Rapport de branchementEn physique des particules et en physique nucléaire, le rapport de branchement (ou rapport d'embranchement) désigne la probabilité de voir un nucléide emprunter un mode de désintégration radioactive donné parmi tous les modes de désintégration qu'il est susceptible de connaître. La somme des rapports de branchement de tous les modes de désintégration d'un nucléide est donc par définition égale à 1 (soit 100 %).
Chiral symmetry breakingIn particle physics, chiral symmetry breaking is the spontaneous symmetry breaking of a chiral symmetry – usually by a gauge theory such as quantum chromodynamics, the quantum field theory of the strong interaction. Yoichiro Nambu was awarded the 2008 Nobel prize in physics for describing this phenomenon ("for the discovery of the mechanism of spontaneous broken symmetry in subatomic physics").
Tribu (mathématiques)En mathématiques, une tribu ou σ-algèbre (lire sigma-algèbre) ou plus rarement corps de Borel sur un ensemble X est un ensemble non vide de parties de X, stable par passage au complémentaire et par union dénombrable (donc aussi par intersection dénombrable). Les tribus permettent de définir rigoureusement la notion d'ensemble mesurable. Progressivement formalisées pendant le premier tiers du , les tribus constituent le cadre dans lequel s'est développée la théorie de la mesure.
Analyse de variance multivariéeL'analyse de variance multivariée (ou MANOVA pour ) est un test statistique qui vise à déterminer si des facteurs qualitatifs ont des effets significatifs sur plusieurs variables dépendantes quantitatives prises collectivement. En cela, la MANOVA est donc une généralisation de l'analyse de la variance (ANOVA), qui est univariée, c'est-à-dire qui ne porte que sur une seule variable dépendante. La MANOVA est aussi utilisée pour identifier des interactions entre les variables dépendantes et entre les variables indépendantes.
Distance de MahalanobisEn statistique, la distance de Mahalanobis est une mesure de distance mathématique introduite par Prasanta Chandra Mahalanobis en 1936. Elle est basée sur la corrélation entre des variables par lesquelles différents modèles peuvent être identifiés et analysés. C'est une manière utile de déterminer la similarité entre une série de données connues et inconnues. Elle diffère de la distance euclidienne par le fait qu'elle prend en compte la variance et la corrélation de la série de données.
