Le terme « logique » est dérivé du grec ancien signifiant à la fois « discours » et « raisonnement ». En tant que domaine interdisciplinaire de la philosophie, de la linguistique, des mathématiques et plus récemment de l’informatique et surtout de l’intelligence artificielle, la logique traite de l’inférence, qui se définit comme une « opération cognitive », forme élémentaire de raisonnement passant de prémisses à une conclusion. Cet article, le premier d’une série de trois, présente des éléments sur les langages et sur les raisonnements, avant d’aborder les systèmes logiques, puis la métalogique. Un glossaire en annexe résume précisément les définitions de nombreuses notions.
Cet article, le deuxième d’une série de trois, traite des logiques classiques qui donneront naissance à la logique mathématique à la fin du XIXe siècle. La logique des propositions est d’abord présentée. Ensuite, est exposée la logique des prédicats qui s’est imposée au tournant du XIXe et du XXe siècle, car admettant un plus grand pouvoir expressif. De nombreux exemples didactiques et applicatifs illustrent les propos. En annexe, sont listées les propriétés des connecteurs logiques et les formes logiques utilisées comme axiomes ou règles d’inférences, ainsi qu’une liste de notations.
Cet article, le dernier d’une série de trois, traite des logiques non classiques qui sont des extensions, des restrictions ou des variations significatives des logiques classiques. Elles ont permis de formaliser de nombreux raisonnements non déductifs. Un large panorama (bien que non exhaustif) de plus de deux cents quatre-vingts logiques non classiques est dressé, chacune étant présentée d’une manière succincte. Elles se sont largement développées dans la deuxième partie du XXe siècle, principalement en informatique et surtout en intelligence artificielle.
L’évaluation des probabilités d’inflammation constitue une étape incontournable lors de la réalisation d’analyses quantifiées de risques. A ce jour, dans le cadre des analyses quantifiées des risques, elle est certainement l’étape la moins « bornée ».
Pour appréhender correctement l’évaluation des probabilités d’inflammation, il est nécessaire :
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Vous êtes en charge de la qualité dans l’entreprise et vous devez vous assurer de la conformité des produits et/ou services qu’elle produit. Vous travaillez dans un laboratoire de mesure et d’essais et vous êtes impliqué dans la qualité des résultats qu’il produit.
Pour comprendre et agir dans ce sens, vous devez maîtriser non seulement les méthodes mises en œuvre par l’entreprise mais également les notions relatives à l’évaluation des incertitudes liées à la mesure. Le but de cette fiche est de décrire les connaissances minimales nécessaires pour comprendre les processus de mesure et pouvoir, le cas échéant, les améliorer.
Cette fiche traite des notions de répétabilité et de reproductibilité d’une méthode d’analyse ou de mesure.
Amélioration des performances, Certification ISO 9001, Management intégré...
Lorsqu’il est nécessaire de comparer deux populations, on utilise généralement le test de Student. Mais au-delà de deux populations, c’est au test de Fisher que l’on fait appel. Dans ce test, on divise la variance S² « factorielle » par la variance S² « résiduelle ». La variance factorielle correspond à la dispersion obtenue en faisant varier le facteur étudié (par exemple : 3 opérateurs / intersérie). La variance résiduelle correspond généralement à la dispersion des résultats obtenue sous condition de répétabilité (par exemple : 10 mesures / intrasérie). Ainsi, en faisant le rapport des deux variances (S²factorielle/S²résiduelle), on cherche à démontrer que ce rapport est :
Dans cette fiche, on fera une présentation de divers plans d’expériences, base de l’étude, jusqu’à la réalisation d’une analyse de variances et de son interprétation.
Les fiches pratiques répondent à des besoins opérationnels et accompagnent le professionnel en le guidant étape par étape dans la réalisation d'une action concrète.
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