Droit des biensLe droit des biens ou droits réels est branche du droit qui étudie les relations juridiques dont l'origine ou l'objet se rapporte aux biens ou choses. Le droit des biens s'intéresse aux relations entre personnes et biens. Les biens sont un ensemble qui comporte tant des choses matérielles (voiture) que des choses immatérielles (droit d'auteur), tant des choses meubles (action de société) que des choses immeubles (appartement). Les droits réels comprennent un certain nombre de principes fondamentaux issus de leur nature particulière.
Propriété personnelleLa propriété personnelle (en anglais personal property) est un type de propriété hérité du droit romain qu'on retrouve aujourd'hui dans le système de droit anglais dit de Common law mais qui ne correspond à aucune classification française. La propriété personnelle porte sur des biens mobiliers corporels ou non, et se distingue de la « propriété réelle » (real property) qui porte sur l'immobilier. En droit romain, la propriété personnelle est appelée propriété mobilière (n'importe quelle chose qui peut être déplacée d'un endroit à un autre).
Espace de Hilbertvignette|Une photographie de David Hilbert (1862 - 1943) qui a donné son nom aux espaces dont il est question dans cet article. En mathématiques, un espace de Hilbert est un espace vectoriel réel (resp. complexe) muni d'un produit scalaire euclidien (resp. hermitien), qui permet de mesurer des longueurs et des angles et de définir une orthogonalité. De plus, un espace de Hilbert est complet, ce qui permet d'y appliquer des techniques d'analyse. Ces espaces doivent leur nom au mathématicien allemand David Hilbert.
Activités en immobilierL'activité en immobilier est une expression définissant et incluant toute activité commerciale ou privée ayant trait aux biens immobiliers. Le terme désigne communément les activités de gestion et transaction s'opérant sur ces biens, mais il touche également de nombreuses activités connexes telles que : le logement, la construction, la promotion, le conseil, l'urbanisme, l'architecture, la gérance, etc. Le droit et la finance sont des domaines d'activité indispensables au fonctionnement du marché de l’immobilier.
Espace vectoriel topologiqueEn mathématiques, les espaces vectoriels topologiques sont une des structures de base de l'analyse fonctionnelle. Ce sont des espaces munis d'une structure topologique associée à une structure d'espace vectoriel, avec des relations de compatibilité entre les deux structures. Les exemples les plus simples d'espaces vectoriels topologiques sont les espaces vectoriels normés, parmi lesquels figurent les espaces de Banach, en particulier les espaces de Hilbert. Un espace vectoriel topologique (« e.v.t.
Espace vectoriel norméUn espace vectoriel normé (EVN) est un espace vectoriel muni d'une norme. Cette structure mathématique développe des propriétés géométriques de distance compatible avec les opérations de l'algèbre linéaire. Développée notamment par David Hilbert et Stefan Banach, cette notion est fondamentale en analyse et plus particulièrement en analyse fonctionnelle, avec l'utilisation d'espaces de Banach tels que les espaces L. Norme (mathématiques) Soit K un corps commutatif muni d'une valeur absolue, et non discret (par exemple le corps des réels ou des complexes).
Nombre réelEn mathématiques, un nombre réel est un nombre qui peut être représenté par une partie entière et une liste finie ou infinie de décimales. Cette définition s'applique donc aux nombres rationnels, dont les décimales se répètent de façon périodique à partir d'un certain rang, mais aussi à d'autres nombres dits irrationnels, tels que la racine carrée de 2, π et e.
Space (mathematics)In mathematics, a space is a set (sometimes called a universe) with some added structure. While modern mathematics uses many types of spaces, such as Euclidean spaces, linear spaces, topological spaces, Hilbert spaces, or probability spaces, it does not define the notion of "space" itself. A space consists of selected mathematical objects that are treated as points, and selected relationships between these points. The nature of the points can vary widely: for example, the points can be elements of a set, functions on another space, or subspaces of another space.
Espace euclidienEn mathématiques, un espace euclidien est un objet algébrique permettant de généraliser de façon naturelle la géométrie traditionnelle développée par Euclide, dans ses Éléments. Une géométrie de cette nature modélise, en physique classique, le plan ainsi que l'espace qui nous entoure. Un espace euclidien permet également de traiter les dimensions supérieures ; il est défini par la donnée d'un espace vectoriel sur le corps des réels, de dimension finie, muni d'un produit scalaire, qui permet de « mesurer » distances et angles.
Théorème de Banach-Alaoglu-BourbakiLe théorème de Banach-Alaoglu-Bourbaki est un résultat de compacité en analyse fonctionnelle, dû à Stefan Banach dans le cas d'un espace vectoriel normé séparable et généralisé en 1938 par Leonidas Alaoglu puis Nicolas Bourbaki. Si E est un R-espace vectoriel topologique et V un voisinage de 0, alors l'ensemble polaire V° de V, défini par est une partie compacte du dual topologique E' pour la topologie faible-*.
Taxe foncièreLa taxe foncière est un impôt local dû tous les ans par le propriétaire ou l'usufruitier d'un bien immobilier. Selon une étude commandée par la Fédération des promoteurs immobiliers (FPI) en 2014, la France a, en Europe, « la fiscalité la plus élevée en matière d'impôts locaux liés au logement : taxe foncière et taxe d'habitation ». Selon une étude de Coe-Rexecode, comparant la fiscalité de 5 pays européens, en 2012, le taux français d'impôts fonciers et immobiliers est le plus élevé avec 2,6 % du PIB devant le Royaume uni 1,6 %, l'Italie 1,4 %, l'Espagne 1,1 % et l'Allemagne 0,4 %.
Multilinear subspace learningMultilinear subspace learning is an approach for disentangling the causal factor of data formation and performing dimensionality reduction. The Dimensionality reduction can be performed on a data tensor that contains a collection of observations have been vectorized, or observations that are treated as matrices and concatenated into a data tensor. Here are some examples of data tensors whose observations are vectorized or whose observations are matrices concatenated into data tensor s (2D/3D), video sequences (3D/4D), and hyperspectral cubes (3D/4D).
