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 »).
Cinématique stellaireLa cinématique stellaire est l'étude du mouvement des étoiles. Puisqu'elle ne cherche pas à comprendre les origines et causes du mouvement, la cinématique stellaire diffère de la dynamique stellaire, qui tient compte notamment des effets gravitationnels. La cinématique stellaire peut fournir des informations sur l'origine et l'âge des étoiles ainsi que sur la structure et l'évolution de la galaxie environnante. La cinématique stellaire distingue plusieurs types de mouvements individuels et collectifs d'étoiles.
Massive compact halo objectLes MACHO (acronyme de massive astrophysical compact halo object ou de massive compact halo object) sont des objets hypothétiques compacts et sombres pouvant errer dans le halo galactique. Les MACHO apportent une solution possible au problème de la matière noire galactique. Celle-ci serait alors répartie dans un halo d'objets dans la Voie Lactée, qui seraient difficilement détectables. Les candidats possibles seraient des naines brunes, naines blanches ou naines rouges peu lumineuses, des trous noirs (potentiellement primordiaux) ou encore des planètes errantes.
Scale space implementationIn the areas of computer vision, and signal processing, the notion of scale-space representation is used for processing measurement data at multiple scales, and specifically enhance or suppress image features over different ranges of scale (see the article on scale space). A special type of scale-space representation is provided by the Gaussian scale space, where the image data in N dimensions is subjected to smoothing by Gaussian convolution.
Problème des galaxies nainesvignette|NGC 1140, une galaxie naine située à environ 60 millions d'années-lumière de la Terre (télescope spatial Hubble). Le problème des galaxies naines est l'un de ceux qui résultent des simulations informatiques cosmologiques qui prédisent l'évolution de la distribution de la matière dans l'Univers. La matière noire semble s'amasser hiérarchiquement et en un nombre sans cesse croissant de halos d'une taille sans cesse décroissante.
Formation et évolution des galaxiesL'étude de la formation et de l'évolution des galaxies s'intéresse aux processus ayant abouti à la formation d'un univers hétérogène à partir d'une prémisse homogène, à la formation des premières galaxies (processus appelé galactogenèse), à la façon dont les galaxies changent avec le temps, et aux processus qui ont conduit à la grande variété des structures observées parmi les galaxies proches. C'est l'un des domaines de recherche les plus actifs en astrophysique.
Conditional independenceIn probability theory, conditional independence describes situations wherein an observation is irrelevant or redundant when evaluating the certainty of a hypothesis. Conditional independence is usually formulated in terms of conditional probability, as a special case where the probability of the hypothesis given the uninformative observation is equal to the probability without. If is the hypothesis, and and are observations, conditional independence can be stated as an equality: where is the probability of given both and .
Fonction de masse initialeEn astronomie, la fonction initiale de masse (initial mass function, abrégée en IMF en anglais) est la relation qui décrit la distribution des masses des étoiles pour une population d'étoiles nouvellement formées. Elle fournit le nombre d'étoiles de masse par unité de masse. Elle peut être obtenue par la fonction de luminosité en utilisant la relation masse-luminosité. Pour les étoiles de masse supérieure à celle du Soleil (c'est-à-dire une masse solaire), on utilise généralement la formule donnée par Edwin Salpeter en 1955 et qui s'écrit : où est le nombre d'étoiles par unité de masse.
Indépendance (probabilités)vignette|Paire de dés L'indépendance est une notion probabiliste qualifiant de manière intuitive des événements aléatoires n'ayant aucune influence l'un sur l'autre. Il s'agit d'une notion très importante en statistique et en théorie des probabilités. Par exemple, la valeur d'un premier lancer de dés n'a aucune influence sur la valeur du second lancer. De même, pour un lancer, le fait dobtenir une valeur inférieure ou égale à quatre n'influe en rien sur la probabilité que le résultat soit pair ou impair : les deux événements sont dits indépendants.
Naissance des étoilesLa naissance des étoiles ou formation stellaire, voire stellogénèse ou stellogonie, est un domaine de recherche en astrophysique, qui consiste en l'étude des modes de formation des étoiles et des systèmes planétaires. Les étoiles en formation sont fréquemment appelées « étoiles jeunes ». Selon le scénario actuellement admis, confirmé par l'observation, les étoiles se forment en groupe à partir de la contraction gravitationnelle d'une nébuleuse, un nuage de gaz et de poussière, qui se fragmente en plusieurs cœurs protostellaires.
Loi de probabilité marginaleEn théorie des probabilités et en statistique, la loi marginale d'un vecteur aléatoire, c'est-à-dire d'une variable aléatoire à plusieurs dimensions, est la loi de probabilité d'une de ses composantes. Autrement dit, la loi marginale est une variable aléatoire obtenue par « projection » d'un vecteur contenant cette variable. Par exemple, pour un vecteur aléatoire , la loi de la variable aléatoire est la deuxième loi marginale du vecteur. Pour obtenir la loi marginale d'un vecteur, on projette la loi sur l'espace unidimensionnel de la coordonnée recherchée.
Multi-scale approachesThe scale space representation of a signal obtained by Gaussian smoothing satisfies a number of special properties, scale-space axioms, which make it into a special form of multi-scale representation. There are, however, also other types of "multi-scale approaches" in the areas of computer vision, and signal processing, in particular the notion of wavelets. The purpose of this article is to describe a few of these approaches: For one-dimensional signals, there exists quite a well-developed theory for continuous and discrete kernels that guarantee that new local extrema or zero-crossings cannot be created by a convolution operation.
