Graphe d'intervalles propreUn graphe d'intervalles propre est un graphe d'intervalles possédant une représentation d'intervalles dans laquelle aucun intervalle n'est inclus dans l'autre. Un graphe d'intervalles propre est nécessairement un graphe sans griffe. Soit un graphe possédant une griffe comme sous-graphe induit. On appelle les quatre sommets de la griffe d'intervalles respectives ,, et tels que le sommet soit celui relié aux trois autres et que . Comme la griffe est un graphe induit, , et ne sont pas voisins dans . On a donc .
Big dataLe big data ( « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés. L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde.
Choc cardiogéniqueUn choc cardiogénique est lié à une défaillance aiguë primitive de la pompe cardiaque, entraînant des désordres hémodynamiques, métaboliques et viscéraux, en relation avec une chute du débit cardiaque et conduisant à un état d'hypoperfusion tissulaire. C'est l'une des causes de collapsus cardiovasculaire. La première cause de choc cardiogénique reste l'infarctus du myocarde, se compliquant ainsi entre 2,5 et 8 % des cas suivant le type d'infarctus. L'incidence annuelle aux États-Unis est estimée à un peu moins de 50 000 cas.
Potentiel retardéEn physique, on utilise parfois la notion de potentiel d'un champ vectoriel, c'est-à-dire un champ scalaire ou vectoriel, pour décrire les effets d'une quantité physique, comme le champ électrique. Cependant, les effets d'un tel objet ne sont pas immédiats : si on peut négliger la propagation dans de nombreuses applications, on doit, dans d'autres, introduire la notion de potentiels retardés.
Potentiel vecteur du champ magnétiqueLe potentiel vecteur du champ magnétique, ou, plus simplement potentiel vecteur quand il n'y a pas de confusion possible, est une quantité physique assimilable à un champ de vecteurs intervenant en électromagnétisme. Elle n'est pas directement mesurable, mais sa présence est intimement liée à celle d'un champ électrique et/ou d'un champ magnétique. Son unité SI est le kg.C-1.m.s-1. Bien qu'il ait d'abord été introduit uniquement en tant qu'outil mathématique, en mécanique quantique, il a une réalité physique, comme l'a montré l'expérience Aharonov-Bohm.
Minimal Supersymmetric Standard ModelThe Minimal Supersymmetric Standard Model (MSSM) is an extension to the Standard Model that realizes supersymmetry. MSSM is the minimal supersymmetrical model as it considers only "the [minimum] number of new particle states and new interactions consistent with "Reality". Supersymmetry pairs bosons with fermions, so every Standard Model particle has a superpartner yet undiscovered. If discovered, such superparticles could be candidates for dark matter, and could provide evidence for grand unification or the viability of string theory.
Potentiel électriqueLe potentiel électrique, exprimé en volts (symbole : V), est l'une des grandeurs définissant l'état électrique d'un point de l'espace. Il correspond à l'énergie potentielle électrostatique que posséderait une charge électrique unitaire située en ce point, c'est-à-dire à l'énergie potentielle (mesurée en joules) d'une particule chargée en ce point divisée par la charge (mesurée en coulombs) de la particule.
Physique au-delà du modèle standardLa physique au-delà du modèle standard se rapporte aux développements théoriques de la physique des particules nécessaires pour expliquer les défaillances du modèle standard, telles que l'origine de la masse, le problème de la violation CP de l'interaction forte, les oscillations des neutrinos, l'asymétrie matière-antimatière, et la nature de la matière noire et de l'énergie noire.
Écart typethumb|Exemple de deux échantillons ayant la même moyenne (100) mais des écarts types différents illustrant l'écart type comme mesure de la dispersion autour de la moyenne. La population rouge a un écart type (SD = standard deviation) de 10 et la population bleue a un écart type de 50. En mathématiques, l’écart type (aussi orthographié écart-type) est une mesure de la dispersion des valeurs d'un échantillon statistique ou d'une distribution de probabilité.
Partitionnement de donnéesvignette|upright=1.2|Exemple de clustering hiérarchique. Le partitionnement de données (ou data clustering en anglais) est une méthode en analyse des données. Elle vise à diviser un ensemble de données en différents « paquets » homogènes, en ce sens que les données de chaque sous-ensemble partagent des caractéristiques communes, qui correspondent le plus souvent à des critères de proximité (similarité informatique) que l'on définit en introduisant des mesures et classes de distance entre objets.
