Spectroscopie photoélectroniqueLa spectroscopie photoélectronique (photoelectron spectroscopy, PES) ou spectroscopie de photoémission (photoemission spectroscopy) est un ensemble de méthodes spectroscopiques basées sur la détection d'électrons émis par des molécules après le bombardement de celle-ci par une onde électromagnétique monochromatique. Cette spectroscopie fait partie des méthodes de spectroscopie électronique. Elle est utilisée pour mesurer l'énergie de liaison des électrons dans la matière, c'est-à-dire à sonder les états occupés.
Spectrométrie photoélectronique Xvignette|upright=1.4|Machine XPS avec un analyseur de masse (A), des lentilles électromagnétiques (B), une chambre d'ultra-vide (C), une source de rayon X (D) et une pompe à vide (E) La spectrométrie photoélectronique X, ou spectrométrie de photoélectrons induits par rayons X (en anglais, X-Ray photoelectron spectrometry : XPS) est une méthode de spectrométrie photoélectronique qui implique la mesure des spectres de photoélectrons induits par des photons de rayon X.
Spectroscopie photoélectronique résolue en anglevignette|Dispositif expérimental de spectroscopie photoélectronique résolue en angle|alt=|300x300px La spectroscopie photoélectronique résolue en angle (ARPES), est une technique expérimentale directe permettant l'observation de la distribution des électrons (plus précisément, la densité des excitations électroniques) dans l'espace réciproque des solides. Cette technique est une spécialisation de la spectroscopie de photoémission ordinaire. L'étude de la photoémission des électrons contenus dans un échantillon est habituellement réalisée en illuminant avec des rayons X doux.
Spectrométrie photoélectronique UVLa spectrométrie photoélectronique UV (en anglais UV photoelectron spectroscopy : UPS) est une méthode de spectrométrie photoélectronique qui implique la mesure des spectres de photoélectrons induits par des photons ultraviolets (UV). Elle est utilisée pour étudier les niveaux d'énergie de la couche de valence et les liaisons chimiques, surtout le caractère liant des orbitales moléculaires. Cette méthode a été développée originellement pour des molécules en phase gazeuse en 1962 par , les autres pionniers sont David C.
SpectroscopieLa spectroscopie, ou spectrométrie, est l'étude expérimentale du spectre d'un phénomène physique, c'est-à-dire de sa décomposition sur une échelle d'énergie, ou toute autre grandeur se ramenant à une énergie (fréquence, longueur d'onde). Historiquement, ce terme s'appliquait à la décomposition, par exemple par un prisme, de la lumière visible émise (spectrométrie d'émission) ou absorbée (spectrométrie d'absorption) par l'objet à étudier.
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.
Rayon Xvignette|upright|Une des premières radiographies, prise par Wilhelm Röntgen. alt=Rayon X des poumons humains|vignette|189x189px|Rayon X des poumons humains. Les rayons X sont une forme de rayonnement électromagnétique à haute fréquence constitué de photons dont l'énergie varie d'une centaine d'eV (électron-volt), à plusieurs MeV. Ce rayonnement a été découvert en 1895 par le physicien allemand Wilhelm Röntgen, qui a reçu pour cela le premier prix Nobel de physique ; il lui donna le nom habituel de l'inconnue en mathématiques, X.
MétaheuristiqueUne métaheuristique est un algorithme d’optimisation visant à résoudre des problèmes d’optimisation difficile (souvent issus des domaines de la recherche opérationnelle, de l'ingénierie ou de l'intelligence artificielle) pour lesquels on ne connaît pas de méthode classique plus efficace. Les métaheuristiques sont généralement des algorithmes stochastiques itératifs, qui progressent vers un optimum global (c'est-à-dire l'extremum global d'une fonction), par échantillonnage d’une fonction objectif.
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.
Algorithme d'approximationEn informatique théorique, un algorithme d'approximation est une méthode permettant de calculer une solution approchée à un problème algorithmique d'optimisation. Plus précisément, c'est une heuristique garantissant à la qualité de la solution qui fournit un rapport inférieur (si l'on minimise) à une constante, par rapport à la qualité optimale d'une solution, pour toutes les instances possibles du problème.
