Acquisition compriméeL'acquisition comprimée (en anglais compressed sensing) est une technique permettant de trouver la solution la plus parcimonieuse d'un système linéaire sous-déterminé. Elle englobe non seulement les moyens pour trouver cette solution mais aussi les systèmes linéaires qui sont admissibles. En anglais, elle porte le nom de Compressive sensing, Compressed Sampling ou Sparse Sampling.
Interférométrievignette|Le trajet de la lumière à travers un interféromètre de Michelson. Les deux rayons lumineux avec une source commune se combinent au miroir semi-argenté pour atteindre le détecteur. Ils peuvent interférer de manière constructive (renforcement de l'intensité) si leurs ondes lumineuses arrivent en phase, ou interférer de manière destructive (affaiblissement de l'intensité) s'ils arrivent en déphasage, en fonction des distances exactes entre les trois miroirs.
Sparse approximationSparse approximation (also known as sparse representation) theory deals with sparse solutions for systems of linear equations. Techniques for finding these solutions and exploiting them in applications have found wide use in , signal processing, machine learning, medical imaging, and more. Consider a linear system of equations , where is an underdetermined matrix and . The matrix (typically assumed to be full-rank) is referred to as the dictionary, and is a signal of interest.
Sparse dictionary learningSparse dictionary learning (also known as sparse coding or SDL) is a representation learning method which aims at finding a sparse representation of the input data in the form of a linear combination of basic elements as well as those basic elements themselves. These elements are called atoms and they compose a dictionary. Atoms in the dictionary are not required to be orthogonal, and they may be an over-complete spanning set. This problem setup also allows the dimensionality of the signals being represented to be higher than the one of the signals being observed.
Tomographie en cohérence optiquevignette|Image OCT d'un sarcome La tomographie en cohérence optique ou tomographie optique cohérente (TCO ou OCT) est une technique d' bien établie qui utilise une onde lumineuse pour capturer des images tridimensionnelles d'un matériau qui diffuse la lumière (par exemple un tissu biologique), avec une résolution de l'ordre du micromètre (1 μm). La tomographie en cohérence optique est basée sur une technique interférométrique à faible cohérence, utilisant habituellement une lumière dans l'infrarouge proche.
Interféromètre astronomiqueUn interféromètre astronomique est un réseau de télescopes ou segments de miroirs qui agissent ensemble aux fins de détection avec une résolution plus grande, via l'interférométrie. L'avantage d'un interféromètre est que son pouvoir de résolution est le même que celui d'un télescope avec la même ouverture que s'il englobait tous les sous-composants de l'interféromètre. Le désavantage principal est qu'il ne collecte pas autant de photons, donc ce type d'instruments est surtout utile pour des objets plus lumineux, tels des étoiles binaires.
Optimisation linéairethumb|upright=0.5|Optimisation linéaire dans un espace à deux dimensions (x1, x2). La fonction-coût fc est représentée par les lignes de niveau bleues à gauche et par le plan bleu à droite. L'ensemble admissible E est le pentagone vert. En optimisation mathématique, un problème d'optimisation linéaire demande de minimiser une fonction linéaire sur un polyèdre convexe. La fonction que l'on minimise ainsi que les contraintes sont décrites par des fonctions linéaires, d'où le nom donné à ces problèmes.
Régression linéaireEn statistiques, en économétrie et en apprentissage automatique, un modèle de régression linéaire est un modèle de régression qui cherche à établir une relation linéaire entre une variable, dite expliquée, et une ou plusieurs variables, dites explicatives. On parle aussi de modèle linéaire ou de modèle de régression linéaire. Parmi les modèles de régression linéaire, le plus simple est l'ajustement affine. Celui-ci consiste à rechercher la droite permettant d'expliquer le comportement d'une variable statistique y comme étant une fonction affine d'une autre variable statistique x.
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.
Très Grand TélescopeLe Très Grand Télescope (parfois précisé très grand télescope de l'ESO), en anglais Very Large Telescope (VLT), est un ensemble de quatre télescopes principaux (aussi appelés UT pour Unit Telescope) et quatre auxiliaires (appelés AT pour Auxiliary Telescope). Il est situé à l'Observatoire du Cerro Paranal dans le désert d'Atacama au nord du Chili, à une altitude de . Il permet l'étude des astres dans les longueurs d'onde allant du visible à l'infrarouge. C'est un projet européen de l'Observatoire européen austral (ESO).
