Portance (aérodynamique)La portance aérodynamique est la composante de la force subie par un corps en mouvement dans un fluide qui s'exerce perpendiculairement à la direction du mouvement (au vent relatif). Cela concerne les aérodynes (engins plus denses que l'air). lang=fr |vignette |304x171px Un corps placé dans un écoulement d'air (ou d'eau) subit une force aérodynamique (ou hydrodynamique). Pour l'analyse, on décompose cette force en une composante parallèle au vent relatif : la traînée (voir aussi Aérodynamique), et une composante perpendiculaire au vent relatif : la portance.
Finesse (aérodynamique)La finesse est une caractéristique aérodynamique définie comme le rapport entre la portance et la traînée. Elle est parfois désignée par le terme de langue anglaise signifiant , c'est-à-dire rapport portance/traînée en français. On peut aussi définir de manière équivalente la finesse comme le rapport des coefficients de portance et de traînée , à condition que ces deux coefficients soient rapportés à la même surface. La finesse d'un aérodyne à voilure fixe est le rapport entre sa portance et sa traînée aérodynamique.
Traînée induiteLa traînée induite, souvent notée Ri, est une force de résistance à l'avancement induite par la portance et qui dépend de certaines caractéristiques de l'aile, notamment de son allongement et de la distribution de la portance en envergure. Elle se distingue des traînées dites « parasites » : de frottement, de séparation, et d'onde. L'allongement effectif utilisé pour le calcul peut être supérieur à l'allongement géométrique (cloison en bout d'aile, ailette marginale ou winglet).
TraînéeEn mécanique des fluides, la traînée ou trainée est la force qui s'oppose au mouvement d'un corps dans un liquide ou un gaz et agit comme un frottement. Mathématiquement, c'est la composante des efforts exercés sur le corps, dans le sens opposé à la vélocité relative du corps par rapport au fluide. En aérodynamique, c'est, avec la portance, l'une des deux grandeurs fondamentales. Le rapport entre portance et traînée s'appelle la finesse.
Angle de flèchethumb|L'angle de flèche relativement élevé, noté α sur ce schéma, d'un Boeing 707. Dans un avion, l'angle de flèche désigne l'angle formé entre le lieu des points situés au quart avant des cordes de profil et le plan transversal de l'appareil. Si ce lieu de points n'est pas une droite (flèche variable), on prend parfois le bord d'attaque comme référence. Raison aérodynamique liée aux écoulements transsoniques et supersoniques, à développer. Pour un avion qui vole en subsonique (Mach < 0,7), la flèche optimale est nulle ou faiblement positive (moins de 5 degrés).
Vol planévignette|Écureuil volant pratiquant le vol plané Le vol plané est, pour un animal, l'action de s'élancer des airs pour retomber sur un point en contrebas tout en parcourant une certaine distance. On parle de vol passif lorsque l'animal est incapable d'accomplir un vol battu. Contrairement à ce dernier, le vol plané ne nécessite pas une musculation complexe visant à battre des ailes, car les turbulences ralentissent la descente de l'animal, lui permettant de se déplacer.
Algorithme du gradient stochastiqueL'algorithme du gradient stochastique est une méthode de descente de gradient (itérative) utilisée pour la minimisation d'une fonction objectif qui est écrite comme une somme de fonctions différentiables. À la fois l'estimation statistique et l'apprentissage automatique s'intéressent au problème de la minimisation d'une fonction objectif qui a la forme d'une somme : où le paramètre qui minimise doit être estimé. Chacune des fonctions est généralement associée avec la -ème observation de l'ensemble des données (utilisées pour l'apprentissage).
Coefficient de traînéeEn dynamique des fluides, le coefficient de traînée, dont le symbole normalisé est Cx, CA ou CD ( en anglais, en allemand) fait partie de la famille des coefficients aérodynamiques. C'est un nombre sans dimension qui est utilisé pour quantifier la traînée ou résistance d'un objet dans un fluide (comme, par exemple, l'air ou l'eau). Il est toujours associé à une surface particulière (selon le contexte, appelée maître-couple, surface alaire ou plus généralement surface de référence).
Constraint satisfactionIn artificial intelligence and operations research, constraint satisfaction is the process of finding a solution through a set of constraints that impose conditions that the variables must satisfy. A solution is therefore a set of values for the variables that satisfies all constraints—that is, a point in the feasible region. The techniques used in constraint satisfaction depend on the kind of constraints being considered.
Couplage (théorie des graphes)En théorie des graphes, un couplage ou appariement (en anglais matching) d'un graphe est un ensemble d'arêtes de ce graphe qui n'ont pas de sommets en commun. Soit un graphe simple non orienté G = (S, A) (où S est l'ensemble des sommets et A l'ensemble des arêtes, qui sont certaines paires de sommets), un couplage M est un ensemble d'arêtes deux à deux non adjacentes. C'est-à-dire que M est une partie de l'ensemble A des arêtes telle que Un couplage maximum est un couplage contenant le plus grand nombre possible d'arêtes.
Intelligence artificielle générativeL'intelligence artificielle générative ou IA générative (ou GenAI) est un type de système d'intelligence artificielle (IA) capable de générer du texte, des images ou d'autres médias en réponse à des invites (ou "prompts"). Les modèles génératifs apprennent les modèles et la structure des données d'entrée, puis génèrent un nouveau contenu similaire aux données d'apprentissage mais avec un certain degré de nouveauté (plutôt que de simplement classer ou prédire les données).
Art génératifL'art génératif est une création artistique généralement numérique exploitant des algorithmes pour concevoir des œuvres se générant d'elles-mêmes ou non déterminées à l'avance. Ce principe de « création » vise l'ensemble des domaines artistiques : Art plastique (exemple : génération automatique de vitraux d'église), Chorégraphie (exemple : agencement aléatoire de figures préexistantes ou création de figures), Littérature (exemple : écriture automatique de poèmes, de nouvelles), Cinéma (exemple : génération automatique de synopsis), Musique : composition musicale automatique dont il faut distinguer les travaux de recherche musicale d'une part, et les travaux en intelligence artificielle d'autre part.
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.
Wave dragIn aeronautics, wave drag is a component of the aerodynamic drag on aircraft wings and fuselage, propeller blade tips and projectiles moving at transonic and supersonic speeds, due to the presence of shock waves. Wave drag is independent of viscous effects, and tends to present itself as a sudden and dramatic increase in drag as the vehicle increases speed to the critical Mach number. It is the sudden and dramatic rise of wave drag that leads to the concept of a sound barrier.
TranssoniqueL'écoulement autour d'une aile passe du régime subsonique au régime transsonique lorsqu'apparaît une zone dans laquelle la vitesse locale devient égale à la célérité du son. Le nombre de Mach correspondant, inférieur à 1, s'appelle le Mach critique. Pour la clarté de l'exposé il est commode de se placer sur l'aile fixe comme dans une soufflerie qui produit un écoulement d'air autour d'une maquette fixe. nombre de Mach critique Pour qu'une aile développe une portance, son profil est étudié pour dévier l'air tout en minimisant la traînée induite.
Applications de l'intelligence artificielleL'intelligence artificielle, définie comme intelligence présentée par les machines, a de nombreuses applications dans la société actuelle. Plus précisément, c'est l'IA faible, la forme d'IA avec laquelle les programmes sont développés pour effectuer des tâches spécifiques, qui est utilisée pour un large éventail d'activités, y compris le diagnostic médical, le commerce électronique, le contrôle des robots et la télédétection. L'IA a été utilisée pour développer et faire progresser de nombreux domaines et industries, y compris la finance, la santé, l'éducation, le transport, et plus encore.
Programmation par contraintesLa programmation par contraintes (PPC, ou CP pour constraint programming en anglais) est un paradigme de programmation apparu dans les années 1970 et 1980 permettant de résoudre des problèmes combinatoires de grande taille tels que les problèmes de planification et d'ordonnancement. En programmation par contraintes, on sépare la partie modélisation à l'aide de problèmes de satisfaction de contraintes (ou CSP pour Constraint Satisfaction Problem), de la partie résolution dont la particularité réside dans l'utilisation active des contraintes du problème pour réduire la taille de l'espace des solutions à parcourir (on parle de propagation de contraintes).
Intelligence artificiellevignette|redresse=0.8|Les assistants personnels intelligents sont l'une des applications concrètes de l'intelligence artificielle dans les années 2010. L'intelligence artificielle (IA) est un ensemble de théories et de techniques visant à réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine. Souvent classée dans le groupe des mathématiques et des sciences cognitives, elle fait appel à la neurobiologie computationnelle (particulièrement aux réseaux neuronaux) et à la logique mathématique (partie des mathématiques et de la philosophie).
Principe de l'énergie libreLe principe d'énergie libre est un cadre utilisé pour décrire comment le cerveau prend des décisions et s'adapte à des circonstances changeantes. Il repose sur l'idée que le cerveau essaie constamment de minimiser son énergie libre, qui est une mesure de la surprise que le cerveau ressent face aux informations sensorielles qu'il reçoit. En minimisant son énergie libre, le cerveau peut faire des prédictions sur le monde qui l'entoure et prendre les actions appropriées.
Constraint Handling RulesConstraint Handling Rules (CHR) is a declarative, rule-based programming language, introduced in 1991 by Thom Frühwirth at the time with European Computer-Industry Research Centre (ECRC) in Munich, Germany. Originally intended for constraint programming, CHR finds applications in grammar induction, type systems, abductive reasoning, multi-agent systems, natural language processing, compilation, scheduling, spatial-temporal reasoning, testing, and verification.
