Tableau périodique des élémentsvignette|400px|Tableau périodique des éléments au . 400px|vignette|Avec davantage de détails par élément. Le tableau périodique des éléments, également appelé tableau ou table de Mendeleïev, classification périodique des éléments ou simplement tableau périodique, représente tous les éléments chimiques, ordonnés par numéro atomique croissant et organisés en fonction de leur configuration électronique, laquelle sous-tend leurs propriétés chimiques.
Bloc du tableau périodiqueUn bloc du tableau périodique est un ensemble de groupes d'éléments chimiques dont les électrons de valence occupent, à l'état fondamental, des orbitales qui partagent le même nombre quantique azimutal l, c'est-à-dire appartenant aux mêmes sous-couches électroniques. Ces sous-couches étant désignées par les lettres s, p, d, f voire g, les blocs correspondants sont désignés par ces mêmes lettres.
Tableau périodique étenduredresse=1.5|vignette|Tableau périodique étendu proposé par P. Pyykkö. Un tableau périodique étendu est un tableau périodique comportant des éléments chimiques au-delà de la , éléments hypothétiques de numéro atomique supérieur à 118 (correspondant à l'oganesson) classés en fonction de leurs configurations électroniques calculées. Le premier tableau périodique étendu a été théorisé par Glenn Seaborg en 1969 : il prévoyait une contenant du bloc g et une nouvelle famille d'éléments chimiques dite des « superactinides ».
Numéro atomique400px|droite Le numéro atomique (Z) représente, en chimie et en physique, le nombre de protons d'un atome. Ce dernier peut être schématisé, en première approche, par une agglomération compacte (noyau atomique) de protons (p+) et de neutrons (n), autour de laquelle circulent des électrons (e−). Dans un atome de charge électrique neutre, le nombre d'électrons est égal au numéro atomique. Comme les protons sont les seuls éléments du noyau avec une charge, le nombre de protons est égal au nombre d'électrons.
Physique atomiqueLa physique atomique est le champ de la physique qui étudie les atomes en tant que systèmes isolés qui comprennent les électrons et le noyau atomique. Elle se concentre essentiellement sur l'arrangement des électrons autour du noyau et sur la façon dont celui-ci est modifié. Cette définition englobe tant les ions que les atomes électriquement neutres. Puisque « atomique » et « nucléaire » sont utilisés de façon synonyme dans le langage courant, la physique atomique est souvent confondue avec la physique nucléaire.
Rayon atomiqueLe rayon atomique d'un élément chimique est une mesure de la taille de ses atomes, d'habitude la distance moyenne entre le noyau et la frontière du nuage électronique qui l'entoure. Comme cette frontière n'est pas une entité physique bien définie, il y a plusieurs définitions non équivalentes du rayon atomique. Selon la définition, le terme peut s'appliquer seulement sur des atomes isolés, ou aussi sur des atomes dans de la matière condensée, une liaison covalente dans une molécule ou dans des états ionisés et excités.
Tendances périodiquesvignette|313x313px|Les tendances périodiques des propriétés des éléments. Les tendances périodiques sont des patterns d'évolution de certaines propriétés des éléments à travers le tableau périodique. Ils ont été découverts par le chimiste russe Dmitri Mendeleïev en 1863. Les tendances principales sont le rayon atomique, l'énergie d'ionisation, l'affinité électronique, l'électronégativité, la valence et le caractère métallique. Ces tendances donnent une évaluation qualitative des propriétés des éléments.
Groupe du tableau périodiquevignette|Tableau périodique de 18 colonnes, avec Lu et Lr dans le groupe 3 Un groupe du tableau périodique comprend les éléments chimiques d'une même colonne du tableau périodique. Le tableau standard est constitué de , tandis que les colonnes contenant les éléments du bloc f ne sont pas numérotées. Les électrons de valence des éléments d'un même groupe partagent la même configuration électronique, ce qui leur confère des propriétés chimiques et physiques semblables. Il existe trois systèmes de numérotation des groupes.
Période du tableau périodiqueDans le tableau périodique des éléments, une période est une ligne de la table. Les éléments chimiques d'une même période ont le même nombre de couches électroniques. Sept périodes contiennent les éléments observés à ce jour, et une huitième période hypothétique a été décrite. L'organisation du tableau en lignes nommées périodes et colonnes nommées groupes reflète la périodicité des propriétés physico-chimiques des éléments lorsque le nombre atomique augmente.
Pearson correlation coefficientIn statistics, the Pearson correlation coefficient (PCC) is a correlation coefficient that measures linear correlation between two sets of data. It is the ratio between the covariance of two variables and the product of their standard deviations; thus, it is essentially a normalized measurement of the covariance, such that the result always has a value between −1 and 1. As with covariance itself, the measure can only reflect a linear correlation of variables, and ignores many other types of relationships or correlations.
Cum hoc ergo propter hocCum hoc ergo propter hoc (latin signifiant avec ceci, donc à cause de ceci) est un sophisme qui consiste à prétendre que si deux événements sont corrélés, alors, il y a un lien de cause à effet entre les deux. La confusion entre corrélation et causalité est appelée effet cigogne en zététique (en référence à la corrélation trompeuse entre le nombre de nids de cigognes et celui des naissances humaines) ; en science et particulièrement en statistique cette erreur est rappelée par la phrase « la corrélation n'implique pas la causalité », en latin : cum hoc sed non propter hoc (avec ceci, cependant pas à cause de ceci).
Noyau atomiquevignette|Noyau atomique de l'hélium.Le noyau atomique est la région située au centre d'un atome, constituée de protons et de neutrons (les nucléons). La taille du noyau (de l'ordre du femtomètre, soit ) est environ plus petite que celle de l'atome () et concentre quasiment toute sa masse. Les forces nucléaires qui s'exercent entre les nucléons sont à peu près un million de fois plus grandes que les forces entre les atomes ou les molécules. Les noyaux instables, dits radioactifs, sont ceux d'où s'échappent des neutrons.
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.
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.
Théorie atomiqueLes théories atomiques sont des théories sur la nature de la matière selon laquelle la matière est composée d'unités discrètes appelées atomes qui a supplanté les anciennes croyances que la matière peut être décomposée en divisions infiniment petites. Les philosophes de l'antiquité ont créé la théorie atomiste. Les principaux créateurs en sont : en Inde Kanada auteur du Vaisheshika Sutra, en Grèce Leucippe, Démocrite et Épicure, et enfin à Rome Lucrèce auteur de De natura rerum.
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Corrélation (statistiques)En probabilités et en statistique, la corrélation entre plusieurs variables aléatoires ou statistiques est une notion de liaison qui contredit leur indépendance. Cette corrélation est très souvent réduite à la corrélation linéaire entre variables quantitatives, c’est-à-dire l’ajustement d’une variable par rapport à l’autre par une relation affine obtenue par régression linéaire. Pour cela, on calcule un coefficient de corrélation linéaire, quotient de leur covariance par le produit de leurs écarts types.
Régression linéaireEn statistiques, en économétrie et en apprentissage automatique, un modèle de régression linéaire est un modèle de régression qui cherche à établir une relation linéaire entre une variable, dite expliquée, et une ou plusieurs variables, dites explicatives. On parle aussi de modèle linéaire ou de modèle de régression linéaire. Parmi les modèles de régression linéaire, le plus simple est l'ajustement affine. Celui-ci consiste à rechercher la droite permettant d'expliquer le comportement d'une variable statistique y comme étant une fonction affine d'une autre variable statistique x.
Régression (statistiques)En mathématiques, la régression recouvre plusieurs méthodes d’analyse statistique permettant d’approcher une variable à partir d’autres qui lui sont corrélées. Par extension, le terme est aussi utilisé pour certaines méthodes d’ajustement de courbe. En apprentissage automatique, on distingue les problèmes de régression des problèmes de classification. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.
Microscope à force atomiquethumb|350px|Le premier microscope à force atomique du monde, au musée de la Science de Londres. Le microscope à force atomique (AFM pour atomic force microscope) est un type de microscope à sonde locale permettant de visualiser la topographie de la surface d'un échantillon. Inventé en 1985, par Gerd Binnig, Calvin Quate et Christoph Gerber, ce type de microscopie repose essentiellement sur l'analyse d'un objet point par point au moyen d'un balayage via une sonde locale, assimilable à une pointe effilée.
