Attenuation coefficientThe linear attenuation coefficient, attenuation coefficient, or narrow-beam attenuation coefficient characterizes how easily a volume of material can be penetrated by a beam of light, sound, particles, or other energy or matter. A coefficient value that is large represents a beam becoming 'attenuated' as it passes through a given medium, while a small value represents that the medium had little effect on loss. The SI unit of attenuation coefficient is the reciprocal metre (m−1).
Spectrométrie d'absorptionLa spectrométrie d'absorption est une méthode de spectroscopie électromagnétique utilisée pour déterminer la concentration et la structure d'une substance en mesurant l'intensité du rayonnement électromagnétique qu'elle absorbe à des longueurs d'onde différentes. La spectroscopie d'absorption peut être atomique ou moléculaire. Comme indiqué dans le tableau précédent, les rayonnements électromagnétiques exploités en spectroscopie d'absorption moléculaire vont de l'ultraviolet jusqu'aux ondes radio : La couleur d'un corps en transmission (transparence) représente sa capacité à absorber certaines longueurs d'onde.
RéflectanceEn photométrie, la réflectance, également nommée facteur de réflexion, est la proportion de lumière réfléchie par la surface d'un matériau. Elle est définie comme le rapport entre le flux lumineux réfléchi () et le flux lumineux incident () : Elle s'exprime généralement sous la forme d'un pourcentage. La réflectance d'une surface varie généralement en fonction de la longueur d'onde de la lumière incidente. La courbe représentant la réflectance en fonction de la longueur d'onde est appelée spectre de réflexion.
Absorption (optique)L'absorption en optique, ou en électromagnétisme, désigne un processus physique par lequel l'énergie électromagnétique est transformée en une autre forme d'énergie. Au niveau des photons (quanta de lumière), l'absorption représente le phénomène par lequel l'énergie d'un photon est prise par une autre particule, par exemple un électron. Dans ce cas, si l'énergie du photon (, relation de Planck-Einstein) est égale à celle d'un état excité (ou à la différence entre deux états excités), celui-ci sera absorbé via une transition électronique d'un électron de valence.
L-momentIn statistics, L-moments are a sequence of statistics used to summarize the shape of a probability distribution. They are linear combinations of order statistics (L-statistics) analogous to conventional moments, and can be used to calculate quantities analogous to standard deviation, skewness and kurtosis, termed the L-scale, L-skewness and L-kurtosis respectively (the L-mean is identical to the conventional mean). Standardised L-moments are called L-moment ratios and are analogous to standardized moments.
Section efficaceEn physique nucléaire ou en physique des particules, la section efficace est une grandeur physique reliée à la probabilité d'interaction d'une particule pour une réaction donnée. La section efficace étant homogène à une surface, l'unité de section efficace du Système international est le mètre carré. En pratique on utilise souvent le barn, de symbole b : = = , soit la surface d'un carré de dix femtomètres de côté (du même ordre de grandeur que le diamètre d'un noyau atomique).
Diffusion des ondesLa diffusion est le phénomène par lequel un rayonnement, comme la lumière, le son ou un faisceau de particules, est dévié dans diverses directions par une interaction avec d'autres objets. La diffusion peut être isotrope, c'est-à-dire répartie uniformément dans toutes les directions, ou anisotrope. En particulier, la fraction de l'onde incidente qui est retournée dans la direction d'où elle provient est appelée rétrodiffusion (backscatter en anglais). La diffusion peut s'effectuer avec ou sans variation de fréquence.
Méthode de Monte-CarloUne méthode de Monte-Carlo, ou méthode Monte-Carlo, est une méthode algorithmique visant à calculer une valeur numérique approchée en utilisant des procédés aléatoires, c'est-à-dire des techniques probabilistes. Les méthodes de Monte-Carlo sont particulièrement utilisées pour calculer des intégrales en dimensions plus grandes que 1 (en particulier, pour calculer des surfaces et des volumes). Elles sont également couramment utilisées en physique des particules, où des simulations probabilistes permettent d'estimer la forme d'un signal ou la sensibilité d'un détecteur.
Diffusion dynamique de la lumièreLa diffusion dynamique de la lumière (en anglais, dynamic light scattering ou DLS) est une technique d'analyse spectroscopique non destructive permettant d'accéder à la taille de particules en suspension dans un liquide ou de chaînes de polymère en solution de de diamètre environ. Lorsque la lumière d'un laser atteint des petites particules dans une microcuvette, la lumière diffuse dans toutes les directions. Ce phénomène est principalement de la diffusion de Rayleigh, diffusion élastique où les particules sont plus petites que la longueur d'onde considérée.
Diffusion statique de la lumièrealt=Exemple de diffusion statique de la lumière utilisant le système du goniomètre.|thumb|Exemple de diffusion statique de la lumière utilisant le système du goniomètre. La diffusion statique de la lumière est une technique utilisée en physique et en chimie pour mesurer l'intensité de la lumière dispersée pour obtenir le poids moléculaire moyen M d'une macromolécule, comme un polymère ou une protéine en solution. La mesure de l'intensité de diffusion à de nombreux angles permet le calcul de la racine carrée du rayon moyen, aussi appelé le rayon de giration.
Méthode des moments (statistiques)La méthode des moments est un outil d'estimation intuitif qui date du début des statistiques. Elle consiste à estimer les paramètres recherchés en égalisant certains moments théoriques (qui dépendent de ces paramètres) avec leurs contreparties empiriques. L'égalisation se justifie par la loi des grands nombres qui implique que l'on peut "approcher" une espérance mathématique par une moyenne empirique. On est donc amené à résoudre un système d'équations. On suppose que l'échantillon X1,...
Diffusion BrillouinLa 'diffusion Brillouin' est la diffusion inélastique de la lumière par les ondes acoustiques d'un milieu. Dans une expérience de diffusion Brillouin, on illumine un milieu à l'aide d'un faisceau laser et on détecte la lumière diffusée à une fréquence légèrement différente. Les décalages en fréquence observés sont de l'ordre de 1 à 200 GHz environ. La mesure de ce décalage permet de remonter à certaines propriétés du milieu. Cet effet a été prédit en 1914 par Léon Brillouin.
Diffusion RamanLa diffusion Raman, ou effet Raman, est un phénomène optique découvert indépendamment en 1928 par les physiciens Chandrashekhara Venkata Râman et Leonid Mandelstam. Cet effet consiste en la diffusion inélastique d'un photon, c'est-à-dire le phénomène physique par lequel un milieu peut modifier légèrement la fréquence de la lumière qui y circule. Ce décalage en fréquence correspond à un échange d'énergie entre le rayon lumineux et le milieu. Cet effet physique fut prédit par Adolf Smekal en 1923.
Molar absorption coefficientIn chemistry, the molar absorption coefficient or molar attenuation coefficient (ε) is a measurement of how strongly a chemical species absorbs, and thereby attenuates, light at a given wavelength. It is an intrinsic property of the species. The SI unit of molar absorption coefficient is the square metre per mole (), but in practice, quantities are usually expressed in terms of M−1⋅cm−1 or L⋅mol−1⋅cm−1 (the latter two units are both equal to ). In older literature, the cm2/mol is sometimes used; 1 M−1⋅cm−1 equals 1000 cm2/mol.
Transition de phasevignette|droite|Noms exclusifs des transitions de phase en thermodynamique. En physique, une transition de phase est la transformation physique d'un système d'une phase vers une autre, induite par la variation d'un paramètre de contrôle externe (température, champ magnétique...). Une telle transition se produit lorsque ce paramètre externe atteint une valeur seuil (ou valeur « critique »). La transformation traduit généralement un changement des propriétés de symétrie du système.
Méthode de Monte-Carlo par chaînes de MarkovLes méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov, ou méthodes MCMC pour Markov chain Monte Carlo en anglais, sont une classe de méthodes d'échantillonnage à partir de distributions de probabilité. Ces méthodes de Monte-Carlo se basent sur le parcours de chaînes de Markov qui ont pour lois stationnaires les distributions à échantillonner. Certaines méthodes utilisent des marches aléatoires sur les chaînes de Markov (algorithme de Metropolis-Hastings, échantillonnage de Gibbs), alors que d'autres algorithmes, plus complexes, introduisent des contraintes sur les parcours pour essayer d'accélérer la convergence (Monte Carlo Hybride, Surrelaxation successive).
Diffuse reflectionDiffuse reflection is the reflection of light or other waves or particles from a surface such that a ray incident on the surface is scattered at many angles rather than at just one angle as in the case of specular reflection. An ideal diffuse reflecting surface is said to exhibit Lambertian reflection, meaning that there is equal luminance when viewed from all directions lying in the half-space adjacent to the surface.
Processus empiriqueEn probabilités, le processus empirique est un processus stochastique qui s'exprime en fonction de la proportion d'objets appartenant à un certain ensemble. Ce processus fait intervenir les déviations d'une statistique autour de sa moyenne et sera donc utile dans l'étude de la plupart d'entre elles. Si sont des variables aléatoires réelles indépendantes et identiquement distribuées (i.i.d.) ayant pour fonction de répartition alors on définit le processus empirique réel par où est la fonction de répartition empirique associée à l'échantillon .
Indice de réfractionvignette|Image des fronts d'onde émis par une source ponctuelle mettant en évidence le phénomène de réfraction. La zone inférieure située sous la ligne grise a un plus grand indice de réfraction et donc une vitesse de propagation proportionnellement inférieure à celle de la zone supérieure (pour une raison de clarté, la réflexion partielle n'est pas montrée).
Fonction de répartition empiriqueEn statistiques, une fonction de répartition empirique est une fonction de répartition qui attribue la probabilité 1/n à chacun des n nombres dans un échantillon. Soit X,...,X un échantillon de variables iid définies sur un espace de probabilité , à valeurs dans , avec pour fonction de répartition F. La fonction de répartition empirique de l'échantillon est définie par : où est la fonction indicatrice de l'événement A. Pour chaque ω, l'application est une fonction en escalier, fonction de répartition de la loi de probabilité uniforme sur l'ensemble .
