Chaîne de Markovvignette|Exemple élémentaire de chaîne de Markov, à deux états A et E. Les flèches indiquent les probabilités de transition d'un état à un autre. En mathématiques, une chaîne de Markov est un processus de Markov à temps discret, ou à temps continu et à espace d'états discret. Un processus de Markov est un processus stochastique possédant la propriété de Markov : l'information utile pour la prédiction du futur est entièrement contenue dans l'état présent du processus et n'est pas dépendante des états antérieurs (le système n'a pas de « mémoire »).
Markov modelIn probability theory, a Markov model is a stochastic model used to model pseudo-randomly changing systems. It is assumed that future states depend only on the current state, not on the events that occurred before it (that is, it assumes the Markov property). Generally, this assumption enables reasoning and computation with the model that would otherwise be intractable. For this reason, in the fields of predictive modelling and probabilistic forecasting, it is desirable for a given model to exhibit the Markov property.
Propriété de Markovvignette|Exemple de processus stochastique vérifiant la propriété de Markov: un mouvement Brownien (ici représenté en 3D) d'une particule dont la position à un instant t+1 ne dépend que de la position précédente à l'instant t. En probabilité, un processus stochastique vérifie la propriété de Markov si et seulement si la distribution conditionnelle de probabilité des états futurs, étant donnés les états passés et l'état présent, ne dépend en fait que de l'état présent et non pas des états passés (absence de « mémoire »).
Modèle de Markov cachéUn modèle de Markov caché (MMC, terme et définition normalisés par l’ISO/CÉI [ISO/IEC 2382-29:1999]) — (HMM)—, ou plus correctement (mais non employé) automate de Markov à états cachés, est un modèle statistique dans lequel le système modélisé est supposé être un processus markovien de paramètres inconnus. Contrairement à une chaîne de Markov classique, où les transitions prises sont inconnues de l'utilisateur mais où les états d'une exécution sont connus, dans un modèle de Markov caché, les états d'une exécution sont inconnus de l'utilisateur (seuls certains paramètres, comme la température, etc.
Pavage apériodiqueEn mathématiques, et plus particulièrement en géométrie, un pavage apériodique est un pavage non périodique ne contenant pas de sections périodiques arbitrairement grandes. Les pavages de Penrose sont les exemples les plus connus de pavages apériodiques, mais il existe plusieurs autres méthodes pour en construire. Les pavages apériodiques servent de modèles mathématiques pour les quasi-cristaux, des objets physiques découverts en 1982 par Dan Shechtman, mais dont la structure locale exacte est encore mal comprise.
AnismusAnismus or dyssynergic defecation is the failure of normal relaxation of pelvic floor muscles during attempted defecation. It can occur in both children and adults, and in both men and women (although it is more common in women). It can be caused by physical defects or it can occur for other reasons or unknown reasons. Anismus that has a behavioral cause could be viewed as having similarities with parcopresis, or psychogenic fecal retention. Symptoms include tenesmus (the sensation of incomplete emptying of the rectum after defecation has occurred) and constipation.
Anorectal manometryAnorectal manometry (ARM) is a medical test used to measure pressures in the anus and rectum and to assess their function. The test is performed by inserting a catheter, that contains a probe embedded with pressure sensors, through the anus and into the rectum. Patients may be asked to perform certain maneuvers, such as coughing or attempting to defecate, to assess for pressure changes. Anorectal manometry is a safe and low risk procedure.
Incontinence fécaleFecal incontinence (FI), or in some forms encopresis, is a lack of control over defecation, leading to involuntary loss of bowel contents, both liquid stool elements and mucus, or solid feces. When this loss includes flatus (gas), it is referred to as anal incontinence. FI is a sign or a symptom, not a diagnosis. Incontinence can result from different causes and might occur with either constipation or diarrhea. Continence is maintained by several interrelated factors, including the anal sampling mechanism, and incontinence usually results from a deficiency of multiple mechanisms.
Loi normaleEn théorie des probabilités et en statistique, les lois normales sont parmi les lois de probabilité les plus utilisées pour modéliser des phénomènes naturels issus de plusieurs événements aléatoires. Elles sont en lien avec de nombreux objets mathématiques dont le mouvement brownien, le bruit blanc gaussien ou d'autres lois de probabilité. Elles sont également appelées lois gaussiennes, lois de Gauss ou lois de Laplace-Gauss des noms de Laplace (1749-1827) et Gauss (1777-1855), deux mathématiciens, astronomes et physiciens qui l'ont étudiée.
Ratio distributionA ratio distribution (also known as a quotient distribution) is a probability distribution constructed as the distribution of the ratio of random variables having two other known distributions. Given two (usually independent) random variables X and Y, the distribution of the random variable Z that is formed as the ratio Z = X/Y is a ratio distribution. An example is the Cauchy distribution (also called the normal ratio distribution), which comes about as the ratio of two normally distributed variables with zero mean.
Wang tileWang tiles (or Wang dominoes), first proposed by mathematician, logician, and philosopher Hao Wang in 1961, are a class of formal systems. They are modelled visually by square tiles with a color on each side. A set of such tiles is selected, and copies of the tiles are arranged side by side with matching colors, without rotating or reflecting them. The basic question about a set of Wang tiles is whether it can tile the plane or not, i.e., whether an entire infinite plane can be filled this way.
Loi stableLa loi stable ou loi de Lévy tronquée, nommée d'après le mathématicien Paul Lévy, est une loi de probabilité utilisée en mathématiques, physique et analyse quantitative (finance de marché). On dit qu'une variable aléatoire réelle est de loi stable si elle vérifie l'une des 3 propriétés équivalentes suivantes : Pour tous réels strictement positifs et , il existe un réel strictement positif et un réel tels que les variables aléatoires et aient la même loi, où et sont des copies indépendantes de .
Loi de FisherEn théorie des probabilités et en statistiques, la loi de Fisher ou encore loi de Fisher-Snedecor ou encore loi F de Snedecor est une loi de probabilité continue. Elle tire son nom des statisticiens Ronald Aylmer Fisher et George Snedecor. La loi de Fisher survient très fréquemment en tant que loi de la statistique de test lorsque l'hypothèse nulle est vraie, dans des tests statistiques, comme les tests du ratio de vraisemblance, dans les tests de Chow utilisés en économétrie, ou encore dans l'analyse de la variance (ANOVA) via le test de Fisher.
Pavage de Penrosevignette|Un pavage de Penrose|alt= vignette|Roger Penrose, debout sur le pavage de Penrose du foyer de l'institut Mitchell, Texas A&M University|alt= Les pavages de Penrose sont, en géométrie, des pavages du plan découverts par le mathématicien et physicien britannique Roger Penrose dans les années 1970. En 1984, ils ont été utilisés comme un modèle intéressant de la structure des quasi-cristaux.
Loi de Cauchy (probabilités)La loi de Cauchy, appelée aussi loi de Lorentz, est une loi de probabilité continue qui doit son nom au mathématicien Augustin Louis Cauchy. Une variable aléatoire X suit une loi de Cauchy si sa densité , dépendant des deux paramètres et ( > 0) est définie par : La fonction ainsi définie s'appelle une lorentzienne. Elle apparaît par exemple en spectroscopie pour modéliser des raies d'émission. Cette distribution est symétrique par rapport à (paramètre de position), le paramètre donnant une information sur l'étalement de la fonction (paramètre d'échelle).
