Weyl equationIn physics, particularly in quantum field theory, the Weyl equation is a relativistic wave equation for describing massless spin-1/2 particles called Weyl fermions. The equation is named after Hermann Weyl. The Weyl fermions are one of the three possible types of elementary fermions, the other two being the Dirac and the Majorana fermions. None of the elementary particles in the Standard Model are Weyl fermions. Previous to the confirmation of the neutrino oscillations, it was considered possible that the neutrino might be a Weyl fermion (it is now expected to be either a Dirac or a Majorana fermion).
Probabilistic numericsProbabilistic numerics is an active field of study at the intersection of applied mathematics, statistics, and machine learning centering on the concept of uncertainty in computation. In probabilistic numerics, tasks in numerical analysis such as finding numerical solutions for integration, linear algebra, optimization and simulation and differential equations are seen as problems of statistical, probabilistic, or Bayesian inference.
Particule de MajoranaEn physique des particules, une particule de Majorana ou fermion de Majorana est un fermion qui est sa propre antiparticule. Ces particules sont nommées en hommage au physicien Ettore Majorana, qui a proposé ce modèle en établissant l'équation qui porte son nom. Ce terme est parfois utilisé en opposition aux particules de Dirac (ou fermions de Dirac) qui ont une antiparticule différente d'elles-mêmes. En 1928, Paul Dirac publie l'article qui contient l'équation de Dirac.
Gauge gravitation theoryIn quantum field theory, gauge gravitation theory is the effort to extend Yang–Mills theory, which provides a universal description of the fundamental interactions, to describe gravity. Gauge gravitation theory should not be confused with the similarly-named gauge theory gravity, which is a formulation of (classical) gravitation in the language of geometric algebra. Nor should it be confused with Kaluza–Klein theory, where the gauge fields are used to describe particle fields, but not gravity itself.
Méthode de Monte-CarloUne méthode de Monte-Carlo, ou méthode Monte-Carlo, est une méthode algorithmique visant à calculer une valeur numérique approchée en utilisant des procédés aléatoires, c'est-à-dire des techniques probabilistes. Les méthodes de Monte-Carlo sont particulièrement utilisées pour calculer des intégrales en dimensions plus grandes que 1 (en particulier, pour calculer des surfaces et des volumes). Elles sont également couramment utilisées en physique des particules, où des simulations probabilistes permettent d'estimer la forme d'un signal ou la sensibilité d'un détecteur.
Variété riemannienneEn mathématiques, et plus précisément en géométrie, la variété riemannienne est l'objet de base étudié en géométrie riemannienne. Il s'agit d'une variété, c'est-à-dire un espace courbe généralisant les courbes (de dimension 1) ou les surfaces (de dimension 2) à une dimension n quelconque, et sur laquelle il est possible d'effectuer des calculs de longueur. En termes techniques, une variété riemannienne est une variété différentielle munie d'une structure supplémentaire appelée métrique riemannienne permettant de calculer le produit scalaire de deux vecteurs tangents à la variété en un même point.
Computational statisticsComputational statistics, or statistical computing, is the bond between statistics and computer science. It means statistical methods that are enabled by using computational methods. It is the area of computational science (or scientific computing) specific to the mathematical science of statistics. This area is also developing rapidly, leading to calls that a broader concept of computing should be taught as part of general statistical education.
Computational engineeringComputational Engineering is an emerging discipline that deals with the development and application of computational models for engineering, known as Computational Engineering Models or CEM. At this time, various different approaches are summarized under the term Computational Engineering, including using computational geometry and virtual design for engineering tasks, often coupled with a simulation-driven approach In Computational Engineering, algorithms solve mathematical and logical models that describe engineering challenges, sometimes coupled with some aspect of AI, specifically Reinforcement Learning.
Lagrangien (théorie des champs)La théorie lagrangienne des champs est un formalisme de la théorie classique des champs. C'est l'analogue de la théorie des champs de la mécanique lagrangienne. La mécanique lagrangienne est utilisée pour analyser le mouvement d'un système de particules discrètes chacune ayant un nombre fini de degrés de liberté. La théorie lagrangienne des champs s'applique aux continus et aux champs, qui ont un nombre infini de degrés de liberté.
Théorie effectiveLa théorie quantique des champs fournit une procédure systématique permettant de calculer de façon perturbative toutes les observables d'une théorie (c'est-à-dire les fonctions de corrélation entre les différents opérateurs quantifiés de la théorie) étant donné son Lagrangien microscopique. Les degrés de liberté de la théorie étant classés selon leur masse, il apparaît que pour des énergies d'observation faibles, la contribution dominante aux observables provient des excitations les plus légères (on dit que seuls ces degrés de liberté sont visibles) et que la contribution des excitations plus massives joue le rôle de correction au résultat fourni par les excitations visibles.
