Cratère d'impactUn cratère d'impact est une dépression de forme plus ou moins circulaire issue de la collision d'un objet sur un autre de taille suffisamment grande pour qu'il ne soit pas complètement détruit par l'impact. Quand la dépression est beaucoup moins profonde que large, on parle d'un bassin d'impact. L'expression est particulièrement utilisée en astronomie pour désigner la dépression résultant d'un impact cosmique, c'est-à-dire de la collision d'objets célestes (un astéroïde ou une comète) percutant la Terre, la Lune ou tout autre corps solide se mouvant dans l'espace et suffisamment gros pour que la puissance de l'impact ne cause pas sa destruction.
Models of communicationModels of communication are simplified representations of the process of communication. Most models try to describe both verbal and non-verbal communication and often understand it as an exchange of messages. Their function is to give a compact overview of the complex process of communication. This helps researchers formulate hypotheses, apply communication-related concepts to real-world cases, and test predictions. Despite their usefulness, many models are criticized based on the claim that they are too simple because they leave out essential aspects.
Hiver d'impactL'hiver d'impact est un phénomène hypothétique caractérisé par une baisse de la température globale de la Terre due à la collision d'un corps extraterrestre d'une taille considérable sur la surface de cette dernière. Ainsi, la chute d'un astéroïde ou d'une comète sur Terre mènerait à l'éjection de poussières et de cendres dans l'atmosphère terrestre, bloquant de ce fait les rayons du Soleil. Un tel événement causerait une chute drastique de la température globale.
Algorithme du gradientLalgorithme du gradient, aussi appelé algorithme de descente de gradient, désigne un algorithme d'optimisation différentiable. Il est par conséquent destiné à minimiser une fonction réelle différentiable définie sur un espace euclidien (par exemple, , l'espace des n-uplets de nombres réels, muni d'un produit scalaire) ou, plus généralement, sur un espace hilbertien. L'algorithme est itératif et procède donc par améliorations successives. Au point courant, un déplacement est effectué dans la direction opposée au gradient, de manière à faire décroître la fonction.
Multiplicateur de LagrangeEn mathématiques, et plus particulièrement en analyse, la méthode des multiplicateurs de Lagrange permet de trouver les points stationnaires (maximum, minimum...) d'une fonction dérivable d'une ou plusieurs variables, sous contraintes. On cherche à trouver l'extremum, un minimum ou un maximum, d'une fonction φ de n variables à valeurs dans les nombres réels, ou encore d'un espace euclidien de dimension n, parmi les points respectant une contrainte, de type ψ(x) = 0 où ψ est une fonction du même ensemble de départ que φ.
Méthode itérativeEn analyse numérique, une méthode itérative est un procédé algorithmique utilisé pour résoudre un problème, par exemple la recherche d’une solution d’un système d'équations ou d’un problème d’optimisation. En débutant par le choix d’un point initial considéré comme une première ébauche de solution, la méthode procède par itérations au cours desquelles elle détermine une succession de solutions approximatives raffinées qui se rapprochent graduellement de la solution cherchée. Les points générés sont appelés des itérés.
Cognitive restructuringCognitive restructuring (CR) is a psychotherapeutic process of learning to identify and dispute irrational or maladaptive thoughts known as cognitive distortions, such as all-or-nothing thinking (splitting), magical thinking, overgeneralization, magnification, and emotional reasoning, which are commonly associated with many mental health disorders. CR employs many strategies, such as Socratic questioning, thought recording, and , and is used in many types of therapies, including cognitive behavioral therapy (CBT) and rational emotive behaviour therapy (REBT).
Algorithme du gradient stochastiqueL'algorithme du gradient stochastique est une méthode de descente de gradient (itérative) utilisée pour la minimisation d'une fonction objectif qui est écrite comme une somme de fonctions différentiables. À la fois l'estimation statistique et l'apprentissage automatique s'intéressent au problème de la minimisation d'une fonction objectif qui a la forme d'une somme : où le paramètre qui minimise doit être estimé. Chacune des fonctions est généralement associée avec la -ème observation de l'ensemble des données (utilisées pour l'apprentissage).
Équations de Lagrangevignette|Joseph-Louis Lagrange Les équations de Lagrange, découvertes en 1788 par le mathématicien Joseph-Louis Lagrange, sont une reformulation de la mécanique classique. Il s'agit d'une reformulation de l'équation de Newton, qui ne fait pas intervenir les forces de réaction. Pour cela, on exprime les contraintes que subit la particule étudiée sous la forme d'équations du type : Il n'y a qu'une équation si le mouvement est contraint à une surface, deux s'il est contraint à une courbe.
Capacité d'un canalLa capacité d'un canal, en génie électrique, en informatique et en théorie de l'information, est la limite supérieure étroite du débit auquel l'information peut être transmise de manière fiable sur un canal de communication. Suivant les termes du théorème de codage du canal bruyant, la capacité d'un canal donné est le débit d'information le plus élevé (en unités d'information par unité de temps) qui peut être atteint avec une probabilité d'erreur arbitrairement faible. La théorie de l'information, développée par Claude E.
Refroidissement passifvignette|Dissipateur thermique à ailettes doté d'une fixation du dissipateur thermique par clip en Z. Un système de refroidissement passif est une installation de refroidissement d'un bâtiment ne consommant pas d'énergie. Rafraîchissement par ventilation (le puits thermique est l'air), système le plus communément utilisé. Rafraîchissement géothermique (le puits thermique est le terrain). Rafraîchissement par évaporation ((le puits thermique est l'eau). Rafraîchissement radiatif (le puits thermique est le ciel nocturne).
Dualité (optimisation)En théorie de l'optimisation, la dualité ou principe de dualité désigne le principe selon lequel les problèmes d'optimisation peuvent être vus de deux perspectives, le problème primal ou le problème dual, et la solution du problème dual donne une borne inférieure à la solution du problème (de minimisation) primal. Cependant, en général les valeurs optimales des problèmes primal et dual ne sont pas forcément égales : cette différence est appelée saut de dualité. Pour les problèmes en optimisation convexe, ce saut est nul sous contraintes.
