Baryogénèsevignette|upright=2|La baryogénèse se serait produite après l'inflation (en beige), mais bien avant la première seconde suivant le Big Bang. Elle se situerait dans les parties jaune-orange du schéma ci-dessus. En cosmologie, le terme baryogénèse désigne une ou des périodes de formation des baryons au sein de l'univers primordial. Ainsi, d'après la théorie du Big Bang, lors des premiers instants de l'Univers, ce dernier était trop chaud pour permettre l'existence de la matière.
Mesure physiqueLa mesure physique est l'action de déterminer la ou les valeurs d'une grandeur (longueur, capacité), par comparaison avec une grandeur constante de même espèce prise comme terme de référence (étalon ou unité). Selon la définition canonique : La mesure physique vise à l'objectivité et à la reproductibilité. La comparaison est numérique ; on exprime une caractéristique bien définie de l'objet par un nombre rationnel multipliant l'unité.
Échantillonnage (statistiques)thumb|Exemple d'échantillonnage aléatoire En statistique, l'échantillonnage désigne les méthodes de sélection d'un sous-ensemble d'individus (un échantillon) à l'intérieur d'une population pour estimer les caractéristiques de l'ensemble de la population. Cette méthode présente plusieurs avantages : une étude restreinte sur une partie de la population, un moindre coût, une collecte des données plus rapide que si l'étude avait été réalisé sur l'ensemble de la population, la réalisation de contrôles destructifs Les résultats obtenus constituent un échantillon.
Échantillonnage stratifiévignette|Vous prenez un échantillon aléatoire stratifié en divisant d'abord la population en groupes homogènes (semblables en eux-mêmes) (strates) qui sont distincts les uns des autres, c'est-à-dire. Le groupe 1 est différent du groupe 2. Ensuite, choisissez un EAS (échantillon aléatoire simple) distinct dans chaque strate et combinez ces EAS pour former l'échantillon complet. L'échantillonnage aléatoire stratifié est utilisé pour produire des échantillons non biaisés.
Simple random sampleIn statistics, a simple random sample (or SRS) is a subset of individuals (a sample) chosen from a larger set (a population) in which a subset of individuals are chosen randomly, all with the same probability. It is a process of selecting a sample in a random way. In SRS, each subset of k individuals has the same probability of being chosen for the sample as any other subset of k individuals. A simple random sample is an unbiased sampling technique. Simple random sampling is a basic type of sampling and can be a component of other more complex sampling methods.
Convenience samplingConvenience sampling (also known as grab sampling, accidental sampling, or opportunity sampling) is a type of non-probability sampling that involves the sample being drawn from that part of the population that is close to hand. This type of sampling is most useful for pilot testing. Convenience sampling is not often recommended for research due to the possibility of sampling error and lack of representation of the population. But it can be handy depending on the situation. In some situations, convenience sampling is the only possible option.
Locality sensitive hashingLocality sensitive hashing (LSH) est une méthode de recherche approximative dans des espaces de grande dimension. C'est une solution au problème de la malédiction de la dimension qui apparait lors d'une recherche des plus proches voisins en grande dimension. L'idée principale est d'utiliser une famille de fonction de hachage choisies telles que des points proches dans l'espace d'origine aient une forte probabilité d'avoir la même valeur de hachage. La méthode a de nombreuses applications en vision artificielle, traitement automatique de la langue, bio-informatique.
Recherche des plus proches voisinsLa recherche des plus proches voisins, ou des k plus proches voisins, est un problème algorithmique classique. De façon informelle le problème consiste, étant donné un point à trouver, dans un ensemble d'autres points, quels sont les k plus proches. La recherche de voisinage est utilisée dans de nombreux domaines, tels la reconnaissance de formes, le clustering, l'approximation de fonctions, la prédiction de séries temporelles et même les algorithmes de compression (recherche d'un groupe de données le plus proche possible du groupe de données à compresser pour minimiser l'apport d'information).
Échantillon biaiséEn statistiques, le mot biais a un sens précis qui n'est pas tout à fait le sens habituel du mot. Un échantillon biaisé est un ensemble d'individus d'une population, censé la représenter, mais dont la sélection des individus a introduit un biais qui ne permet alors plus de conclure directement pour l'ensemble de la population. Un échantillon biaisé n'est donc pas un échantillon de personnes biaisées (bien que ça puisse être le cas) mais avant tout un échantillon sélectionné de façon biaisée.
Oscillation des neutrinosvignette|Phénomène périodique L'oscillation du neutrino est un phénomène de la mécanique quantique dans lequel un neutrino créé avec une certaine saveur leptonique (neutrino électronique, muonique ou tauique) peut être mesuré plus tard ayant une saveur différente. La probabilité d'avoir une valeur donnée de cette propriété varie de façon périodique alors que la particule se propage. L'oscillation du neutrino est d'intérêt tant théorique qu'expérimental, puisque l'observation de ce phénomène implique la non-nullité de la masse de la particule, .
