Trace (algèbre)En algèbre linéaire, la trace d'une matrice carrée A est définie comme la somme de ses coefficients diagonaux et souvent notée Tr(A). La trace peut être vue comme une forme linéaire sur l'espace vectoriel des matrices. Elle vérifie l'identité : Tr(AB) = Tr(BA), et est en conséquence invariante par similitude. De façon voisine, si u est un endomorphisme d'un espace vectoriel de dimension finie sur un corps commutatif K, on peut définir la trace de l'opérateur u, par exemple comme trace de sa matrice dans n'importe quelle base.
Covariance matrixIn probability theory and statistics, a covariance matrix (also known as auto-covariance matrix, dispersion matrix, variance matrix, or variance–covariance matrix) is a square matrix giving the covariance between each pair of elements of a given random vector. Any covariance matrix is symmetric and positive semi-definite and its main diagonal contains variances (i.e., the covariance of each element with itself). Intuitively, the covariance matrix generalizes the notion of variance to multiple dimensions.
Restricted isometry propertyIn linear algebra, the restricted isometry property (RIP) characterizes matrices which are nearly orthonormal, at least when operating on sparse vectors. The concept was introduced by Emmanuel Candès and Terence Tao and is used to prove many theorems in the field of compressed sensing. There are no known large matrices with bounded restricted isometry constants (computing these constants is strongly NP-hard, and is hard to approximate as well), but many random matrices have been shown to remain bounded.
Matrice laplacienneEn théorie des graphes, une matrice laplacienne, ou matrice de Laplace, est une matrice représentant un graphe. La matrice laplacienne d'un graphe G non orienté et non réflexif est définie par : où est la matrice des degrés de G et la matrice d'adjacence de G. Formellement : A la différence de la matrice d'adjacence d'un graphe, la matrice laplacienne a une interprétation algébrique ce qui rend son analyse spectrale fructueuse. Plus précisément la matrice correspond à l'opérateur de diffusion sur le graphe.
Intraclass correlationIn statistics, the intraclass correlation, or the intraclass correlation coefficient (ICC), is a descriptive statistic that can be used when quantitative measurements are made on units that are organized into groups. It describes how strongly units in the same group resemble each other. While it is viewed as a type of correlation, unlike most other correlation measures, it operates on data structured as groups rather than data structured as paired observations.
Corrélation (statistiques)En probabilités et en statistique, la corrélation entre plusieurs variables aléatoires ou statistiques est une notion de liaison qui contredit leur indépendance. Cette corrélation est très souvent réduite à la corrélation linéaire entre variables quantitatives, c’est-à-dire l’ajustement d’une variable par rapport à l’autre par une relation affine obtenue par régression linéaire. Pour cela, on calcule un coefficient de corrélation linéaire, quotient de leur covariance par le produit de leurs écarts types.
Classe traceEn mathématiques, un opérateur de classe trace, ou opérateur à trace, est un opérateur compact pour lequel on peut définir une trace au sens de l’algèbre linéaire, qui est finie et ne dépend pas de la base. En s’inspirant de la définition dans le cas de la dimension finie, un opérateur borné A sur un espace de Hilbert séparable est dit de classe trace si dans une certaine base hilbertienne {ek}k (et donc dans toutes) de H, la série à termes positifs suivante converge où (A* A) désigne la racine carrée de l' A* A.
Group method of data handlingGroup method of data handling (GMDH) is a family of inductive algorithms for computer-based mathematical modeling of multi-parametric datasets that features fully automatic structural and parametric optimization of models. GMDH is used in such fields as data mining, knowledge discovery, prediction, complex systems modeling, optimization and pattern recognition. GMDH algorithms are characterized by inductive procedure that performs sorting-out of gradually complicated polynomial models and selecting the best solution by means of the external criterion.
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
Conceptual modelA conceptual model is a representation of a system. It consists of concepts used to help people know, understand, or simulate a subject the model represents. In contrast, a physical model focuses on a physical object such as a toy model that may be assembled and made to work like the object it represents. The term may refer to models that are formed after a conceptualization or generalization process. Conceptual models are often abstractions of things in the real world, whether physical or social.
Piecewise linear manifoldIn mathematics, a piecewise linear (PL) manifold is a topological manifold together with a piecewise linear structure on it. Such a structure can be defined by means of an atlas, such that one can pass from chart to chart in it by piecewise linear functions. This is slightly stronger than the topological notion of a triangulation. An isomorphism of PL manifolds is called a PL homeomorphism.
GMRESEn mathématique, la généralisation de la méthode de minimisation du résidu (ou GMRES, pour Generalized minimal residual) est une méthode itérative pour déterminer une solution numérique d'un système d'équations linéaires. La méthode donne une approximation de la solution par un vecteur appartenant à un sous-espace de Krylov avec un résidu minimal. Pour déterminer ce vecteur, on utilise la . La méthode GMRES fut développée par Yousef Saad et Martin H. Schultz en 1986.
