Chaîne de Markovvignette|Exemple élémentaire de chaîne de Markov, à deux états A et E. Les flèches indiquent les probabilités de transition d'un état à un autre. En mathématiques, une chaîne de Markov est un processus de Markov à temps discret, ou à temps continu et à espace d'états discret. Un processus de Markov est un processus stochastique possédant la propriété de Markov : l'information utile pour la prédiction du futur est entièrement contenue dans l'état présent du processus et n'est pas dépendante des états antérieurs (le système n'a pas de « mémoire »).
Wind speedIn meteorology, wind speed, or wind flow speed, is a fundamental atmospheric quantity caused by air moving from high to low pressure, usually due to changes in temperature. Wind speed is now commonly measured with an anemometer. Wind speed affects weather forecasting, aviation and maritime operations, construction projects, growth and metabolism rate of many plant species, and has countless other implications. Wind direction is usually almost parallel to isobars (and not perpendicular, as one might expect), due to Earth's rotation.
Hygrométrievignette|Diagramme de l'air humide à 1013,25 hPa. L’hygrométrie est la science qui a pour objet la mesure de la quantité de vapeur d'eau contenue de l'air humide ; elle ne prend pas en compte l'eau présente sous forme liquide ou solide. L'air humide est un mélange, en proportion variable, d'air sec et de vapeur d'eau. L’hygrométrie est étudiée notamment par les météorologues, thermiciens et ingénieurs du génie des procédés. Il s'agit d'un cas particulier de la psychrométrie qui étudie plus généralement les mélanges gaz-vapeurs de deux espèces différentes.
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).
Cisaillement (météorologie)vignette|upright=1.5|alt=Ciel bleu comportant quelques nuages épars|Nuages de type cirrus avec des signes de vents cisaillants en haute altitude Le cisaillement du vent est une différence de la vitesse ou de la direction du vent entre deux points suffisamment proches dans l'atmosphère. Selon que les deux points de référence sont à des altitudes différentes ou à des coordonnées géographiques différentes, le cisaillement est dit vertical ou horizontal.
Wind gradientIn common usage, wind gradient, more specifically wind speed gradient or wind velocity gradient, or alternatively shear wind, is the vertical component of the gradient of the mean horizontal wind speed in the lower atmosphere. It is the rate of increase of wind strength with unit increase in height above ground level. In metric units, it is often measured in units of meters per second of speed, per kilometer of height (m/s/km), which reduces to the standard unit of shear rate, inverse seconds (s−1).
Markov modelIn probability theory, a Markov model is a stochastic model used to model pseudo-randomly changing systems. It is assumed that future states depend only on the current state, not on the events that occurred before it (that is, it assumes the Markov property). Generally, this assumption enables reasoning and computation with the model that would otherwise be intractable. For this reason, in the fields of predictive modelling and probabilistic forecasting, it is desirable for a given model to exhibit the Markov property.
VentLe vent est le mouvement d'une partie du gaz constituant une atmosphère planétaire située à la surface d'une planète. Les vents sont globalement provoqués par un réchauffement inégalement réparti à la surface de la planète provenant du rayonnement stellaire (énergie solaire) et par la rotation de la planète. Sur Terre, ce déplacement est essentiel à l'explication de tous les phénomènes météorologiques. Le vent est mécaniquement décrit par les lois de la dynamique des fluides, comme les courants marins.
Processus stochastiqueUn processus ou processus aléatoire (voir Calcul stochastique) ou fonction aléatoire (voir Probabilité) représente une évolution, discrète ou à temps continu, d'une variable aléatoire. Celle-ci intervient dans le calcul classique des probabilités, où elle mesure chaque résultat possible (ou réalisation) d'une épreuve. Cette notion se généralise à plusieurs dimensions. Un cas particulier important, le champ aléatoire de Markov, est utilisé en analyse spatiale.
HygromètreUn hygromètre est un appareil qui sert à mesurer l'humidité de l'air. Suivant le type, il mesure soit l'humidité relative de l'air, ou degré hygrométrique, soit son humidité absolue, soit d'autres valeurs (par exemple, le point de rosée) qui permettent de calculer les deux précédentes. La mesure de l'humidité relative est exprimée en %, avec une plage de mesure de 0 à 100 %. La mesure de l'humidité absolue s’exprime en geau/m3air humide ; on la trouve parfois aussi exprimée en geau/kgair sec, unités qui, au sens strict, s’appliquent au rapport de mélange.
Propriété de Markovvignette|Exemple de processus stochastique vérifiant la propriété de Markov: un mouvement Brownien (ici représenté en 3D) d'une particule dont la position à un instant t+1 ne dépend que de la position précédente à l'instant t. En probabilité, un processus stochastique vérifie la propriété de Markov si et seulement si la distribution conditionnelle de probabilité des états futurs, étant donnés les états passés et l'état présent, ne dépend en fait que de l'état présent et non pas des états passés (absence de « mémoire »).
Validation croiséeLa validation croisée () est, en apprentissage automatique, une méthode d’estimation de fiabilité d’un modèle fondée sur une technique d’échantillonnage. Supposons posséder un modèle statistique avec un ou plusieurs paramètres inconnus, et un ensemble de données d'apprentissage sur lequel on peut apprendre (ou « entraîner ») le modèle. Le processus d'apprentissage optimise les paramètres du modèle afin que celui-ci corresponde le mieux possible aux données d'apprentissage.
Loi normaleEn théorie des probabilités et en statistique, les lois normales sont parmi les lois de probabilité les plus utilisées pour modéliser des phénomènes naturels issus de plusieurs événements aléatoires. Elles sont en lien avec de nombreux objets mathématiques dont le mouvement brownien, le bruit blanc gaussien ou d'autres lois de probabilité. Elles sont également appelées lois gaussiennes, lois de Gauss ou lois de Laplace-Gauss des noms de Laplace (1749-1827) et Gauss (1777-1855), deux mathématiciens, astronomes et physiciens qui l'ont étudiée.
Variable aléatoirevignette|La valeur d’un dé après un lancer est une variable aléatoire comprise entre 1 et 6. En théorie des probabilités, une variable aléatoire est une variable dont la valeur est déterminée après la réalisation d’un phénomène, expérience ou événement, aléatoire. En voici des exemples : la valeur d’un dé entre 1 et 6 ; le côté de la pièce dans un pile ou face ; le nombre de voitures en attente dans la 2e file d’un télépéage autoroutier ; le jour de semaine de naissance de la prochaine personne que vous rencontrez ; le temps d’attente dans la queue du cinéma ; le poids de la part de tomme que le fromager vous coupe quand vous lui en demandez un quart ; etc.
Classement automatiquevignette|La fonction 1-x^2-2exp(-100x^2) (rouge) et les valeurs déplacées par un bruit de 0,1*N(0,1). Le classement automatique ou classification supervisée est la catégorisation algorithmique d'objets. Elle consiste à attribuer une classe ou catégorie à chaque objet (ou individu) à classer, en se fondant sur des données statistiques. Elle fait couramment appel à l'apprentissage automatique et est largement utilisée en reconnaissance de formes. En français, le classement fait référence à l'action de classer donc de « ranger dans une classe ».
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.
Qualité de l'air intérieurLa qualité de l'air intérieur (QAI) recouvre l'étude des paramètres de confort (température, hygrométrie) et de la composition de l'air dans les environnements clos (bâtiments, mais aussi dans les transports en commun, par exemple), dans le but d'assurer la santé des usagers. La pollution intérieure est une notion un peu plus restreinte qui désigne classiquement les composés chimiques (hors ) susceptibles d'être présents dans l'air intérieur, ainsi que les fumées et poussières.
Confort thermiquethumb|Bivouac dans un sac de couchage très isolant. Malgré le froid, le dormeur dort confortablement. La notion de confort thermique est le plus souvent appliquée à l'être humain, bien qu'elle puisse s'appliquer à tout être vivant. En effet, la vie - et spécialement l'activité métabolique assurant les fonctions vitales - n'est possible que dans une certaine plage de température, qui varie d'une espèce à l'autre. Il existe cependant des conditions d'ambiance optimales qui seront ressenties par l'individu comme celle d'un état de confort thermique.
Modèle statistiqueUn modèle statistique est une description mathématique approximative du mécanisme qui a généré les observations, que l'on suppose être un processus stochastique et non un processus déterministe. Il s’exprime généralement à l’aide d’une famille de distributions (ensemble de distributions) et d’hypothèses sur les variables aléatoires X1, . . ., Xn. Chaque membre de la famille est une approximation possible de F : l’inférence consiste donc à déterminer le membre qui s’accorde le mieux avec les données.
PsychrométrieLa psychrométrie est le domaine scientifique concernant la détermination des caractéristiques physiques et thermodynamiques d'un mélange gaz-vapeur correspondant à deux espèces différentes. Dans ce couple gaz-vapeur, le gaz est considéré comme incondensable dans les conditions du domaine d'application. L'hygrométrie est le cas particulier du mélange air-vapeur d'eau. « Psychro » vient du grec ψυχρός, un adjectif qui signifie « être froid », sensation liée à l'enthalpie de vaporisation : l'évaporation consomme de l'énergie de vaporisation et provoque donc une sensation de froid.
