Sigma additivitévignette|Illustration de la sigma additivité La sigma additivité, appelé aussi additivité dénombrable, est un concept en théorie de la mesure. Soit un ensemble et un ensemble de parties de . On dit que l'application μ est σ-additive sur lorsqu'elle vérifie la propriété suivante : si E1, E2, ... est une suite d'éléments de , si ces parties de sont deux à deux disjointes et si leur réunion E est aussi un élément de , alors la valeur μ(E) de μ sur cette réunion E est égale à la somme des valeurs de μ sur les parties Ek : Il s'agit d'une version plus forte de l'additivité simple.
Analyse harmonique (mathématiques)thumb|upright=1.2|Analyseur harmonique mécanique de Lord Kelvin datant de 1878. L'analyse harmonique est la branche des mathématiques qui étudie la représentation des fonctions ou des signaux comme superposition d'ondes de base. Elle approfondit et généralise les notions de série de Fourier et de transformée de Fourier. Les ondes de base s'appellent les harmoniques, d'où le nom de la discipline.
Théorème de différentiation de LebesgueEn mathématiques, et plus particulièrement dans la théorie de l'intégration, le théorème de différentiation de Lebesgue énonce que sous certaines conditions, on peut retrouver une fonction de R dans R en « dérivant son intégrale », mais il faut avant tout définir ce qu'est la « dérivée d'une intégrale » lorsque l'on intègre sur une partie de R. Dès le début de la théorie de l'intégration, la question s'est posée de savoir sous quelles conditions la dérivation et l'intégration sont des applications réciproques l'une de l'autre.
Carré sommableEn mathématiques, une fonction définie sur un espace mesuré Ω et à valeurs dans R ou C est dite de carré sommable ou de carré intégrable si elle appartient à l’espace L(Ω) des fonctions dont l'intégrale du carré (du module dans le cas des nombres complexes) converge sur Ω. Par exemple, une fonction mesurable de R dans C est de carré sommable lorsque l’intégrale suivante (au sens de Lebesgue) converge, c'est-à-dire si elle existe et correspond ainsi à un nombre fini.
ShillongShillong (en शिलांग) est la capitale de l'État indien du Meghalaya. La ville est située à une altitude moyenne de , le point le plus haut étant « lum shyllong » à . Le climat de Shillong est beaucoup plus froid que celui du reste de l'Inde en étant subtropical avec des étés chauds et des hivers froids. Shillong reçoit cependant les moussons. Shillong se situe au nord d'un plateau vallonné, au milieu et au centre des massifs montagneux, formé par les Garo, Khasi et les Jaintia.
Khasi (peuple)Les Khasis (खासी) sont un groupe ethnique de langue môn-khmer habitant : en Inde dans les États du Meghalaya (notamment dans les districts des monts Khasi), de l'Arunachal Pradesh, de l'Assam, du Bengale-Occidental, du Maharashtra, du Mizoram, du Tamil Nadu et du Tripura et les Îles Nicobar, où ils sont au nombre de . au Bangladesh, où ils sont . Traditionnellement, les Khasis parlent la langue khasi et aussi l'anglais et l'hindi. Les Khasi appartiennent à un sous-ensemble des Wa, qui peuplaient autrefois toute cette région.
MeghalayaLe Meghalaya (prononcé en anglais : ; मेघालय, littéralement, la « Demeure des nuages ») est un État du Nord-Est de l'Inde dont la capitale est Shillong. C'est un État peuplé majoritairement de populations adivasis, parlant notamment le khasi et le garo, et de confession chrétienne. L'État du Meghalaya est créé à partir de deux districts dits des Collines (ceux des Khasi et des Garo) de l'État de l'Assam. Le mouvement qui tend à la création d'un État des Collines débute en 1960 et aboutit à la création d'un État fédéré le , le État de l'Union indienne.
Intégration par partiesEn mathématiques, l'intégration par parties (parfois abrégée en IPP) est une méthode qui permet de transformer l'intégrale d'un produit de fonctions en d'autres intégrales. Elle est fréquemment utilisée pour calculer une intégrale (ou une primitive) d'un produit de fonctions. Cette formule peut être considérée comme une version intégrale de la règle du produit. Le mathématicien Brook Taylor a découvert l'intégration par parties, publiant d'abord l'idée en 1715.
KhasiLe khasi est une langue môn-khmer, parlée par Aborigènes dans l'État de Meghalaya, en Inde. Des locuteurs sont également présents au Bangladesh. Le khasi, langue môn-khmer, est entouré, au Nord et au Sud, par deux langues indo-aryennes, l'assamais et le bengali. Les autres langues voisines du territoire khasi sont le garo, le bodo, le et le mikir, toutes de la famille des langues tibéto-birmanes. La langue littéraire est basée sur le dialecte parlé à Cherrapunjii. vignette|Une locutrice du khasi.
Critère d'information bayésienLe critère d'information bayésien (en anglais bayesian information criterion, en abrégé BIC), aussi appelé critère d'information de Schwarz, est un critère d'information dérivé du critère d'information d'Akaike proposé par en 1978. À la différence du critère d'information d'Akaike, la pénalité dépend de la taille de l'échantillon et pas seulement du nombre de paramètres. Il s'écrit : avec la vraisemblance du modèle estimée, le nombre d'observations dans l'échantillon et le nombre de paramètres libres du modèle.
AiletteUne ailette est une petite aile dont le rôle peut être de produire une sustentation. Il s'agit parfois d'une simple feuille plate de métal ou d'un autre matériau. En aérodynamique, les ailettes ont différentes fonctions selon le domaine où elles sont utilisées. Automobile En Formule 1, des ailettes, placées à des endroits stratégiques, sont chargés de dévier une partie du flux d'air circulant autour de la carrosserie afin d’améliorer l’aérodynamisme, l'effet de sol et l’adhérence.
Critère d'information d'AkaikeLe critère d'information d'Akaike, (en anglais Akaike information criterion ou AIC) est une mesure de la qualité d'un modèle statistique proposée par Hirotugu Akaike en 1973. Lorsque l'on estime un modèle statistique, il est possible d'augmenter la vraisemblance du modèle en ajoutant un paramètre. Le critère d'information d'Akaike, tout comme le critère d'information bayésien, permet de pénaliser les modèles en fonction du nombre de paramètres afin de satisfaire le critère de parcimonie.
