41 relations: Algorithme de Gauss-Newton, Algorithme de Levenberg-Marquardt, Algorithme de Metropolis-Hastings, Approximation de fonction, Coefficient de détermination, Compression de courbe, Décomposition en valeurs singulières, Déconvolution, Développement limité, Fonction d'erreur, Fonction de Pearson, Fonction de Voigt, Fonction gaussienne, Fonction lorentzienne, Franglais, Hermitien, Interpolation numérique, Loi de probabilité, Matrice jacobienne, Matrice transposée, Méthode de Newton, Méthode de Rietveld, Méthode des moindres carrés, Méthode essai-erreur, Méthode itérative, Mode (statistiques), Polynôme, Produit (mathématiques), Produit de convolution, Pseudo-inverse, Pseudo-solution, Rapport signal sur bruit, Régression (statistiques), Régression circulaire, Régression elliptique, Régression linéaire multiple, Régression polynomiale, Sigmoïde (mathématiques), Somme (arithmétique), Système d'équations, Système d'équations linéaires.
Algorithme de Gauss-Newton
En mathématiques, l'algorithme de Gauss-Newton est une méthode de résolution des problèmes de moindres carrés non linéaires.
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Algorithme de Levenberg-Marquardt
L’algorithme de Levenberg-Marquardt, ou algorithme LM, permet d'obtenir une solution numérique au problème de minimisation d'une fonction, souvent non linéaire et dépendant de plusieurs variables.
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Algorithme de Metropolis-Hastings
En statistique, l'algorithme de Metropolis-Hastings est une méthode MCMC dont le but est d'obtenir un échantillonnage aléatoire d'une distribution de probabilité quand l'échantillonnage direct en est difficile.
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Approximation de fonction
L'approximation de fonction concerne toutes les méthodes permettant d'approcher une fonction mathématique par une suite de fonctions qui convergent dans un certain espace fonctionnel.
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Coefficient de détermination
Illustration du coefficient de détermination pour une régression linéaire. Le coefficient de détermination est égal à 1 moins le rapport entre la surface des carrés bleus et la surface des carrés rouges. En statistique, le coefficient de détermination linéaire de Pearson, noté ou, est une mesure de la qualité de la prédiction d'une régression linéaire.
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Compression de courbe
Compression de courbe (15 → 6 points) La compression de courbe (curve-fitting compaction)est une méthode de compression de données utilisée pour le stockage ou la transmission de données.
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Décomposition en valeurs singulières
En mathématiques, le procédé d'algèbre linéaire de décomposition en valeurs singulières (ou SVD, de l'anglais) d'une matrice est un outil important de factorisation des matrices rectangulaires réelles ou complexes.
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Déconvolution
En mathématiques, la déconvolution est un procédé algorithmique destiné à inverser les effets de la convolution.
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Développement limité
En physique et en mathématiques, un développement limité (noté DL) d'une fonction en un point est une approximation polynomiale de cette fonction au voisinage de ce point, c'est-à-dire l'écriture de cette fonction sous la forme de la somme.
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Fonction d'erreur
Construction de la fonction d'erreur réelle. En mathématiques, la fonction d'erreur (aussi appelée fonction d'erreur de Gauss) est une fonction entière utilisée en analyse.
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Fonction de Pearson
Les fonctions de Pearson ont été créées pour représenter des distributions unimodales.
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Fonction de Voigt
Fonctions de Gauss, de Lorentz et de Voigt Une fonction de Voigt est le produit de convolution d'une fonction gaussienne d'une fonction lorentzienne et d'une distribution de Dirac, cette dernière donnant la translation.
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Fonction gaussienne
Fonction gaussienne pour μ.
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Fonction lorentzienne
Une fonction lorentzienne, ou courbe lorentzienne — du nom de Hendrik Lorentz — est une fonction de la forme suivante: C'est l'expression la plus simple d'une lorentzienne, centrée en x.
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Franglais
Le franglais, mot-valise formé des mots « français » et « anglais », désigne une langue française fortement anglicisée, dans l'expression écrite comme orale.
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Hermitien
Plusieurs entités mathématiques sont qualifiées d'hermitiennes en référence au mathématicien Charles Hermite.
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Interpolation numérique
En analyse numérique (et dans son application algorithmique discrète pour le calcul numérique), l'interpolation est une opération mathématique permettant de remplacer une courbe ou une fonction par une autre courbe (ou fonction) plus simple, mais qui coïncide avec la première en un nombre fini de points (ou de valeurs) donnés au départ.
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Loi de probabilité
400px En théorie des probabilités et en statistique, une loi de probabilité décrit le comportement aléatoire d'un phénomène dépendant du hasard.
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Matrice jacobienne
En analyse vectorielle, la matrice jacobienne est la matrice des dérivées partielles du premier ordre d'une fonction vectorielle en un point donné.
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Matrice transposée
En mathématiques, la matrice transposée (ou la transposée) d'une matrice A \in\mathrm M_(K) est la matrice A^\mathsf\in\mathrm M_(K), également notée ^\!A ou A', obtenue en échangeant les lignes et les colonnes de A. Plus précisément, si on note a_ pour (i,j) \in \ \times \ et b_ pour (i,j) \in \ \times \ les coefficients respectivement de A et de A^\mathsf alors pour tout (i,j) \in \ \times \ on a b_.
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Méthode de Newton
Une itération de la méthode de Newton. En analyse numérique, la méthode de Newton ou méthode de Newton-Raphson est, dans son application la plus simple, un algorithme efficace pour trouver numériquement une approximation précise d'un zéro (ou racine) d'une fonction réelle d'une variable réelle.
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Méthode de Rietveld
La méthode de Rietveld est une méthode d'analyse en diffractométrie de rayons X et de neutrons sur poudre.
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Méthode des moindres carrés
La méthode des moindres carrés, indépendamment élaborée par Legendre et Gauss au début du, permet de comparer des données expérimentales, généralement entachées d’erreurs de mesure, à un modèle mathématique censé décrire ces données.
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Méthode essai-erreur
La méthode essai-erreur ou méthode essai et erreur est une méthode fondamentale de résolution de problèmes.
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Méthode itérative
En 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.
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Mode (statistiques)
En statistique, le mode, ou valeur dominante, est la valeur la plus représentée d'une variable quelconque dans une population donnée.
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Polynôme
Courbe représentative d'une fonction cubique. En mathématiques, un polynôme est une expression formée uniquement de produits et de sommes de constantes et d'indéterminées (aussi appelées variables), habituellement notées X, Y, Z, etc.
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Produit (mathématiques)
On nomme produit de nombres entiers, réels, complexes ou autres le résultat de leur multiplication.
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Produit de convolution
En mathématiques, le produit de convolution est un opérateur bilinéaire et un produit commutatif, généralement noté « », qui, à deux fonctions et sur un même domaine infini, fait correspondre une autre fonction « » sur ce domaine, qui en tout point de celui-ci est égale à l'intégrale sur l'entièreté du domaine (ou la somme si celui-ci est discret) d'une des deux fonctions autour de ce point, pondérée par l'autre fonction autour de l'origine — les deux fonctions étant parcourues en sens contraire l'une de l'autre (nécessaire pour garantir la commutativité).
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Pseudo-inverse
En mathématiques, et plus précisément en algèbre linéaire, la notion de pseudo-inverse (ou inverse généralisé) généralise celle d’inverse d’une application linéaire ou d’une matrice aux cas non inversibles en lui supprimant certaines des propriétés demandées aux inverses, ou en l’étendant aux espaces non algébriques plus larges.
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Pseudo-solution
En mathématiques, et plus précisément en algèbre linéaire, une pseudo-solution d'un système (S) d'équations linéaires Ax.
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Rapport signal sur bruit
En électronique, le rapport signal sur bruit (SNR) est le rapport des puissances entre la partie du signal qui représente une information et le reste, qui constitue un bruit de fond.
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Régression (statistiques)
En mathématiques, la régression recouvre plusieurs méthodes d’analyse statistique permettant d’approcher une variable à partir d’autres qui lui sont corrélées.
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Régression circulaire
Régression circulaire: méthode linéaire de Coope. Régression sur des points décrivant un arc de cercle de centre (1; 1) et de rayon 4. La régression circulaire consiste à trouver le « meilleur cercle » décrivant un ensemble de points, dans le sens où la position du cercle minimise une fonction de résidu, mesurant l'écart entre le cercle et l'ensemble des points, et que l'on cherche à minimiser cette fonction; on utilise fréquemment la méthode des moindres carrés, mais d'autres solutions sont possibles.
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Régression elliptique
La régression elliptique consiste à trouver la « meilleure ellipse », au sens des moindres carrés, décrivant un ensemble de points.
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Régression linéaire multiple
En statistique, la régression linéaire multiple est une méthode de régression mathématique étendant la régression linéaire simple pour décrire les variations d'une variable endogène associée aux variations de plusieurs variables exogènes.
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Régression polynomiale
Régression sur un nuage de points par un polynôme de degré croissant. La régression polynomiale est une analyse statistique qui décrit la variation d'une variable aléatoire expliquée à partir d'une fonction polynomiale d'une variable aléatoire explicative.
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Sigmoïde (mathématiques)
En mathématiques, la fonction sigmoïde (dite aussi courbe en S) est définie par: mais on la généralise à toute fonction dont l'expression est: Elle représente la fonction de répartition de la loi logistique.
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Somme (arithmétique)
En mathématiques, la somme de deux nombres est le résultat de leur addition.
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Système d'équations
Un système d'équations est un ensemble d'équations, utilisant les mêmes variables ou inconnues; une est l'affectation d'une valeur à chacune de ces variables, de telle façon que toutes les équations du système soient satisfaites simultanément (s'il y a n inconnues, une solution est donc un ''n''-uplet de valeurs particulières des inconnues).
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Système d'équations linéaires
En mathématiques et particulièrement en algèbre linéaire, un système d'équations linéaires est un système d'équations constitué d'équations linéaires qui portent sur les mêmes inconnues.
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Redirections ici:
Ajustement de profil, Fitting, Profile fitting, Simulation de profil.