Capacité thermiqueLa capacité thermique (anciennement capacité calorifique) d'un corps est une grandeur qui mesure la chaleur qu'il faut lui transférer pour augmenter sa température d'un kelvin. Inversement, elle permet de quantifier la possibilité qu'a ce corps d'absorber ou de restituer de la chaleur au cours d'une transformation pendant laquelle sa température varie. Elle s'exprime en joules par kelvin (). C'est une grandeur extensive : plus la quantité de matière est importante, plus la capacité thermique est grande.
Densité spectrale de puissanceOn définit la densité spectrale de puissance (DSP en abrégé, Power Spectral Density ou PSD en anglais) comme étant le carré du module de la transformée de Fourier, divisé par le temps d'intégration, (ou, plus rigoureusement, la limite quand tend vers l'infini de l'espérance mathématique du carré du module de la transformée de Fourier du signal - on parle alors de densité spectrale de puissance moyenne).
Loi de CharlesLa loi de Charles, du nom du physicien, chimiste et inventeur français Jacques Charles, est l'une des lois de la thermodynamique constituant la loi des gaz parfaits. thumb|Animation montrant la relation entre température et volume lorsque la pression est maintenue constante.|300px La loi de Charles stipule qu'à pression constante, le volume d'un gaz parfait est directement proportionnel à la température absolue (exprimée en kelvins), soit, pour une même quantité de gaz dans deux états 1 et 2 à la même pression : On peut également écrire : où dépend de .
Thermal quantum field theoryIn theoretical physics, thermal quantum field theory (thermal field theory for short) or finite temperature field theory is a set of methods to calculate expectation values of physical observables of a quantum field theory at finite temperature. In the Matsubara formalism, the basic idea (due to Felix Bloch) is that the expectation values of operators in a canonical ensemble may be written as expectation values in ordinary quantum field theory where the configuration is evolved by an imaginary time .
Cyclostationary processA cyclostationary process is a signal having statistical properties that vary cyclically with time. A cyclostationary process can be viewed as multiple interleaved stationary processes. For example, the maximum daily temperature in New York City can be modeled as a cyclostationary process: the maximum temperature on July 21 is statistically different from the temperature on December 20; however, it is a reasonable approximation that the temperature on December 20 of different years has identical statistics.
