Transfert thermiquevignette|alt=Autour d'un feu, des mains reçoivent sa chaleur par rayonnement (sur le côté), par convection (au-dessus de ses flammes) et par conduction (à travers un ustensile en métal).|Les modes de transfert thermique ( en anglais pour « rayonnement »). Un transfert thermique, appelé plus communément chaleur, est l'un des modes d'échange d'énergie interne entre deux systèmes, l'autre étant le travail : c'est un transfert d'énergie thermique qui s'effectue hors de l'équilibre thermodynamique.
Méthode du gradient conjuguévignette|Illustration de la méthode du gradient conjugué. En analyse numérique, la méthode du gradient conjugué est un algorithme pour résoudre des systèmes d'équations linéaires dont la matrice est symétrique définie positive. Cette méthode, imaginée en 1950 simultanément par Cornelius Lanczos, Eduard Stiefel et Magnus Hestenes, est une méthode itérative qui converge en un nombre fini d'itérations (au plus égal à la dimension du système linéaire).
Jeux d'entrainement, de validation et de testEn apprentissage automatique, une tâche courante est l'étude et la construction d'algorithmes qui peuvent apprendre et faire des prédictions sur les données. De tels algorithmes fonctionnent en faisant des prédictions ou des décisions basées sur les données, en construisant un modèle mathématique à partir des données d'entrée. Ces données d'entrée utilisées pour construire le modèle sont généralement divisées en plusieurs jeux de données .
Redimensionnement d'imageLe redimensionnement, ou la mise à l'échelle, est une transformation applicable à une qui consiste à en modifier la taille, que ce soit pour l'agrandir ou pour la rétrécir, comme le ferait un zoom. Le redimensionnement existe aussi bien pour les , où il n'implique aucune perte de qualité, que pour les , où il est moins trivial et entraîne des effets indésirables et une perte de qualité. La méthode la plus simple pour réduire la résolution d'une image est de la sous-échantillonner.
Modèle cognitifUn modèle cognitif est une représentation simplifiée visant à modéliser des processus psychologiques ou intellectuels. Leur champ d'application est principalement la psychologie cognitive et l'intelligence artificielle à travers la notion d'agent. Les sciences cognitives se servent de manière récurrente de modèles cognitifs : devant la complexité des processus permettant d'expliquer les raisonnements et les comportements, il est en effet pratique de passer par des hypothèses simplificatrices sous forme de modèles.
Radioactivité αLa radioactivité alpha (ou rayonnement alpha, symbolisé α) est le rayonnement provoqué par la désintégration alpha, soit la forme de désintégration radioactive où un noyau atomique X éjecte une et se transforme en un noyau Y de nombre de masse A diminué de 4 et de numéro atomique Z diminué de 2. En 1898, Ernest Rutherford découvre que la radioactivité émise par un minerai d'uranium est un mélange de deux phénomènes distincts qu'il appelle radioactivité α et radioactivité β.
Robustesse (statistiques)En statistiques, la robustesse d'un estimateur est sa capacité à ne pas être perturbé par une modification dans une petite partie des données ou dans les paramètres du modèle choisi pour l'estimation. Ricardo A. Maronna, R. Douglas Martin et Victor J. Yohai; Robust Statistics - Theory and Methods, Wiley Series in Probability and Statistics (2006). Dagnelie P.; Statistique théorique et appliquée. Tome 2 : Inférence statistique à une et à deux dimensions, Paris et Bruxelles (2006), De Boeck et Larcier.
Loi scientifiquevignette|Ce diagramme de Venn tente de comparer et d'opposer les lois et les théories scientifiques. Une loi scientifique est un postulat basé sur des observations ou expériences répétées qui décrivent ou prédisent certains aspects de l'univers. Le terme "loi" est utilisé dans de nombreux cas (approximatif, précis, large ou étroit) dans tous les domaines des sciences naturelles (physique, chimie, astronomie, géosciences, biologie).
Chaîne de désintégrationvignette|Différents modes de désintégration radioactive : radioactivités α, β et β, capture électronique (ε), émission de neutron (n) et émission de proton (p). N et Z sont le nombre de neutrons et le nombre de protons des noyaux considérés. Une chaîne de désintégration, ou chaîne radioactive, ou série radioactive, ou désintégration en cascade, ou encore filiation radioactive, est une succession de désintégrations d'un radioisotope jusqu'à un élément chimique dont le noyau atomique est stable (par conséquent non radioactif), généralement le plomb (Pb), élément le plus lourd possédant des isotopes stables.
Décroissance exponentiellethumb|La décharge d'un condensateur est à décroissance exponentielle. La décroissance exponentielle d'une quantité est sa diminution au fil du temps selon une loi exponentielle. On l'observe quand la dérivée par rapport au temps de cette quantité (c'est-à-dire son taux de variation instantané) est négative et proportionnelle à la quantité elle-même. Dans la langue courante on emploie souvent, mais improprement, le terme « décroissance exponentielle » pour qualifier une diminution simplement décélérée, quand la valeur absolue de la dérivée est elle-même décroissante.
Scientific theoryA scientific theory is an explanation of an aspect of the natural world and universe that can be (or a fortiori, that has been) repeatedly tested and corroborated in accordance with the scientific method, using accepted protocols of observation, measurement, and evaluation of results. Where possible, theories are tested under controlled conditions in an experiment. In circumstances not amenable to experimental testing, theories are evaluated through principles of abductive reasoning.
Ridge regressionRidge regression is a method of estimating the coefficients of multiple-regression models in scenarios where the independent variables are highly correlated. It has been used in many fields including econometrics, chemistry, and engineering. Also known as Tikhonov regularization, named for Andrey Tikhonov, it is a method of regularization of ill-posed problems. It is particularly useful to mitigate the problem of multicollinearity in linear regression, which commonly occurs in models with large numbers of parameters.
