Non-uniform discrete Fourier transformIn applied mathematics, the nonuniform discrete Fourier transform (NUDFT or NDFT) of a signal is a type of Fourier transform, related to a discrete Fourier transform or discrete-time Fourier transform, but in which the input signal is not sampled at equally spaced points or frequencies (or both). It is a generalization of the shifted DFT. It has important applications in signal processing, magnetic resonance imaging, and the numerical solution of partial differential equations.
Analogue filterAnalogue filters are a basic building block of signal processing much used in electronics. Amongst their many applications are the separation of an audio signal before application to bass, mid-range, and tweeter loudspeakers; the combining and later separation of multiple telephone conversations onto a single channel; the selection of a chosen radio station in a radio receiver and rejection of others.
Microscope électronique en transmission à balayagevignette|Exemple de Microscope électronique en transmission à balayage VG501 Un microscope électronique en transmission à balayage (METB ou en anglais STEM pour scanning transmission electron microscope) est un type de microscope électronique dont le principe de fonctionnement allie certains aspects du microscope électronique à balayage et du microscope électronique en transmission. Une source d'électrons focalise un faisceau d'électrons qui traverse l'échantillon.
Microscopie électronique en transmissionvignette|upright=1.5|Principe de fonctionnement du microscope électronique en transmission. vignette|Un microscope électronique en transmission (1976). La microscopie électronique en transmission (MET, ou TEM pour l'anglais transmission electron microscopy) est une technique de microscopie où un faisceau d'électrons est « transmis » à travers un échantillon très mince. Les effets d'interaction entre les électrons et l'échantillon donnent naissance à une image, dont la résolution peut atteindre 0,08 nanomètre (voire ).
Interpolation multivariéeEn analyse numérique, linterpolation multivariée ou linterpolation spatiale désigne l'interpolation numérique de fonctions de plus d'une variable. Le problème est similaire à celui de l'interpolation polynomiale sur un intervalle réel : on connait les valeurs d'une fonction à interpoler aux points et l'objectif consiste à évaluer la valeur de la fonction en des points . L'interpolation multivariée est notamment utilisée en géostatistique, où elle est utilisée pour reconstruire les valeurs d'une variable régionalisée sur un domaine à partir d'échantillons connus en un nombre limité de points.
Bilayer grapheneBilayer graphene is a material consisting of two layers of graphene. One of the first reports of bilayer graphene was in the seminal 2004 Science paper by Geim and colleagues, in which they described devices "which contained just one, two, or three atomic layers" Bilayer graphene can exist in the AB, or Bernal-stacked form, where half of the atoms lie directly over the center of a hexagon in the lower graphene sheet, and half of the atoms lie over an atom, or, less commonly, in the AA form, in which the layers are exactly aligned.
Interpolation polynomialeEn mathématiques, en analyse numérique, l'interpolation polynomiale est une technique d'interpolation d'un ensemble de données ou d'une fonction par un polynôme. En d'autres termes, étant donné un ensemble de points (obtenu, par exemple, à la suite d'une expérience), on cherche un polynôme qui passe par tous ces points, p(xi) = yi, et éventuellement vérifie d'autres conditions, de degré si possible le plus bas. Cependant, dans le cas de l'interpolation lagrangienne, par exemple, le choix des points d'interpolation est critique.
Microscope à effet tunnelthumb|Atomes de silicium à la surface d'un cristal de carbure de silicium (SiC). Image obtenue à l'aide d'un STM. Le microscope à effet tunnel (en anglais, scanning tunneling microscope, STM) est inventé en 1981 par des chercheurs d'IBM, Gerd Binnig et Heinrich Rohrer, qui reçurent le prix Nobel de physique pour cette invention en 1986. C'est un microscope en champ proche qui utilise un phénomène quantique, l'effet tunnel, pour déterminer la morphologie et la densité d'états électroniques de surfaces conductrices ou semi-conductrices avec une résolution spatiale pouvant être égale ou inférieure à la taille des atomes.
Système de fenêtragevignette|300px|Une fenêtre Un système de fenêtrage est un logiciel qui permet à l'utilisateur d'un ordinateur d'interagir via un clavier et un dispositif de pointage comme une souris avec plusieurs applications graphiques visibles simultanément. Chaque application s'affiche dans une ou plusieurs fenêtres qui sont des zones rectangulaires de l'écran. Ces fenêtres peuvent se recouvrir les unes les autres. L'utilisateur peut déplacer et redimensionner les fenêtres, les fermer temporairement ou leur faire occuper tout l'écran.
Cryomicroscopie électroniquevignette|Un microscope électronique en transmission (2003). La cryomicroscopie électronique (cryo-ME) correspond à une technique particulière de préparation d’échantillons biologiques utilisée en microscopie électronique en transmission. Développée au début des années 1980, cette technique permet de réduire les dommages d’irradiation causés par le faisceau d’électrons. Elle permet également de préserver la morphologie et la structure des échantillons.
Graphene nanoribbonGraphene nanoribbons (GNRs, also called nano-graphene ribbons or nano-graphite ribbons) are strips of graphene with width less than 100 nm. Graphene ribbons were introduced as a theoretical model by Mitsutaka Fujita and coauthors to examine the edge and nanoscale size effect in graphene. Large quantities of width-controlled GNRs can be produced via graphite nanotomy, where applying a sharp diamond knife on graphite produces graphite nanoblocks, which can then be exfoliated to produce GNRs as shown by Vikas Berry.
Interpolation bilinéaireL'interpolation bilinéaire est une méthode d'interpolation pour les fonctions de deux variables sur une grille régulière. Elle permet de calculer la valeur d'une fonction en un point quelconque, à partir de ses deux plus proches voisins dans chaque direction. C'est une méthode très utilisée en pour le , qui permet d'obtenir de meilleurs résultats que l'interpolation par plus proche voisin, tout en restant de complexité raisonnable.