Coherent sheafIn mathematics, especially in algebraic geometry and the theory of complex manifolds, coherent sheaves are a class of sheaves closely linked to the geometric properties of the underlying space. The definition of coherent sheaves is made with reference to a sheaf of rings that codifies this geometric information. Coherent sheaves can be seen as a generalization of vector bundles. Unlike vector bundles, they form an , and so they are closed under operations such as taking , , and cokernels.
Noise (signal processing)In signal processing, noise is a general term for unwanted (and, in general, unknown) modifications that a signal may suffer during capture, storage, transmission, processing, or conversion. Sometimes the word is also used to mean signals that are random (unpredictable) and carry no useful information; even if they are not interfering with other signals or may have been introduced intentionally, as in comfort noise. Noise reduction, the recovery of the original signal from the noise-corrupted one, is a very common goal in the design of signal processing systems, especially filters.
Bruit de mesureEn métrologie, le bruit de mesure est l'ensemble des signaux parasites qui se superposent au signal que l'on cherche à obtenir au moyen d'une mesure d'un phénomène physique. Ces signaux sont une gêne pour la compréhension de l'information que le signal transporte. La métrologie vise donc notamment à connaître leurs origines et à les caractériser, afin de les éliminer et d'obtenir le signal d'origine aussi distinctement que possible. La source du bruit d'origine externe est externe au système physique générant le signal utile et agit par influence sur celui-ci.
Méthode des moindres carrésLa méthode des moindres carrés, indépendamment élaborée par Legendre et Gauss au début du , permet de comparer des données expérimentales, généralement entachées d’erreurs de mesure, à un modèle mathématique censé décrire ces données. Ce modèle peut prendre diverses formes. Il peut s’agir de lois de conservation que les quantités mesurées doivent respecter. La méthode des moindres carrés permet alors de minimiser l’impact des erreurs expérimentales en « ajoutant de l’information » dans le processus de mesure.
Reduced chi-squared statisticIn statistics, the reduced chi-square statistic is used extensively in goodness of fit testing. It is also known as mean squared weighted deviation (MSWD) in isotopic dating and variance of unit weight in the context of weighted least squares. Its square root is called regression standard error, standard error of the regression, or standard error of the equation (see ) It is defined as chi-square per degree of freedom: where the chi-squared is a weighted sum of squared deviations: with inputs: variance , observations O, and calculated data C.
Bruit blancthumb|Échantillon de bruit blanc. thumb|Spectre plat d'un bruit blanc (sur l'abscisse, la fréquence ; en ordonnée, l'intensité). Un bruit blanc est une réalisation d'un processus aléatoire dans lequel la densité spectrale de puissance est la même pour toutes les fréquences de la bande passante. Le bruit additif blanc gaussien est un bruit blanc qui suit une loi normale de moyenne et variance données. Des générateurs de signaux aléatoires () sont utilisés pour des essais de dispositifs de transmission et, à faible niveau, pour l'amélioration des systèmes numériques par dither.
Minimum mean square errorIn statistics and signal processing, a minimum mean square error (MMSE) estimator is an estimation method which minimizes the mean square error (MSE), which is a common measure of estimator quality, of the fitted values of a dependent variable. In the Bayesian setting, the term MMSE more specifically refers to estimation with quadratic loss function. In such case, the MMSE estimator is given by the posterior mean of the parameter to be estimated.
Codage en ligneDans le domaine des télécommunications, un code en ligne est un codage destiné à être utilisé dans les systèmes de communication pour transmettre des données. Pour le transport de données numériques, le codage en ligne est souvent utilisé. Il consiste à représenter le signal numérisé à transporter, par un autre signal qui présente des variations d'amplitude régulièrement espacées dans le temps, celui-ci étant adapté aux propriétés physiques spécifiques des canaux de transmissions (et des équipements récepteurs).
Erreur typeLerreur type d'une statistique (souvent une estimation d'un paramètre) est l'écart type de sa distribution d'échantillonnage ou l'estimation de son écart type. Si le paramètre ou la statistique est la moyenne, on parle d'erreur type de la moyenne. La distribution d'échantillonnage est générée par tirage répété et enregistrements des moyennes obtenues. Cela forme une distribution de moyennes différentes, et cette distribution a sa propre moyenne et variance.
Conditionnement classiquevignette|thumbtime=192|L'expérience du petit Albert. Le conditionnement classique (aussi appelé conditionnement répondant, conditionnement de type I ou conditionnement pavlovien) est proposé par Ivan Pavlov en 1903. La publication de son livre « Conditioned Reflexes: an Investigation of the Psysiological Activity of the Cerebral Cortex » en 1927 a laissé un impact majeur sur le développement de la psychologie. Cette théorie s'intéresse aux résultats d'un apprentissage dû à l'association entre des stimuli de l'environnement et les réactions inconditionnelles de l'organisme.
Central processing unitA central processing unit (CPU)—also called a central processor or main processor—is the most important processor in a given computer. Its electronic circuitry executes instructions of a computer program, such as arithmetic, logic, controlling, and input/output (I/O) operations. This role contrasts with that of external components, such as main memory and I/O circuitry, and specialized coprocessors such as graphics processing units (GPUs). The form, design, and implementation of CPUs have changed over time, but their fundamental operation remains almost unchanged.
Conditionnement opérantLe conditionnement opérant (appelé aussi conditionnement instrumental, apprentissage skinnerien ou conditionnement de type II) est un concept du béhaviorisme initié par Edward Thorndike et développé par Burrhus Frederic Skinner au milieu du . Cette théorie s'intéresse à l'apprentissage dont résulte une action et tient compte de conséquences de cette dernière rendant plus ou moins probable la reproduction dudit comportement.
