Calcul par réservoirLe calcul par réservoir (de l'anglais reservoir computing) est un cadre de calcul dérivé de la théorie des réseaux de neurones récurrents qui mappe un ou plusieurs signaux d'entrée dans des espaces de calcul de dimension supérieure grâce à la dynamique d'un système fixe et non linéaire appelé réservoir . Une fois que le signal d'entrée est introduit dans le réservoir, qui est traité comme une « boîte noire », un simple mécanisme de lecture est entraîné pour lire l'état du réservoir et le mapper à la sortie souhaitée.
Nonlinear system identificationSystem identification is a method of identifying or measuring the mathematical model of a system from measurements of the system inputs and outputs. The applications of system identification include any system where the inputs and outputs can be measured and include industrial processes, control systems, economic data, biology and the life sciences, medicine, social systems and many more. A nonlinear system is defined as any system that is not linear, that is any system that does not satisfy the superposition principle.
Modèles du neurone biologiquevignette|390x390px|Fig. 1. Dendrites, soma et axone myélinisé, avec un flux de signal des entrées aux dendrites aux sorties aux bornes des axones. Le signal est une courte impulsion électrique appelée potentiel d'action ou impulsion. vignette|Figure 2. Évolution du potentiel postsynaptique lors d'une impulsion. L'amplitude et la forme exacte de la tension peut varier selon la technique expérimentale utilisée pour acquérir le signal.
Climate as complex networksThe field of complex networks has emerged as an important area of science to generate novel insights into nature of complex systems The application of network theory to climate science is a young and emerging field. To identify and analyze patterns in global climate, scientists model climate data as complex networks. Unlike most real-world networks where nodes and edges are well defined, in climate networks, nodes are identified as the sites in a spatial grid of the underlying global climate data set, which can be represented at various resolutions.
Plasticité neuronalevignette|Effets schématiques de la neuroplasticité après entraînement Plasticité neuronale, neuroplasticité ou encore plasticité cérébrale sont des termes génériques qui décrivent les mécanismes par lesquels le cerveau est capable de se modifier lors des processus de neurogenèse dès la phase embryonnaire ou lors d'apprentissages. Elle s’exprime par la capacité du cerveau de créer, défaire ou réorganiser les réseaux de neurones et les connexions de ces neurones. Le cerveau est ainsi qualifié de « plastique » ou de « malléable ».
Community structureIn the study of complex networks, a network is said to have community structure if the nodes of the network can be easily grouped into (potentially overlapping) sets of nodes such that each set of nodes is densely connected internally. In the particular case of non-overlapping community finding, this implies that the network divides naturally into groups of nodes with dense connections internally and sparser connections between groups. But overlapping communities are also allowed.
Neuro-informatiqueLa neuro-informatique est un champ de recherche visant à l'organisation des données des neurosciences par l'application de modèles informatiques et d'outils analytiques. Ces domaines de recherche sont importants pour l'intégration et l'analyse d’un nombre croissant de données expérimentales tant par le volume que par la complexité et la précision. Les bioinformaticiens fournissent des outils informatiques, des modèles mathématiques, et créent des bases de données interopérables pour les cliniciens et les chercheurs.
Fluctuation quantiqueEn physique quantique, une fluctuation quantique, ou fluctuation quantique du vide, est le changement temporaire du niveau d'énergie à un certain point de l'espace, expliqué par le principe d'incertitude de Heisenberg qui permet la création spontanée d'une paire virtuelle constituée d'une particule et d'une antiparticule. Pour comprendre ce phénomène, il faut comprendre la nature du vide spatial conformément à la théorie des champs quantiques. Le vide est rempli d’ondes électromagnétiques fluctuantes.
Invariant de grapheEn théorie des graphes, un invariant de graphe est une quantité qui n'est pas modifiée par isomorphisme de graphes. Un invariant de graphe ne dépend donc que de la structure abstraite et pas des particularités de la représentation comme l'étiquetage ou le tracé. De nombreux invariants sont conservés par certains préordres ou ordres partiels naturels sur les graphes : Une propriété est monotone si elle est héritée par les sous-graphes. Le caractère biparti, sans triangle, ou planaire sont des exemples de propriétés monotones.
Nonlinear systemIn mathematics and science, a nonlinear system (or a non-linear system) is a system in which the change of the output is not proportional to the change of the input. Nonlinear problems are of interest to engineers, biologists, physicists, mathematicians, and many other scientists since most systems are inherently nonlinear in nature. Nonlinear dynamical systems, describing changes in variables over time, may appear chaotic, unpredictable, or counterintuitive, contrasting with much simpler linear systems.
Corrélation croiséeLa corrélation croisée est parfois utilisée en statistique pour désigner la covariance des vecteurs aléatoires X et Y, afin de distinguer ce concept de la « covariance » d'un vecteur aléatoire, laquelle est comprise comme étant la matrice de covariance des coordonnées du vecteur. En traitement du signal, la corrélation croisée (aussi appelée covariance croisée) est la mesure de la similitude entre deux signaux.
Graphe sommet-connexeEn théorie des graphes, un graphe connexe . Un graphe autre qu'un graphe complet est de degré de sommet-connexité k s'il est k-sommet-connexe sans être k+1-sommet-connexe, donc si k est la taille du plus petit sous-ensemble de sommets dont la suppression déconnecte le graphe. Les graphes complets ne sont pas inclus dans cette version de la définition car ils ne peuvent pas être déconnectés en supprimant des sommets. Le graphe complet à n sommets est de degré de connexité n-1.
