Algorithme génétiqueLes algorithmes génétiques appartiennent à la famille des algorithmes évolutionnistes. Leur but est d'obtenir une solution approchée à un problème d'optimisation, lorsqu'il n'existe pas de méthode exacte (ou que la solution est inconnue) pour le résoudre en un temps raisonnable. Les algorithmes génétiques utilisent la notion de sélection naturelle et l'appliquent à une population de solutions potentielles au problème donné.
Spectre électromagnétiquevignette|redresse=1.5|Diagramme montrant le spectre électromagnétique dans lequel se distinguent plusieurs domaines spectraux en fonction des longueurs d'onde (avec des exemples de tailles), les fréquences correspondantes, et les températures du corps noir dont l'émission est maximum à ces longueurs d'onde. Le spectre électromagnétique est le classement des rayonnements électromagnétiques par fréquence et longueur d'onde dans le vide ou énergie photonique. Le spectre électromagnétique s'étend sans rupture de zéro à l'infini.
Particule βUne particule bêta est issue d'une désintégration bêta, par exemple du potassium 40. Il existe deux formes de particules (et de radioactivité) bêta. Il peut s'agir, dans le cas d'une désintégration de type β−, d'un électron, qui sera alors accompagné d'un anti-neutrino électronique. Cette désintégration est provoquée par un excès de neutrons. Une particule bêta est presque similaire à un autre électron (par exemple, ceux qu'on trouve dans le cortège électronique des atomes ), à la différence près qu'elle possède une hélicité gauche (en dehors de la radioactivité β, les électrons ont globalement une hélicité nulle).
Hadronvignette|Contenu en quarks de quelques hadrons. En physique des particules, un hadron est une particule composite, composée de particules subatomiques régies par l'interaction forte. Par exemple, les protons ou les neutrons sont des hadrons. Dans le modèle standard de la physique des particules, les hadrons sont composés de quarks, d'anti-quarks et de gluons. Les particules constituant un hadron ont été appelées de manière générique partons, terme en désuétude à ce jour.
Détecteur de particulesvignette|Photographie de rayonnements α détectés dans une chambre à brouillard. Un détecteur de particules est un appareil qui permet de détecter le passage d'une particule et, généralement, d'en déduire différentes caractéristiques (en fonction du type de détecteur) telles que sa masse, son énergie, son impulsion, son spin, ou encore sa charge électrique. Cavité de Faraday Chambre à brouillard Chambre à bulles Chambre à dérive Chambre à étincelles Chambre à fils Chambre d'ionisation Chambre à plaques paral
Algorithmethumb|Algorithme de découpe d'un polygone quelconque en triangles (triangulation). Un algorithme est une suite finie et non ambiguë d'instructions et d’opérations permettant de résoudre une classe de problèmes. Le domaine qui étudie les algorithmes est appelé l'algorithmique. On retrouve aujourd'hui des algorithmes dans de nombreuses applications telles que le fonctionnement des ordinateurs, la cryptographie, le routage d'informations, la planification et l'utilisation optimale des ressources, le , le traitement de textes, la bio-informatique L' algorithme peut être mis en forme de façon graphique dans un algorigramme ou organigramme de programmation.
Algorithme de KarmarkarL’algorithme de Karmarkar est un algorithme introduit par Narendra Karmarkar en 1984 pour résoudre les problèmes d'optimisation linéaire. C'est le premier algorithme réellement efficace qui résout ces problèmes en un temps polynomial. La méthode de l'ellipsoïde fonctionne aussi en temps polynomial mais est inefficace en pratique. En posant le nombre de variables et le nombre de bits d'entrée de l'algorithme, l'algorithme de Karmarkar réalise opérations sur bits à comparer aux opérations pour la méthode des ellipsoïdes.
Particules indiscernablesLes particules indiscernables ou particules identiques sont des particules qui ne peuvent être différenciées l'une de l'autre, même en principe. Ce concept prend tout son sens en mécanique quantique, où les particules n'ont pas de trajectoire bien définie qui permettrait de les distinguer l'une de l'autre. Les particules indiscernables peuvent être soit des particules élémentaires telles que l'électron ou le photon, ou des particules composites - neutron, proton - ayant le même état interne.
Algorithme du simplexeLalgorithme du simplexe est un algorithme de résolution des problèmes d'optimisation linéaire. Il a été introduit par George Dantzig à partir de 1947. C'est probablement le premier algorithme permettant de minimiser une fonction sur un ensemble défini par des inégalités. De ce fait, il a beaucoup contribué au démarrage de l'optimisation numérique. L'algorithme du simplexe a longtemps été la méthode la plus utilisée pour résoudre les problèmes d'optimisation linéaire.
Algorithme de colonies de fourmisLes algorithmes de colonies de fourmis (, ou ACO) sont des algorithmes inspirés du comportement des fourmis, ou d'autres espèces formant un superorganisme, et qui constituent une famille de métaheuristiques d’optimisation. Initialement proposé par Marco Dorigo dans les années 1990, pour la recherche de chemins optimaux dans un graphe, le premier algorithme s’inspire du comportement des fourmis recherchant un chemin entre leur colonie et une source de nourriture.
