Structure algébriqueEn mathématiques, une structure algébrique est définie axiomatiquement par une ou plusieurs opérations sur un ensemble (dites internes), éventuellement muni d’autres opérations (externes) dépendant d’autres ensembles, toutes ces opérations satisfaisant certaines relations telles que l’associativité, la commutativité ou la distributivité. La structure de groupe qui émerge progressivement au , avec une seule opération interne et quelques propriétés se formalise au début du avec une kyrielle de structures d’algèbre générale moins restrictives (monoïde) ou au contraire enrichies par une seconde opération (anneau, corps, algèbre de Boole.
Rendements d'échellevignette|Des rendements d'échelle croissants Les rendements d'échelle représentent l'accroissement de l'efficience (produire autant avec moins de moyens) à la suite de l'augmentation des facteurs de production. Les économies d'échelle traduisent la baisse du coût moyen de production consécutive à une hausse de la production. Les indicateurs des rendements d'échelle analysent la variation de l'activité d'une entreprise par rapport à la variation de ses facteurs de production.
Image (mathématiques)En mathématiques, la notion d’image est reliée à la notion d’application avec plusieurs définitions distinctes. Étant donné une application : pour tout élément x de E, l’unique élément qui lui est relié dans F est appelé image de x par f, et dans ce cas on dit que x est un antécédent de par f ; l’ensemble des images des éléments de E est appelé de f, ou simplement image de f, et se note ; vignette|f(X) est en jaune.
Science de la natureLes sciences de la nature, ou sciences naturelles, ont pour objet le monde naturel. Il s'agit de termes surtout utilisés dans le domaine de l'enseignement scolaire. Les termes « sciences de la nature », « sciences naturelles » et « histoire naturelle » sont en réalité équivalents. La nuance sémantique qui les différencie consiste en ce que « sciences de la nature » et « sciences naturelles » sont des termes qui mettent l'accent sur un ensemble de sciences, chacune spécialisée, alors que le terme « histoire naturelle », le plus ancien des trois, est toujours exprimé au singulier en signifiant ainsi davantage l'unicité des sciences qui étudient la nature plutôt que leur diversité en tant que telle.
Discrete wavelet transformIn numerical analysis and functional analysis, a discrete wavelet transform (DWT) is any wavelet transform for which the wavelets are discretely sampled. As with other wavelet transforms, a key advantage it has over Fourier transforms is temporal resolution: it captures both frequency and location information (location in time). Haar wavelet The first DWT was invented by Hungarian mathematician Alfréd Haar. For an input represented by a list of numbers, the Haar wavelet transform may be considered to pair up input values, storing the difference and passing the sum.
Mécanique quantique dans l'espace des phasesLa formulation de la mécanique quantique dans l'espace des phases place les variables de position et d'impulsion sur un pied d'égalité dans l'espace des phases. En revanche, la représentation de Schrödinger utilise soit la représentation dans l'espace des positions, soit la représentation dans celui des impulsions (voir la page espace des positions et des impulsions).
Sparse dictionary learningSparse dictionary learning (also known as sparse coding or SDL) is a representation learning method which aims at finding a sparse representation of the input data in the form of a linear combination of basic elements as well as those basic elements themselves. These elements are called atoms and they compose a dictionary. Atoms in the dictionary are not required to be orthogonal, and they may be an over-complete spanning set. This problem setup also allows the dimensionality of the signals being represented to be higher than the one of the signals being observed.
Économie d'échelleUne économie d'échelle correspond à la baisse du coût unitaire d'un produit qu'obtient une entreprise en accroissant la quantité de sa production. On parlera ainsi d'économie d'échelle si chaque bien produit coûte moins cher à produire lorsque les quantités produites (économies d'échelle par rapport au coût de production) ou vendues (économies d'échelle par rapport au coût de revient) augmentent.
Méthode de Newtonvignette|Une itération de la méthode de Newton. En analyse numérique, la méthode de Newton ou méthode de Newton-Raphson est, dans son application la plus simple, un algorithme efficace pour trouver numériquement une approximation précise d'un zéro (ou racine) d'une fonction réelle d'une variable réelle. Cette méthode doit son nom aux mathématiciens anglais Isaac Newton (1643-1727) et Joseph Raphson (peut-être 1648-1715), qui furent les premiers à la décrire pour la recherche des solutions d'une équation polynomiale.
Postulats de la mécanique quantiquevignette|Participants au Congrès Solvay de 1927 sur la mécanique quantique Cet article traite des postulats de la mécanique quantique. La description du monde microscopique que fournit la mécanique quantique s'appuie sur une vision radicalement nouvelle, et s'oppose en cela à la mécanique classique. Elle repose sur des postulats. S'il existe un très large consensus entre les physiciens sur la manière de réaliser les calculs qui permettent de rendre compte des phénomènes quantiques et de prévoir leur évolution, il n'existe pas en revanche de consensus sur une manière unique de les expliquer aux étudiants.
Déséconomie d'échelleEn microéconomie, les déséconomies d'échelle sont les inconvénients de coût que les entreprises et les gouvernements accumulent en raison de l'augmentation de la taille ou de la production des entreprises, ce qui entraîne une production de biens et de services à des coûts unitaires plus élevés. Cela suit généralement la loi des rendements décroissants, où une augmentation supplémentaire de la production entraînera une augmentation encore plus importante du coût moyen. Ce concept est le contraire des économies d'échelle.
Edge-preserving smoothingEdge-preserving smoothing or edge-preserving filtering is an technique that smooths away noise or textures while retaining sharp edges. Examples are the median, bilateral, guided, anisotropic diffusion, and Kuwahara filters. In many applications, e.g., medical or satellite imaging, the edges are key features and thus must be preserved sharp and undistorted in smoothing/denoising. Edge-preserving filters are designed to automatically limit the smoothing at “edges” in images measured, e.g., by high gradient magnitudes.
