Mesure physiqueLa mesure physique est l'action de déterminer la ou les valeurs d'une grandeur (longueur, capacité), par comparaison avec une grandeur constante de même espèce prise comme terme de référence (étalon ou unité). Selon la définition canonique : La mesure physique vise à l'objectivité et à la reproductibilité. La comparaison est numérique ; on exprime une caractéristique bien définie de l'objet par un nombre rationnel multipliant l'unité.
Analyse numériqueL’analyse numérique est une discipline à l'interface des mathématiques et de l'informatique. Elle s’intéresse tant aux fondements qu’à la mise en pratique des méthodes permettant de résoudre, par des calculs purement numériques, des problèmes d’analyse mathématique. Plus formellement, l’analyse numérique est l’étude des algorithmes permettant de résoudre numériquement par discrétisation les problèmes de mathématiques continues (distinguées des mathématiques discrètes).
Atmospheric modelIn atmospheric science, an atmospheric model is a mathematical model constructed around the full set of primitive, dynamical equations which govern atmospheric motions. It can supplement these equations with parameterizations for turbulent diffusion, radiation, moist processes (clouds and precipitation), heat exchange, soil, vegetation, surface water, the kinematic effects of terrain, and convection. Most atmospheric models are numerical, i.e. they discretize equations of motion.
Simulation de phénomènesLa simulation de phénomènes est un outil utilisé dans le domaine de la recherche et du développement. Elle permet d'étudier les réactions d'un système à différentes contraintes pour en déduire les résultats recherchés en se passant d'expérimentation. Les systèmes technologiques (infrastructures, véhicules, réseaux de communication, de transport ou d'énergie) sont soumis à différentes contraintes et actions. Le moyen le plus simple d'étudier leurs réactions serait d'expérimenter, c'est-à-dire d'exercer l'action souhaitée sur l'élément en cause pour observer ou mesurer le résultat.
Prévision numérique du tempsLa prévision numérique du temps (PNT) est une application de la météorologie et de l'informatique. Elle repose sur le choix d'équations mathématiques offrant une proche approximation du comportement de l'atmosphère réelle. Ces équations sont ensuite résolues, à l'aide d'un ordinateur, pour obtenir une simulation accélérée des états futurs de l'atmosphère. Le logiciel mettant en œuvre cette simulation est appelé un modèle de prévision numérique du temps.
Module de cisaillementEn résistance des matériaux, le module de cisaillement, module de glissement, module de rigidité, module de Coulomb ou second coefficient de Lamé, est une grandeur physique intrinsèque à chaque matériau et qui intervient dans la caractérisation des déformations causées par des efforts de cisaillement. La définition du module de rigidité , parfois aussi noté μ, estoù (voir l'image ci-contre) est la contrainte de cisaillement, la force, l'aire sur laquelle la force agit, le déplacement latéral relatif et l'écart à l'angle droit, le déplacement latéral et enfin l'épaisseur.
Domaine protéiqueredresse=1.15|vignette|Exemples de structures de protéines organisées en domaines distincts. Le domaine de couleur brique, appelé domaine PH, est commun aux deux protéines,. Sa fonction est de fixer le phosphatidylinositol-3,4,5-trisphosphate (PIP3) Un domaine protéique est une partie d'une protéine capable d'adopter une structure de manière autonome ou partiellement autonome du reste de la molécule. C'est un élément modulaire de la structure des protéines qui peuvent ainsi être composées de l'assemblage de plusieurs de ces domaines.
Contrainte (mécanique)vignette|Lignes de tension dans un rapporteur en plastique vu sous une lumière polarisée grâce à la photoélasticité. En mécanique des milieux continus, et en résistance des matériaux en règle générale, la contrainte mécanique (autrefois appelée tension ou « fatigue élastique ») décrit les forces que les particules élémentaires d'un milieu exercent les unes sur les autres par unité de surface. Ce bilan des forces locales est conceptualisé par un tenseur d'ordre deux : le tenseur des contraintes.
Surface weather observationSurface weather observations are the fundamental data used for safety as well as climatological reasons to forecast weather and issue warnings worldwide. They can be taken manually, by a weather observer, by computer through the use of automated weather stations, or in a hybrid scheme using weather observers to augment the otherwise automated weather station. The ICAO defines the International Standard Atmosphere (ISA), which is the model of the standard variation of pressure, temperature, density, and viscosity with altitude in the Earth's atmosphere, and is used to reduce a station pressure to sea level pressure.
StatistiqueLa statistique est la discipline qui étudie des phénomènes à travers la collecte de données, leur traitement, leur analyse, l'interprétation des résultats et leur présentation afin de rendre ces données compréhensibles par tous. C'est à la fois une branche des mathématiques appliquées, une méthode et un ensemble de techniques. ce qui permet de différencier ses applications mathématiques avec une statistique (avec une minuscule). Le pluriel est également souvent utilisé pour la désigner : « les statistiques ».
Body forceIn physics, a body force is a force that acts throughout the volume of a body. Forces due to gravity, electric fields and magnetic fields are examples of body forces. Body forces contrast with contact forces or surface forces which are exerted to the surface of an object. Normal forces and shear forces between objects are surface forces as they are exerted to the surface of an object. All cohesive surface attraction and contact forces between objects are also considered as surface forces.
Stochastic simulationA stochastic simulation is a simulation of a system that has variables that can change stochastically (randomly) with individual probabilities. Realizations of these random variables are generated and inserted into a model of the system. Outputs of the model are recorded, and then the process is repeated with a new set of random values. These steps are repeated until a sufficient amount of data is gathered. In the end, the distribution of the outputs shows the most probable estimates as well as a frame of expectations regarding what ranges of values the variables are more or less likely to fall in.
