Cosmologie inhomogèneLa cosmologie inhomogène signifie normalement l'étude de la structure de l'Univers et de son expansion ou bien avec une solution exacte cosmologique de l'équation d'Einstein, c'est-à-dire un espace-temps (une variété lorentzienne) induite d'une métrique, ou bien avec une méthode de calcul des moyennes spatiales ou spatio-temporelles. Ces modèles ont pour but de prendre en compte l'inhomogénéité de la distribution de la matière à l'époque de la formation des grandes structures afin de modéliser ou bien une structure telle qu'un grand vide ou un amas de galaxies, ou bien l'Univers, souvent en traitant l'énergie sombre comme hypothèse superflue.
Problème de la platitudeLe problème de la platitude est présenté de façon coutumière comme la difficulté pour les théories d'expliquer que l'espace paraisse plat, c'est-à-dire que sa courbure ne soit pas détectable. En vérité le problème de la platitude témoigne de l'impossibilité pour nos théories actuelles de faire cohabiter le temps de Planck et l'âge de l'univers. Dans les modèles de Friedmann tous les univers apparaissent comme « plats » (de courbure spatiale nulle) à leur naissance. Autrement dit leur courbure initiale, bien que présente, est indétectable.
Corrélation croiséeLa corrélation croisée est parfois utilisée en statistique pour désigner la covariance des vecteurs aléatoires X et Y, afin de distinguer ce concept de la « covariance » d'un vecteur aléatoire, laquelle est comprise comme étant la matrice de covariance des coordonnées du vecteur. En traitement du signal, la corrélation croisée (aussi appelée covariance croisée) est la mesure de la similitude entre deux signaux.
Cosmologie cyclique conformeLa cosmologie cyclique conforme (CCC), en Conformal cyclic cosmology, est un modèle cosmologique dans le cadre de la relativité générale, avancé par le physicien théoricien Roger Penrose, lauréat du prix Nobel de physique 2020. Dans la CCC, l'Univers se réitère à travers une série de cycles infinis, l'infinité temporelle future de chaque itération précédente étant identifiée à la singularité du Big Bang suivant. Roger Penrose affirme que . Roger Penrose a popularisé cette théorie dans son livre, de 2010, intitulé Les Cycles du temps : une nouvelle vision de l’Univers.
Bruit de mesureEn métrologie, le bruit de mesure est l'ensemble des signaux parasites qui se superposent au signal que l'on cherche à obtenir au moyen d'une mesure d'un phénomène physique. Ces signaux sont une gêne pour la compréhension de l'information que le signal transporte. La métrologie vise donc notamment à connaître leurs origines et à les caractériser, afin de les éliminer et d'obtenir le signal d'origine aussi distinctement que possible. La source du bruit d'origine externe est externe au système physique générant le signal utile et agit par influence sur celui-ci.
Scaled correlationIn statistics, scaled correlation is a form of a coefficient of correlation applicable to data that have a temporal component such as time series. It is the average short-term correlation. If the signals have multiple components (slow and fast), scaled coefficient of correlation can be computed only for the fast components of the signals, ignoring the contributions of the slow components. This filtering-like operation has the advantages of not having to make assumptions about the sinusoidal nature of the signals.
Noise (signal processing)In signal processing, noise is a general term for unwanted (and, in general, unknown) modifications that a signal may suffer during capture, storage, transmission, processing, or conversion. Sometimes the word is also used to mean signals that are random (unpredictable) and carry no useful information; even if they are not interfering with other signals or may have been introduced intentionally, as in comfort noise. Noise reduction, the recovery of the original signal from the noise-corrupted one, is a very common goal in the design of signal processing systems, especially filters.
Intraclass correlationIn statistics, the intraclass correlation, or the intraclass correlation coefficient (ICC), is a descriptive statistic that can be used when quantitative measurements are made on units that are organized into groups. It describes how strongly units in the same group resemble each other. While it is viewed as a type of correlation, unlike most other correlation measures, it operates on data structured as groups rather than data structured as paired observations.
Facteur de bruitLe facteur de bruit (noise figure ou noise factor en anglais) d'un dispositif électronique quelconque, actif ou passif, quantifie la dégradation relative du rapport signal sur bruit entre sa sortie et son entrée, et ce en prenant comme hypothèse que la température ambiante est de , donc que le bruit de fond en entrée est un bruit thermique correspondant à cette température de référence de . Autrement dit, le facteur de bruit est défini comme le quotient des rapports signal sur bruit en entrée et en sortie de ce même dispositif quand le bruit en entrée est un bruit thermique à la température normalisée To=.
Correlation coefficientA correlation coefficient is a numerical measure of some type of correlation, meaning a statistical relationship between two variables. The variables may be two columns of a given data set of observations, often called a sample, or two components of a multivariate random variable with a known distribution. Several types of correlation coefficient exist, each with their own definition and own range of usability and characteristics. They all assume values in the range from −1 to +1, where ±1 indicates the strongest possible agreement and 0 the strongest possible disagreement.
