Convection thermiqueLa convection (thermique) désigne le transfert d'énergie thermique au sein d'un fluide en mouvement ou entre un fluide en mouvement et une paroi solide. Ce transfert d'énergie est réalisé par deux modes de transfert élémentaire combinés que sont l'advection et la diffusion. La convection constitue, avec la conduction et le rayonnement, l'un des trois modes d'échange de chaleur entre deux systèmes, et diffère de ces derniers par la méthode de transfert.
Linear least squaresLinear least squares (LLS) is the least squares approximation of linear functions to data. It is a set of formulations for solving statistical problems involved in linear regression, including variants for ordinary (unweighted), weighted, and generalized (correlated) residuals. Numerical methods for linear least squares include inverting the matrix of the normal equations and orthogonal decomposition methods. The three main linear least squares formulations are: Ordinary least squares (OLS) is the most common estimator.
Constrained optimizationIn mathematical optimization, constrained optimization (in some contexts called constraint optimization) is the process of optimizing an objective function with respect to some variables in the presence of constraints on those variables. The objective function is either a cost function or energy function, which is to be minimized, or a reward function or utility function, which is to be maximized.
Méthodes de refroidissement pour ordinateurLes méthodes de refroidissement pour ordinateur sont les moyens permettant de réduire la température de certains composants d'ordinateur afin d'éviter leur surchauffe. La majorité des composants d'un ordinateur chauffent, allant d'une très faible production de chaleur pour les lecteurs optiques, à une production beaucoup plus importantes pour le microprocesseur voire la carte graphique, laquelle consomme parfois plus que le processeur.
Méthode des moindres carrés ordinairevignette|Graphique d'une régression linéaire La méthode des moindres carrés ordinaire (MCO) est le nom technique de la régression mathématique en statistiques, et plus particulièrement de la régression linéaire. Il s'agit d'un modèle couramment utilisé en économétrie. Il s'agit d'ajuster un nuage de points selon une relation linéaire, prenant la forme de la relation matricielle , où est un terme d'erreur.
Refroidissement à eauLe refroidissement à eau (watercooling en anglais) est une branche du refroidissement liquide ayant pour particularité d’utiliser l’eau comme liquide caloporteur. C’est un système de refroidissement largement répandu dans l’industrie automobile et la production d’énergie. Plus récemment, le refroidissement à eau a fait son apparition dans le secteur de la micro-informatique pour pallier les inconvénients du refroidissement à air. thumb|upright|Utilisation d'un système de refroidissement à cycle ouvert lors d'une expérience de chimie.
Ground source heat pumpA ground source heat pump (also geothermal heat pump) is a heating/cooling system for buildings that uses a type of heat pump to transfer heat to or from the ground, taking advantage of the relative constancy of temperatures of the earth through the seasons. Ground source heat pumps (GSHPs) – or geothermal heat pumps (GHP) as they are commonly termed in North America – are among the most energy-efficient technologies for providing HVAC and water heating, using far less energy than can be achieved by burning a fuel in a boiler/furnace or by use of resistive electric heaters.
Chaleur (thermodynamique)vignette|Le Soleil et la Terre constituent un exemple continu de processus de chauffage. Une partie du rayonnement thermique du Soleil frappe et chauffe la Terre. Par rapport au Soleil, la Terre a une température beaucoup plus basse et renvoie donc beaucoup moins de rayonnement thermique au Soleil. La chaleur dans ce processus peut être quantifiée par la quantité nette et la direction (Soleil vers Terre) d'énergie échangée lors du transfert thermique au cours d'une période de temps donnée.
Total least squaresIn applied statistics, total least squares is a type of errors-in-variables regression, a least squares data modeling technique in which observational errors on both dependent and independent variables are taken into account. It is a generalization of Deming regression and also of orthogonal regression, and can be applied to both linear and non-linear models. The total least squares approximation of the data is generically equivalent to the best, in the Frobenius norm, low-rank approximation of the data matrix.
Méthode des moindres carrésLa 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. Ce modèle peut prendre diverses formes. Il peut s’agir de lois de conservation que les quantités mesurées doivent respecter. La méthode des moindres carrés permet alors de minimiser l’impact des erreurs expérimentales en « ajoutant de l’information » dans le processus de mesure.
