Domaine fréquentielLe domaine fréquentiel se rapporte à l'analyse de fonctions mathématiques ou de signaux physiques manifestant une fréquence. Alors qu'un graphe dans le domaine temporel présentera les variations dans l'allure d'un signal au cours du temps, un graphe dans le domaine fréquentiel montrera quelle proportion du signal appartient à telle ou telle bande de fréquence, parmi plusieurs bancs. Une représentation dans le domaine fréquentiel peut également inclure des informations sur le décalage de phase qui doit être appliqué à chaque sinusoïde afin de reconstruire le signal en domaine temporel.
Hasardvignette|Les jeux de dés sont des symboles du hasard (jeux de hasard). vignette|Tyché ou Fortuna et sa corne d'abondance (fortune, hasard, en grec ancien, sort en latin) déesse allégorique gréco-romaine de la chance, des coïncidences, de la fortune, de la prospérité, de la destinée...|alt= Le hasard est le principe déclencheur d'événements non liés à une cause connue. Il peut être synonyme de l'« imprévisibilité », de l'« imprédictibilité », de fortune ou de destin.
Générateur de nombres pseudo-aléatoiresUn générateur de nombres pseudo-aléatoires, pseudorandom number generator (PRNG) en anglais, est un algorithme qui génère une séquence de nombres présentant certaines propriétés du hasard. Par exemple, les nombres sont supposés être suffisamment indépendants les uns des autres, et il est potentiellement difficile de repérer des groupes de nombres qui suivent une certaine règle (comportements de groupe). Un algorithme déterministe génère des suites de nombres qui ne peuvent pas satisfaire complètement les critères mathématiques qualifiant les suites aléatoires.
Pseudo-aléatoirethumb|Représentation graphique d'une suite pseudoaléatoire. Le terme pseudo-aléatoire est utilisé en mathématiques et en informatique pour désigner une suite de nombres qui s'approche d'un aléa statistiquement parfait. Les procédés algorithmiques utilisés pour la créer et les sources employées font que la suite ne peut être complètement considérée comme aléatoire. La majorité des nombres pseudo-aléatoires en informatique sont créés à partir d'algorithmes qui produisent une séquence de nombres présentant certaines propriétés du hasard.
Time–frequency representationA time–frequency representation (TFR) is a view of a signal (taken to be a function of time) represented over both time and frequency. Time–frequency analysis means analysis into the time–frequency domain provided by a TFR. This is achieved by using a formulation often called "Time–Frequency Distribution", abbreviated as TFD. TFRs are often complex-valued fields over time and frequency, where the modulus of the field represents either amplitude or "energy density" (the concentration of the root mean square over time and frequency), and the argument of the field represents phase.
Randomness testA randomness test (or test for randomness), in data evaluation, is a test used to analyze the distribution of a set of data to see whether it can be described as random (patternless). In stochastic modeling, as in some computer simulations, the hoped-for randomness of potential input data can be verified, by a formal test for randomness, to show that the data are valid for use in simulation runs. In some cases, data reveals an obvious non-random pattern, as with so-called "runs in the data" (such as expecting random 0–9 but finding "4 3 2 1 0 4 3 2 1.
Algorithmically random sequenceIntuitively, an algorithmically random sequence (or random sequence) is a sequence of binary digits that appears random to any algorithm running on a (prefix-free or not) universal Turing machine. The notion can be applied analogously to sequences on any finite alphabet (e.g. decimal digits). Random sequences are key objects of study in algorithmic information theory. As different types of algorithms are sometimes considered, ranging from algorithms with specific bounds on their running time to algorithms which may ask questions of an oracle machine, there are different notions of randomness.
Générateur de nombres aléatoires matérielEn informatique, un générateur de nombres aléatoires matériel (aussi appelé générateur de nombres aléatoires physique ; en anglais, hardware random number generator ou true random number generator) est un appareil qui génère des nombres aléatoires à partir d'un phénomène physique, plutôt qu'au moyen d'un programme informatique. De tels appareils sont souvent basés sur des phénomènes microscopiques qui génèrent de faibles signaux de bruit statistiquement aléatoires, tels que le bruit thermique ou l'effet photoélectrique.
Générateur électriquethumb|Un générateur General Electric Un générateur électrique est un dispositif permettant de produire de l'énergie électrique à partir d'une autre forme d'énergie. Par opposition, un appareil qui consomme de l'énergie électrique s'appelle un récepteur électrique. Un générateur réel peut se modéliser de deux manières différentes : un générateur idéal de tension avec une résistance en série ; un générateur idéal de courant avec une résistance montée en parallèle. vignette|upright=.
Groupe électrogèneUn groupe électrogène est un dispositif autonome capable de produire de l'électricité. La plupart des groupes sont constitués d'un moteur thermique qui actionne un alternateur. Leur taille et leur poids peuvent varier de quelques kilogrammes à plusieurs dizaines de tonnes. La puissance d'un groupe électrogène s'exprime en VA (voltampère), kVA (kilovoltampère) ou MVA (mégavoltampère) selon la puissance. Les unités les plus puissantes sont mues par des turbines à gaz ou de gros moteurs Diesel.
Diesel generatorA diesel generator (DG) (also known as a diesel genset) is the combination of a diesel engine with an electric generator (often an alternator) to generate electrical energy. This is a specific case of engine generator. A diesel compression-ignition engine is usually designed to run on diesel fuel, but some types are adapted for other liquid fuels or natural gas. Diesel generating sets are used in places without connection to a power grid, or as an emergency power supply if the grid fails, as well as for more complex applications such as peak-lopping, grid support, and export to the power grid.
Variable aléatoirevignette|La valeur d’un dé après un lancer est une variable aléatoire comprise entre 1 et 6. En théorie des probabilités, une variable aléatoire est une variable dont la valeur est déterminée après la réalisation d’un phénomène, expérience ou événement, aléatoire. En voici des exemples : la valeur d’un dé entre 1 et 6 ; le côté de la pièce dans un pile ou face ; le nombre de voitures en attente dans la 2e file d’un télépéage autoroutier ; le jour de semaine de naissance de la prochaine personne que vous rencontrez ; le temps d’attente dans la queue du cinéma ; le poids de la part de tomme que le fromager vous coupe quand vous lui en demandez un quart ; etc.
