Réseau de neurones récurrentsUn réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.
First-order partial differential equationIn mathematics, a first-order partial differential equation is a partial differential equation that involves only first derivatives of the unknown function of n variables. The equation takes the form Such equations arise in the construction of characteristic surfaces for hyperbolic partial differential equations, in the calculus of variations, in some geometrical problems, and in simple models for gas dynamics whose solution involves the method of characteristics.
Phénomène de GibbsEn mathématiques, lors de l'étude des séries de Fourier et des transformées de Fourier, il apparaît parfois une déformation du signal, connue sous le nom de phénomène de Gibbs. Ce phénomène est un effet de bord qui se produit à proximité d'une discontinuité, lors de l'analyse d'une fonction dérivable par morceaux. Le phénomène fut mis pour la première fois en évidence en 1848 par Henry Wilbraham, mais cette découverte ne connut guère d'écho.
DissipationEn physique, la dissipation désigne le phénomène selon lequel un système dynamique (onde, oscillation...) perd de l'énergie au cours du temps. Cette perte est principalement due aux frottements et aux turbulences, et l'énergie correspondante est alors dégradée en chaleur, une forme d'énergie qui ne pourra pas être intégralement retransformée en énergie mécanique, comme l'affirme le deuxième principe de la thermodynamique. Amortissement Dissipateur thermique Entropie Hystérésis Théorème de fluctuation-dissi
Stochastic partial differential equationStochastic partial differential equations (SPDEs) generalize partial differential equations via random force terms and coefficients, in the same way ordinary stochastic differential equations generalize ordinary differential equations. They have relevance to quantum field theory, statistical mechanics, and spatial modeling. One of the most studied SPDEs is the stochastic heat equation, which may formally be written as where is the Laplacian and denotes space-time white noise.
Réseau de neurones à propagation avantUn réseau de neurones à propagation avant, en anglais feedforward neural network, est un réseau de neurones artificiels acyclique, se distinguant ainsi des réseaux de neurones récurrents. Le plus connu est le perceptron multicouche qui est une extension du premier réseau de neurones artificiel, le perceptron inventé en 1957 par Frank Rosenblatt. vignette|Réseau de neurones à propagation avant Le réseau de neurones à propagation avant est le premier type de réseau neuronal artificiel conçu. C'est aussi le plus simple.
Perceptrons (book)Perceptrons: an introduction to computational geometry is a book written by Marvin Minsky and Seymour Papert and published in 1969. An edition with handwritten corrections and additions was released in the early 1970s. An expanded edition was further published in 1987, containing a chapter dedicated to counter the criticisms made of it in the 1980s. The main subject of the book is the perceptron, a type of artificial neural network developed in the late 1950s and early 1960s.
Phénomène de Rungedroite|vignette|La courbe rouge est la fonction de Runge ; la courbe bleue est le polynôme interpolateur de degré 5 et la courbe verte est le polynôme interpolateur de degré 9. L'approximation est de plus en plus mauvaise. Dans le domaine mathématique de l'analyse numérique, le phénomène de Runge se manifeste dans le contexte de l'interpolation polynomiale, en particulier l'interpolation de Lagrange. Avec certaines fonctions (même analytiques), l'augmentation du nombre n de points d'interpolation ne constitue pas nécessairement une bonne stratégie d'approximation.
Équations de Navier-Stokesthumb|Léonard de Vinci : écoulement dans une fontaine En mécanique des fluides, les équations de Navier-Stokes sont des équations aux dérivées partielles non linéaires qui décrivent le mouvement des fluides newtoniens (donc des gaz et de la majeure partie des liquides). La résolution de ces équations modélisant un fluide comme un milieu continu à une seule phase est difficile, et l'existence mathématique de solutions des équations de Navier-Stokes n'est pas démontrée.
Prévision numérique du tempsLa prévision numérique du temps (PNT) est une application de la météorologie et de l'informatique. Elle repose sur le choix d'équations mathématiques offrant une proche approximation du comportement de l'atmosphère réelle. Ces équations sont ensuite résolues, à l'aide d'un ordinateur, pour obtenir une simulation accélérée des états futurs de l'atmosphère. Le logiciel mettant en œuvre cette simulation est appelé un modèle de prévision numérique du temps.
Fundamental solutionIn mathematics, a fundamental solution for a linear partial differential operator L is a formulation in the language of distribution theory of the older idea of a Green's function (although unlike Green's functions, fundamental solutions do not address boundary conditions). In terms of the Dirac delta "function" δ(x), a fundamental solution F is a solution of the inhomogeneous equation Here F is a priori only assumed to be a distribution. This concept has long been utilized for the Laplacian in two and three dimensions.
Onde de chocvignette|upright=1.2|Strioscopie en vol de deux Northrop T-38 Talon avec interaction des écoulements au passage du mur du son. Une onde de choc est une discontinuité de pression dans la propagation d'un fluide homogène. Le processus est irréversible. Il peut être créé par une explosion ou par le déplacement d'un objet à vitesse supersonique. Cette appellation s'applique d'abord historiquement aux gaz qui sont décrits par l'équation de Boltzmann. Elle s'étend à tous les milieux pouvant être décrits de la même façon : liquides, solides, milieux dispersés (trafic routier.
