Stratégie de régulationUne stratégie (ou topologie) de régulation est, pour un procédé industriel, l'organisation du système de contrôle-commande en vue de maintenir une grandeur physique dans une plage de tolérance donnée. Le choix de stratégie est très important dans les industries de transformation (par exemple les industries chimiques, papetières, agroalimentaires) en raison de la variabilité d'un nombre élevé de grandeurs physiques incidentes (dites « perturbations ») qui y sont présentes.
Contrôle de processusLe contrôle de processus est un terme utilisé pour désigner l'ensemble du matériel et des logiciels servant à piloter et surveiller le processus de fabrication de produits. Il est le plus souvent constitué d'une chaîne de moyens (appelée boucle de régulation) : capteurs de mesures physiques ou physico-chimiques : pression, niveau, débit, température, pH, viscosité, turbidité, conductivité... Ces capteurs fournissent aux régulateurs de manière continue ou discrète l'indication directe ou indirecte de l'état du processus.
AutomatiqueL’automatique est une science qui traite de la modélisation, de l’analyse, de l’identification et de la commande des systèmes dynamiques. Elle inclut la cybernétique au sens étymologique du terme, et a pour fondements théoriques les mathématiques, la théorie du signal et l’informatique théorique. L’automatique permet de commander un système en respectant un cahier des charges (rapidité, précision, stabilité...). Les professionnels en automatique se nomment automaticiens.
Théorie du contrôleEn mathématiques et en sciences de l'ingénieur, la théorie du contrôle a comme objet l'étude du comportement de systèmes dynamiques paramétrés en fonction des trajectoires de leurs paramètres. On se place dans un ensemble, l'espace d'état sur lequel on définit une dynamique, c'est-à-dire une loi mathématiques caractérisant l'évolution de variables (dites variables d'état) au sein de cet ensemble. Le déroulement du temps est modélisé par un entier .
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.
Stochastic controlStochastic control or stochastic optimal control is a sub field of control theory that deals with the existence of uncertainty either in observations or in the noise that drives the evolution of the system. The system designer assumes, in a Bayesian probability-driven fashion, that random noise with known probability distribution affects the evolution and observation of the state variables. Stochastic control aims to design the time path of the controlled variables that performs the desired control task with minimum cost, somehow defined, despite the presence of this noise.
Seismic intensity scalesSeismic intensity scales categorize the intensity or severity of ground shaking (quaking) at a given location, such as resulting from an earthquake. They are distinguished from seismic magnitude scales, which measure the magnitude or overall strength of an earthquake, which may, or perhaps may not, cause perceptible shaking. Intensity scales are based on the observed effects of the shaking, such as the degree to which people or animals were alarmed, and the extent and severity of damage to different kinds of structures or natural features.
Pearson correlation coefficientIn statistics, the Pearson correlation coefficient (PCC) is a correlation coefficient that measures linear correlation between two sets of data. It is the ratio between the covariance of two variables and the product of their standard deviations; thus, it is essentially a normalized measurement of the covariance, such that the result always has a value between −1 and 1. As with covariance itself, the measure can only reflect a linear correlation of variables, and ignores many other types of relationships or correlations.
Coefficient of multiple correlationIn statistics, the coefficient of multiple correlation is a measure of how well a given variable can be predicted using a linear function of a set of other variables. It is the correlation between the variable's values and the best predictions that can be computed linearly from the predictive variables. The coefficient of multiple correlation takes values between 0 and 1.
Corrélation partielleLe coefficient de corrélation partielle, noté ici , permet de connaître la valeur de la corrélation entre deux variables A et B, si la variable C était demeurée constante pour la série d’observations considérées. Dit autrement, le coefficient de corrélation partielle est le coefficient de corrélation totale entre les variables A et B quand on leur a retiré leur meilleure explication linéaire en termes de C. Il est donné par la formule : La démonstration la plus rapide de la formule consiste à s’appuyer sur l’interprétation géométrique de la corrélation (cosinus).
Corrélation de SpearmanEn statistique, la corrélation de Spearman ou rho de Spearman, nommée d'après Charles Spearman (1863-1945) et souvent notée par la lettre grecque (rho) ou est une mesure de dépendance statistique non paramétrique entre deux variables. La corrélation de Spearman est étudiée lorsque deux variables statistiques semblent corrélées sans que la relation entre les deux variables soit de type affine. Elle consiste à trouver un coefficient de corrélation, non pas entre les valeurs prises par les deux variables mais entre les rangs de ces valeurs.
Brisure spontanée de symétrieEn physique, le terme brisure spontanée de symétrie (BSS) renvoie au fait que, sous certaines conditions, certaines propriétés de la matière ne semblent pas respecter les équations décrivant le mouvement des particules (on dit qu'elles n'ont pas les mêmes symétries). Cette incohérence n'est qu'apparente et signifie simplement que les équations présentent une approximation à améliorer. Cette notion joue un rôle important en physique des particules et en physique de la matière condensée.
Scalar field theoryIn theoretical physics, scalar field theory can refer to a relativistically invariant classical or quantum theory of scalar fields. A scalar field is invariant under any Lorentz transformation. The only fundamental scalar quantum field that has been observed in nature is the Higgs field. However, scalar quantum fields feature in the effective field theory descriptions of many physical phenomena. An example is the pion, which is actually a pseudoscalar.
Accélération maximale du solvignette|Sismogramme d'un tremblement de terre en fractions d'accélération de la gravité. L'accélération maximale du sol (en anglais : Peak Ground Acceleration ou PGA) est un paramètre caractérisant le mouvement de sols soumis à des ondes sismiques ; il est lié à la vitesse du sol se déplaçant lors d'un séisme. Ce paramètre dépend de l'intensité de la secousse, mais aussi de la nature géologique du sous-sol. Pour les petits séismes (magnitude < 3), c’est surtout l’accélération qui est ressentie par la population et rarement les mouvements verticaux (Wu et al.
Mécanisme de Brout-Englert-Higgs-Hagen-Guralnik-KibbleEn physique des particules le mécanisme de Brout-Englert-Higgs-Hagen-Guralnik-Kibble (BEHHGK, prononcé « Beck »), souvent abrégé (au détriment de certains auteurs) mécanisme de Brout-Englert-Higgs, voire mécanisme de Higgs, introduit indépendamment par François Englert et Robert Brout, par Peter Higgs, et par Gerald Guralnik, Carl Richard Hagen et Thomas Kibble en 1964, décrit un processus par lequel une symétrie locale de la théorie peut être brisée spontanément, en introduisant un champ scalaire de valeur
Échelle de Mercallivignette|La ville chilienne de Valdivia après le tremblement de terre de 1960, le plus important jamais enregistré (9,5 MW). Il a atteint une intensité de XII sur l'échelle de Mercalli. L'échelle de Mercalli est une échelle de mesure de l'intensité d'un séisme, qui se fonde sur l'observation des effets et des conséquences du séisme en un lieu donné. Il est important de distinguer l'intensité d'un séisme de sa magnitude, laquelle mesure l'énergie libérée par le séisme à son foyer.
Tau de KendallEn statistique, le tau de Kendall (ou de Kendall) est une statistique qui mesure l'association entre deux variables. Plus spécifiquement, le tau de Kendall mesure la corrélation de rang entre deux variables. Elle est nommée ainsi en hommage à Maurice Kendall qui en a développé l'idée dans un article de 1938 bien que Gustav Fechner ait proposé une idée similaire appliquée aux séries temporelles dès 1897. Soit un ensemble d'observations des variables jointes et tel que les valeurs des et sont uniques.
Attirance physiqueL'attirance physique désigne l'attirance esthétique que dégage le physique d'un être humain. L'attirance physique sous-entend le plus souvent une attirance sexuelle, même si l'attirance physique influence les comportements sociaux dans de nombreux autres cas de figure où il n'y a aucune intentionnalité sexuelle. L'attractivité physique est une caractéristique importante qui suggère la fertilité (chez les femelles), la bonne alimentation (chez les mâles) et la bonne santé (dans les deux sexes).
Transformation de Fourier rapideLa transformation de Fourier rapide (sigle anglais : FFT ou fast Fourier transform) est un algorithme de calcul de la transformation de Fourier discrète (TFD). Sa complexité varie en O(n log n) avec le nombre n de points, alors que la complexité de l’algorithme « naïf » s'exprime en O(n). Ainsi, pour n = , le temps de calcul de l'algorithme rapide peut être 100 fois plus court que le calcul utilisant la formule de définition de la TFD.
Algorithme de multiplication d'entiersLes algorithmes de multiplication permettent de calculer le résultat d'une multiplication. Graphiquement, il s'agit de transformer un rectangle multiplicateur × multiplicande en une ligne, en conservant le nombre d'éléments. Ce type de multiplication n'utilise que des additions et des multiplications ou des divisions par 2. Elle ne nécessite pas de connaître de table de multiplication (autre que la multiplication par 2).
