Physique théoriquevignette|Discussion entre physiciens théoriciens à l'École de physique des Houches. La physique théorique est la branche de la physique qui étudie l’aspect théorique des lois physiques et en développe le formalisme mathématique. C'est dans ce domaine que l'on crée les théories, les équations et les constantes en rapport avec la physique. Elle constitue un champ d'études intermédiaire entre la physique expérimentale et les mathématiques, et a souvent contribué au développement de l’une comme de l’autre.
Principe d'exclusion de PauliEn 1925, Wolfgang Pauli proposa un principe selon lequel les électrons appartenant à un même système ne peuvent pas se trouver simultanément dans le même état quantique. Par la suite, ce principe est généralisé à tout fermion ou particule de spin demi-entier. Les fermions comprennent des particules élémentaires telles que l'électron, le neutrino et les quarks, ainsi que des particules composées telles que les protons, les neutrons et certains noyaux atomiques et atomes.
HafniumLe hafnium est l'élément chimique de numéro atomique 72, de symbole Hf. Le hafnium ressemble chimiquement au zirconium et on le trouve dans tous les minerais de zirconium. Le corps simple hafnium est un métal de transition tétravalent d'un aspect gris argenté. On l'utilise dans les alliages de tungstène pour la confection de filaments et d'électrodes, et comme absorbeur de neutrons dans les barres (ou croix) de contrôle de la réactivité nucléaire. L'abondance du hafnium dans la croûte terrestre est de .
Configuration électroniqueredresse=1.6|vignette|Planche synthétisant la règle de Klechkowski (en haut à gauche) de remplissage des sous-couches électroniques ; en haut la géométrie des quatre types d'orbitales atomiques ; au centre la géométrie de quelques orbitales moléculaires ; en bas le nombre maximum d'électrons pouvant occuper les atomiques connues à l'état fondamental.
ImagerieL’imagerie consiste en la conception, la fabrication et le commerce des s. À la fin du , le terme désigne un ensemble d'objets sculptés qui représentent des êtres ou des choses. La fabrication se faisait soit à la main, soit par impression mécanique. À partir de la fin du , elle se fait principalement par ordinateur et imprimante. L'imagerie définit aussi simplement un ensemble d'images ayant soit une même origine et un style défini (par exemple, l'), soit un même style et un même genre (par exemple, l').
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).
Molécule d'eauLa molécule d’eau, de formule , est le constituant essentiel de l’eau pure. Celle-ci contient également des ions résultant de l’autoprotolyse de l’eau selon l’équation d'équilibre : H + OH (ou 2 HO + OH). L’eau pure n’est pas présente dans la nature et doit être obtenue par des processus physiques. Cette molécule a des propriétés complexes à cause de sa polarisation (voir la section Nature dipolaire). L’eau à pression ambiante (environ un bar) est gazeuse au-dessus de , solide en dessous de et liquide entre les deux.
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 .
Tableau périodique étenduredresse=1.5|vignette|Tableau périodique étendu proposé par P. Pyykkö. Un tableau périodique étendu est un tableau périodique comportant des éléments chimiques au-delà de la , éléments hypothétiques de numéro atomique supérieur à 118 (correspondant à l'oganesson) classés en fonction de leurs configurations électroniques calculées. Le premier tableau périodique étendu a été théorisé par Glenn Seaborg en 1969 : il prévoyait une contenant du bloc g et une nouvelle famille d'éléments chimiques dite des « superactinides ».
Imagerie médicaleL'imagerie médicale regroupe les moyens d'acquisition et de restitution d'images du corps humain à partir de différents phénomènes physiques tels que l'absorption des rayons X, la résonance magnétique nucléaire, la réflexion d'ondes ultrasons ou la radioactivité auxquels on associe parfois les techniques d'imagerie optique comme l'endoscopie. Apparues, pour les plus anciennes, au tournant du , ces techniques ont révolutionné la médecine grâce au progrès de l'informatique en permettant de visualiser indirectement l'anatomie, la physiologie ou le métabolisme du corps humain.
BiomathématiqueLa biomathématique est le domaine d'étude qui réunit la biologie et les mathématiques. De façon précise les biomathématiques sont constituées par l'ensemble des méthodes et techniques mathématiques, numériques et informatiques qui permettent d'étudier et de modéliser les phénomènes et processus biologiques. Il s'agit donc bien d'une science fortement pluridisciplinaire que le mathématicien seul (ou le biologiste seul) est incapable de développer. Pour naître et vivre cette discipline exige des équipes interdisciplinaires mues par le sens du concret.
Statistical model validationIn statistics, model validation is the task of evaluating whether a chosen statistical model is appropriate or not. Oftentimes in statistical inference, inferences from models that appear to fit their data may be flukes, resulting in a misunderstanding by researchers of the actual relevance of their model. To combat this, model validation is used to test whether a statistical model can hold up to permutations in the data.
