Processus gaussienEn théorie des probabilités et en statistiques, un processus gaussien est un processus stochastique (une collection de variables aléatoires avec un index temporel ou spatial) de telle sorte que chaque collection finie de ces variables aléatoires suit une loi normale multidimensionnelle ; c'est-à-dire que chaque combinaison linéaire est normalement distribuée. La distribution d'un processus gaussien est la loi jointe de toutes ces variables aléatoires. Ses réalisations sont donc des fonctions avec un domaine continu.
AmplitudeEn physique classique, on nomme amplitude la mesure scalaire (une coordonnée) d’un nombre positif caractérisant l’ampleur des variations d'une grandeur. Le plus souvent il s'agit de l'écart maximal par rapport à la valeur médiane (qui est aussi la valeur moyenne si la variation est symétrique). Cette définition diffère du langage courant, dans lequel l'amplitude désigne généralement l'écart entre les valeurs extrêmes d'une grandeur.
Phase (onde)En physique, la d'une fonction périodique est l'argument de cette fonction, noté souvent . Elle est définie modulo la période, c'est-à-dire à un nombre entier de périodes près. Par exemple, la hauteur d'un pendule oscillant est une fonction sinusoïdale de la forme . La phase vérifie alors à près, avec la pulsation et la phase initiale. La phase est une grandeur sans dimension. Cependant, dans le cas d'un signal sinusoïdal, on attribue l'unité radian ou degré à la phase.
Processus de Poissonvignette|Schéma expliquant le processus de Poisson Un processus de Poisson, nommé d'après le mathématicien français Siméon Denis Poisson et la loi du même nom, est un processus de comptage classique dont l'équivalent discret est la somme d'un processus de Bernoulli. C'est le plus simple et le plus utilisé des processus modélisant une . C'est un processus de Markov, et même le plus simple des processus de naissance et de mort (ici un processus de naissance pur).
