Asymptotic theory (statistics)In statistics, asymptotic theory, or large sample theory, is a framework for assessing properties of estimators and statistical tests. Within this framework, it is often assumed that the sample size n may grow indefinitely; the properties of estimators and tests are then evaluated under the limit of n → ∞. In practice, a limit evaluation is considered to be approximately valid for large finite sample sizes too. Most statistical problems begin with a dataset of size n.
Efficacité (statistiques)En statistique, lefficacité est une mesure de la qualité d'un estimateur, d'une expérimentation ou d'un test statistique. Elle permet d'évaluer le nombre d'observations nécessaires pour atteindre un seuil : plus un estimateur est efficace, plus l'échantillon d'observations nécessaire pour atteindre un objectif de précision sera petit. Lefficacité relative de deux procédures est le rapport de leurs efficacités, bien que le concept soit plus utilisé pour le rapport de l'efficacité d'une procédure donnée et d'une procédure théorique optimale.
Estimateur (statistique)En statistique, un estimateur est une fonction permettant d'estimer un moment d'une loi de probabilité (comme son espérance ou sa variance). Il peut par exemple servir à estimer certaines caractéristiques d'une population totale à partir de données obtenues sur un échantillon comme lors d'un sondage. La définition et l'utilisation de tels estimateurs constitue la statistique inférentielle. La qualité des estimateurs s'exprime par leur convergence, leur biais, leur efficacité et leur robustesse.
Physique des particulesLa physique des particules ou la physique subatomique est la branche de la physique qui étudie les constituants élémentaires de la matière et les rayonnements, ainsi que leurs interactions. On l'appelle aussi parfois physique des hautes énergies car de nombreuses particules élémentaires, instables, n'existent pas à l'état naturel et peuvent seulement être détectées lors de collisions à hautes énergies entre particules stables dans les accélérateurs de particules.
Particule subatomiqueUne particule subatomique est un composant de la matière. Elle a une taille inférieure à celle d'un atome. On distingue les particules élémentaires des particules composites. La branche de la physique qui les étudie est appelée la physique des particules. Modèle standard (physique des particules) La recherche sur les particules subatomiques a permis de mettre en évidence : d'une part, les constituants atomiques tels que les protons, les neutrons et les électrons, ainsi que leurs constituants (notamment les quarks) ; d'autre part, les particules produites par les phénomènes de rayonnement et de dispersion, tels que les photons, les neutrinos, et les muons.
Particule élémentaireEn physique des particules, une particule élémentaire, ou particule fondamentale, est une particule dont on ne connaît pas la composition : on ne sait pas si elle est constituée d'autres particules plus petites. Les particules élémentaires incluent les fermions fondamentaux (quarks, leptons, et leurs antiparticules, les antiquarks et les antileptons) qui composent la matière et l'antimatière, ainsi que des bosons (bosons de jauge et boson de Higgs) qui sont des vecteurs de forces et jouent un rôle de médiateur dans les interactions élémentaires entre les fermions.
Produit matricielLe produit matriciel désigne la multiplication de matrices, initialement appelé la « composition des tableaux ». Il s'agit de la façon la plus fréquente de multiplier des matrices entre elles. En algèbre linéaire, une matrice A de dimensions m lignes et n colonnes (matrice m×n) représente une application linéaire ƒ d'un espace de dimension n vers un espace de dimension m. Une matrice colonne V de n lignes est une matrice n×1, et représente un vecteur v d'un espace vectoriel de dimension n. Le produit A×V représente ƒ(v).
Matrice (mathématiques)thumb|upright=1.5 En mathématiques, les matrices sont des tableaux d'éléments (nombres, caractères) qui servent à interpréter en termes calculatoires, et donc opérationnels, les résultats théoriques de l'algèbre linéaire et même de l'algèbre bilinéaire. Toutes les disciplines étudiant des phénomènes linéaires utilisent les matrices. Quant aux phénomènes non linéaires, on en donne souvent des approximations linéaires, comme en optique géométrique avec les approximations de Gauss.
Fluide newtonienOn appelle fluide newtonien (en hommage à Isaac Newton) un fluide dont la loi contrainte – vitesse de déformation est linéaire. La constante de proportionnalité est appelée viscosité. Viscosité L’équation décrivant le « comportement newtonien » en description eulérienne est : où : est la contrainte de cisaillement exercée par le fluide (à l'origine des forces de traînée), exprimée en Pa ; est la viscosité dynamique du fluide — une constante de proportionnalité caractéristique du matériau, en ; est le gradient de vitesse perpendiculaire à la direction de cisaillement, en s−1.
Fluide non newtonienUn fluide non newtonien est un fluide qui ne suit pas la loi de viscosité de Newton, c'est-à-dire une viscosité constante indépendante de la contrainte. Dans les fluides non newtoniens, la viscosité peut changer lorsqu'elle est soumise à une force pour devenir plus liquide ou plus solide. Le ketchup, par exemple, devient plus coulant lorsqu'il est secoué et se comporte donc de manière non newtonienne.
Neutron cross sectionIn nuclear physics, the concept of a neutron cross section is used to express the likelihood of interaction between an incident neutron and a target nucleus. The neutron cross section σ can be defined as the area in cm2 for which the number of neutron-nuclei reactions taking place is equal to the product of the number of incident neutrons that would pass through the area and the number of target nuclei. In conjunction with the neutron flux, it enables the calculation of the reaction rate, for example to derive the thermal power of a nuclear power plant.
Nuclear cross sectionThe nuclear cross section of a nucleus is used to describe the probability that a nuclear reaction will occur. The concept of a nuclear cross section can be quantified physically in terms of "characteristic area" where a larger area means a larger probability of interaction. The standard unit for measuring a nuclear cross section (denoted as σ) is the barn, which is equal to e-28m2, e-24cm2 or 100fm2.
Membre inférieur (anatomie humaine)Les membres inférieurs chez l'Homme sont les membres de la locomotion, permettant aux humains de se soutenir et de se déplacer d'un endroit à un autre en marchant. Les membres inférieurs sont formés de six parties ou régions principales : La partie supérieure s'appelle la région glutéale, située entre le bassin et la cuisse. La région fémorale (la cuisse), située entre la hanche et la région du genou. La région du genou, située entre la cuisse et la jambe. La région crurale (la jambe), située entre le genou et la cheville.
Particule fluideUne particule fluide, en mécanique des fluides, est un volume élémentaire de fluide d'échelle mésoscopique. L’échelle mésoscopique est typiquement de l'ordre du micromètre. C'est une échelle d'une part suffisamment petite pour que la grandeur étudiée puisse être considérée comme ponctuelle, et d'autre part suffisamment grande pour pouvoir considérer le milieu comme continu, c'est-à-dire ne pas avoir à faire une étude discrète de toutes les molécules.
Human legThe human leg is the entire lower limb of the human body, including the foot, thigh or sometimes even the hip or buttock region. The major bones of the leg are the femur (thigh bone), tibia (shin bone), and adjacent fibula. The thigh is between the hip and knee, while the calf (rear) and shin (front) are between the knee and foot. Legs are used for standing, many forms of human movement, recreation such as dancing, and constitute a significant portion of a person's mass.
Dynamique des fluidesLa dynamique des fluides (hydrodynamique ou aérodynamique), est l'étude des mouvements des fluides, qu'ils soient liquides ou gazeux. Elle fait partie de la mécanique des fluides avec l'hydrostatique (statique des fluides). La résolution d'un problème de dynamique des fluides demande de calculer diverses propriétés des fluides comme la vitesse, la viscosité, la densité, la pression et la température en tant que fonctions de l'espace et du temps.
Potentiel quantiqueLe potentiel quantique est un principe central de la théorie de de Broglie-Bohm, une interprétation ontologique, non standard, de la physique quantique introduite par David Bohm en . Initialement présenté sous le nom de « potentiel de la mécanique quantique » puis « potentiel quantique », il a été élaboré à partir des travaux de David Bohm et de Basil Hiley dans leur enquête sur la façon dont une particule quantique pourrait être guidée, dans sa trajectoire, par un « potentiel d'information ».
Théorie de De Broglie-Bohmalt=Louis de Broglie|vignette|Louis de BroglieLa Théorie de De Broglie-Bohm (abrégée ), ou mécanique bohmienne, est une interprétation de la mécanique quantique. Elle a été formulée en 1952 par le physicien David Bohm. Il s'agit d'un développement de la théorie de l'onde pilote imaginée par Louis de Broglie en 1927. Elle est aussi connue sous les noms d'interprétation ontologique et d'interprétation causale.
Matrice diagonaleEn algèbre linéaire, une matrice diagonale est une matrice carrée dont les coefficients en dehors de la diagonale principale sont nuls. Les coefficients de la diagonale peuvent être ou ne pas être nuls. Une matrice diagonale est une matrice qui correspond à la représentation d'un endomorphisme diagonalisable dans une base de vecteurs propres. La matrice d'un endomorphisme diagonalisable est semblable à une matrice diagonale. Toute matrice diagonale est symétrique, normale et triangulaire.
Matrix decompositionIn the mathematical discipline of linear algebra, a matrix decomposition or matrix factorization is a factorization of a matrix into a product of matrices. There are many different matrix decompositions; each finds use among a particular class of problems. In numerical analysis, different decompositions are used to implement efficient matrix algorithms. For instance, when solving a system of linear equations , the matrix A can be decomposed via the LU decomposition.
