d'une chaÃ®ne de Markov homogÃ¨ne. Celle-ci 
dÃ©signe une suite de variables alÃ©atoires $(X_n)_{n \in \Nats}$
Ã&nbsp; temps discret, Ã&nbsp; espace d'Ã©tats discret, sans mÃ©moire et 
dont le mÃ©canisme de transition ne change pas au cours du temps.
Formellement la propriÃ©tÃ© suivante doit Ãªtre Ã©tablie:\newline
$
%\begin{array}{l}
\forall n \ge 0, \forall (i_0, \ldots, i_{n-1}, i,j),\\
\textrm{      }P(X_{n+1}=j\mid X_0=i_0, X_1=i_1, X_2=i_2, \ldots, X_{n-1}=i_{n-1}, X_{n}=i) \\
\textrm{            }= P(X_{1}=j\mid X_n=i).
%\end{array}
$
}}


\newglossaryentry{vecteurDeProbabilite}{name=vecteur de probabilitÃ©s,
plural=vecteurs de probabilitÃ©s, description={
Un vecteur de probabilitÃ©s est un vecteur tel que toutes ses composantes
sont positives ou nulles et leur somme vaut 1.}}

\newglossaryentry{matriceDAdjacence}{name=matrice d'adjacence, description={
La matrice d'adjacence du graphe orientÃ© $G=(S,A)$ Ã&nbsp; $n$ sommets 
est la matrice $\check{M}$ de dimension $n \times n$ 
dont l'Ã©lÃ©ment $\check{M}_{ij}$ reprÃ©sente le nombre d'arcs d'origine $i$ et d'extrÃ©mitÃ© $j$.}}


\newglossaryentry{xor}{name=ou exclusif, description=
{La fonction \og ou exclusif\fg{}, XOR, est l'opÃ©rateur de $\Bool^2$ dans
$\Bool$  qui prend la valeur 1 si seulement 
si les deux opÃ©randes ont des valeurs distinctes.},
symbol={\ensuremath{\oplus}}
}

\newglossaryentry{matriceDeTransitions}{name=matrice de transitions, description=
{
 Le nombre $p_{ij}= P(X_1=j \mid X_0 =i)$ est appelÃ© probabilitÃ© de transition
  de l'Ã©tat $i$  Ã&nbsp; l'Ã©tat $j$ en un pas. La matrice composÃ©e des $p_{ij}$
  est la  matrice de transitions associÃ©e Ã&nbsp; la chaine de Markov $X$.}}</pre></body></html>