Matrice (mathématiques)thumb|upright=1.5 En mathématiques, les matrices sont des tableaux d'éléments (nombres, caractères) qui servent à interpréter en termes calculatoires, et donc opérationnels, les résultats théoriques de l'algèbre linéaire et même de l'algèbre bilinéaire. Toutes les disciplines étudiant des phénomènes linéaires utilisent les matrices. Quant aux phénomènes non linéaires, on en donne souvent des approximations linéaires, comme en optique géométrique avec les approximations de Gauss.
MicrophoneUn microphone (souvent appelé micro par apocope) est un transducteur électroacoustique, c'est-à-dire un appareil capable de convertir un signal acoustique en signal électrique. L'usage de microphones est aujourd'hui largement répandu et concourt à de nombreuses applications pratiques : télécommunications (téléphone, radiotéléphonie, Interphone, systèmes d'intercommunication) ; sonorisation ; radiodiffusion et télévision ; enregistrement sonore notamment musical ; mesure acoustique.
Distance (mathématiques)En mathématiques, une distance est une application qui formalise l'idée intuitive de distance, c'est-à-dire la longueur qui sépare deux points. C'est par l'analyse des principales propriétés de la distance usuelle que Fréchet introduit la notion d'espace métrique, développée ensuite par Hausdorff. Elle introduit un langage géométrique dans de nombreuses questions d'analyse et de théorie des nombres.
Distance de LevenshteinLa 'distance de Levenshtein' est une distance, au sens mathématique du terme, donnant une mesure de la différence entre deux chaînes de caractères. Elle est égale au nombre minimal de caractères qu'il faut supprimer, insérer ou remplacer pour passer d’une chaîne à l’autre. Elle a été proposée par Vladimir Levenshtein en 1965. Elle est également connue sous les noms de distance d'édition ou de déformation dynamique temporelle, notamment en reconnaissance de formes et particulièrement en reconnaissance vocale.
Euclidean distanceIn mathematics, the Euclidean distance between two points in Euclidean space is the length of a line segment between the two points. It can be calculated from the Cartesian coordinates of the points using the Pythagorean theorem, therefore occasionally being called the Pythagorean distance. These names come from the ancient Greek mathematicians Euclid and Pythagoras, although Euclid did not represent distances as numbers, and the connection from the Pythagorean theorem to distance calculation was not made until the 18th century.
Logarithme d'une matriceEn mathématiques, et plus particulièrement en analyse, un logarithme d'une matrice est une autre matrice telle que son exponentielle soit égale à la matrice initiale. C'est une généralisation de la notion usuelle de logarithme, considéré comme inverse de la fonction exponentielle, mais le logarithme n'existe pas pour toutes les matrices, et n'est pas unique en général. L'étude du logarithme des matrices conduit au développement de la , car les matrices ayant un logarithme appartiennent à un groupe de Lie, et le logarithme est alors l'élément correspondant de l'algèbre de Lie associée.
Matrice orthogonaleUne matrice carrée A (n lignes, n colonnes) à coefficients réels est dite orthogonale si A A = I, où A est la matrice transposée de A et I est la matrice identité. Des exemples de matrices orthogonales sont les matrices de rotation, comme la matrice de rotation plane d'angle θ ou les matrices de permutation, comme Une matrice réelle A est orthogonale si et seulement si elle est inversible et son inverse est égale à sa transposée : A = A. Une matrice carrée est orthogonale si et seulement si ses vecteurs colonnes sont orthogonaux deux à deux et de norme 1.
Matrice de rotationEn mathématiques, et plus précisément en algèbre linéaire, une matrice de rotation Q est une matrice orthogonale de déterminant 1, ce qui peut s'exprimer par les équations suivantes : QtQ = I = QQt et det Q = 1, où Qt est la matrice transposée de Q, et I est la matrice identité. Ces matrices sont exactement celles qui, dans un espace euclidien, représentent les isométries (vectorielles) directes.
SonorisationLa sonorisation (souvent évoquée sous sa forme abrégée sono) consiste en la diffusion d’un son dans un espace important grâce à des moyens électroacoustiques. Les domaines typiques d’utilisation sont la sonorisation de spectacle vivant (concert ou théâtre), le disc jockey (diffusion de musiques déjà enregistrées), ou le Public Address (diffusion de musiques d’ambiance et/ou d’annonces).
IsométrieEn géométrie, une isométrie est une transformation, qui conserve les longueurs et les mesures d’angles, délimités par deux demi‐droites ou bien deux demi‐plans. Autrement dit, une isométrie est une similitude particulière, qui reproduit n’importe quelle figure à l’échelle 1. Ce rapport 1 de longueurs s’appelle le rapport de la similitude. Comme une similitude, une isométrie dite directe conserve l’orientation des figures, tandis qu’une isométrie indirecte inverse leur orientation.
Projection matrixIn statistics, the projection matrix , sometimes also called the influence matrix or hat matrix , maps the vector of response values (dependent variable values) to the vector of fitted values (or predicted values). It describes the influence each response value has on each fitted value. The diagonal elements of the projection matrix are the leverages, which describe the influence each response value has on the fitted value for that same observation.
Casque audiothumb|Un casque audio des années 1970. Un casque audio est un dispositif qui se place contre les oreilles et sert à restituer des contenus sonores. Le casque audio est composé de deux écouteurs, un pour chaque oreille. Chaque écouteur renferme un transducteur capable de restituer toutes les fréquences audibles, ou du moins la plus grande partie. L'immense majorité des casques utilise un transducteur électrodynamique (en langage courant, une sorte de haut-parleur miniature) mais il existe des casques utilisant d'autres types de transducteur : électrostatique, electret Ce sont toutefois des produits généralement marginaux et souvent très onéreux.
Mesure des distances en cosmologieEn cosmologie physique, la mesure des distances cosmologiques consiste à fournir la valeur d'une - ou un équivalent - entre deux objets ou évènements de l'Univers. On utilise souvent les mesures pour lier des quantités observables telles que la luminosité d'un quasar éloigné, le décalage vers le rouge d'une galaxie ou encore la dimension angulaire des pics acoustiques du spectre du fond diffus cosmologique, à une autre quantité qui n'est pas directement observable, mais est plus facile à calculer telles que les coordonnées comobiles des quasars, des galaxies, etc.
Distance de CookEn statistique, la distance de Cook est couramment utilisée pour estimer l'influence d'une donnée lors de l'utilisation de méthodes des moindres carrés. Dans le cas général, de l'utilisation de la méthode des moindres carrés, la distance de Cook peut être utilisée de plusieurs façons : pour indiquer les données qu'il serait intéressant de vérifier; pour indiquer les régions de l'espace de conception où il serait bon d'être en mesure d'obtenir plus de points de données. Ce nom vient du statisticien américain R.
Analyse de la complexité des algorithmesvignette|Représentation d'une recherche linéaire (en violet) face à une recherche binaire (en vert). La complexité algorithmique de la seconde est logarithmique alors que celle de la première est linéaire. L'analyse de la complexité d'un algorithme consiste en l'étude formelle de la quantité de ressources (par exemple de temps ou d'espace) nécessaire à l'exécution de cet algorithme. Celle-ci ne doit pas être confondue avec la théorie de la complexité, qui elle étudie la difficulté intrinsèque des problèmes, et ne se focalise pas sur un algorithme en particulier.
Informatique théoriquevignette|Une représentation artistique d'une machine de Turing. Les machines de Turing sont un modèle de calcul. L'informatique théorique est l'étude des fondements logiques et mathématiques de l'informatique. C'est une branche de la science informatique et la science formelle. Plus généralement, le terme est utilisé pour désigner des domaines ou sous-domaines de recherche centrés sur des vérités universelles (axiomes) en rapport avec l'informatique.
Algorithme d'approximationEn informatique théorique, un algorithme d'approximation est une méthode permettant de calculer une solution approchée à un problème algorithmique d'optimisation. Plus précisément, c'est une heuristique garantissant à la qualité de la solution qui fournit un rapport inférieur (si l'on minimise) à une constante, par rapport à la qualité optimale d'une solution, pour toutes les instances possibles du problème.
Enregistrement binauralvignette|Microphone binaural Le binaural est une des méthodes d'enregistrement cherchant à reproduire la perception sonore naturelle humaine et ce, par restitution au casque. Le principe est d'envoyer à chaque oreille un son le plus similaire possible à celui que reçoivent les oreilles quand elles écoutent une scène sonore naturelle. Cela implique d'enregistrer avec une tête artificielle et la restitution du son par un casque, car la restitution par haut-parleur introduit inévitablement une diaphonie détruisant l'effet binaural, ce qui n'a pas lieu avec un casque.
Topologie de la droite réellethumb|Richard Dedekind (1831 - 1916) a défini rigoureusement les nombres réels et posé les bases de leur étude topologique. La topologie de la droite réelle (ou topologie usuelle de R) est une structure mathématique qui donne, pour l'ensemble des nombres réels, des définitions précises aux notions de limite et de continuité. Historiquement, ces notions se sont développées autour de la notion de nombre (approcher des nombres comme la racine carrée de deux ou pi par d'autres plus « maniables ») et de la géométrie de la droite (à laquelle l'espace topologique des nombres réels peut être assimilé), du plan et de l'espace usuels.
Théorème du codage de canalEn théorie de l'information, le théorème du codage de canal aussi appelé deuxième théorème de Shannon montre qu'il est possible de transmettre des données numériques sur un canal bruité avec un taux d'erreur arbitrairement faible si le débit est inférieur à une certaine limite propre au canal. Ce résultat publié par Claude Shannon en 1948 est fondé sur des travaux antérieurs de Harry Nyquist et Ralph Hartley. La première preuve rigoureuse fut établie par Amiel Feinstein en 1954.
