Cristalvignette|Cristaux. vignette|Cristaux de sel obtenus par cristallisation lente dans une saumure à température ambiante. Un cristal est un solide dont les constituants (atomes, molécules ou ions) sont assemblés de manière régulière, par opposition au solide amorphe. Par « régulier » on veut généralement dire qu'un même motif est répété à l'identique un grand nombre de fois selon un réseau régulier, la plus petite partie du réseau permettant de recomposer l'empilement étant appelée une « maille ».
Quartz (électronique)En électronique, un quartz est un composant électronique qui possède comme propriété utile d'osciller à une fréquence stable lorsqu'il est stimulé électriquement. Les propriétés piézoélectriques remarquables du minéral de quartz permettent d'obtenir des fréquences d'oscillation très précises, qui en font un élément important en électronique numérique ainsi qu'en électronique analogique. Les propriétés piézoélectriques du quartz qui sont à la base de son emploi en électronique sont découvertes par les frères Pierre et Jacques Curie en 1880 : le cristal leur sert d'abord de détecteur des très faibles impulsions électriques.
Habitus (minéralogie)vignette|Cristaux d'aragonite sur le plafond de la grotte Ravenska jama en Slovénie. En minéralogie, l'habitus est la morphologie caractéristique d'un cristal, c'est-à-dire le mode d'association le plus fréquent de ses formes cristallines. Par exemple, le diamant et la pyrite cristallisent tous deux dans le système cubique. Cependant, le diamant se présente habituellement sous la forme (habitus) d'octaèdres brillants, alors que la pyrite forme généralement des cubes aux faces striées, moins souvent des octaèdres.
Cristallographie aux rayons XLa cristallographie aux rayons X, radiocristallographie ou diffractométrie de rayons X (DRX, on utilise aussi souvent l'abréviation anglaise XRD pour X-ray diffraction) est une technique d'analyse fondée sur la diffraction des rayons X par la matière, particulièrement quand celle-ci est cristalline. La diffraction des rayons X est une diffusion élastique, c'est-à-dire sans perte d'énergie des photons (longueurs d'onde inchangées), qui donne lieu à des interférences d'autant plus marquées que la matière est ordonnée.
MonocristalUn monocristal ou matériau monocristallin est un matériau solide constitué d'un unique cristal, formé à partir d’un seul germe. À l'opposé, un polycristal ou matériau polycristallin, est constitué lui d'une multitude de petits cristaux de taille et d'orientation variées. De façon exceptionnelle, on peut en trouver dans la nature, pour le béryl, le quartz, le gypse ; ainsi pour ce dernier la mine de Naica (Mexique) comporte des monocristaux de gypse atteignant treize mètres.
Cristallisation (chimie)vignette|Cristaux de sel obtenus par cristallisation lente dans une saumure à température ambiante. 250px|vignette La cristallisation est une opération unitaire du génie chimique consistant à isoler un produit sous forme de cristaux. La cristallisation est l’une des opérations physiques les plus anciennes pratiquées, avec l'évaporation de l’eau de mer pour isoler du sel.
Structure cristallineLa structure cristalline (ou structure d'un cristal) donne l'arrangement des atomes dans un cristal. Ces atomes se répètent périodiquement dans l'espace sous l'action des opérations de symétrie du groupe d'espace et forment ainsi la structure cristalline. Cette structure est un concept fondamental pour de nombreux domaines de la science et de la technologie. Elle est complètement décrite par les paramètres de maille du cristal, son réseau de Bravais, son groupe d'espace et la position des atomes dans l'unité asymétrique la maille.
Cristal liquideUn cristal liquide est un état de la matière qui combine des propriétés d'un liquide ordinaire et celles d'un solide cristallisé. On exprime son état par le terme de « mésophase » ou « état mésomorphe » (du grec « de forme intermédiaire »). La nature de la mésophase diffère suivant la nature et la structure du mésogène, molécule à l'origine de la mésophase, ainsi que des conditions de température, de pression et de concentration. thumb|Rudolf Virchow.
Maximum de vraisemblanceEn statistique, l'estimateur du maximum de vraisemblance est un estimateur statistique utilisé pour inférer les paramètres de la loi de probabilité d'un échantillon donné en recherchant les valeurs des paramètres maximisant la fonction de vraisemblance. Cette méthode a été développée par le statisticien Ronald Aylmer Fisher en 1922. Soient neuf tirages aléatoires x1, ..., x9 suivant une même loi ; les valeurs tirées sont représentées sur les diagrammes ci-dessous par des traits verticaux pointillés.
Système cristallin cubiqueEn cristallographie, le système cristallin cubique (ou isométrique) est un système cristallin qui contient les cristaux dont la maille élémentaire est cubique, c'est-à-dire possédant quatre axes ternaires de symétrie. Il existe trois types de telles structures : cubique simple, cubique centrée et cubique à faces centrées. Classe cristalline Le tableau ci-dessous fournit les numéros de groupe d'espace des tables internationales de cristallographie du système cristallin cubique, les noms des classes cristallines, les notations Schoenflies, internationales, et des groupes ponctuels, des exemples, le type et les groupes d'espace.
Cristallisation fractionnée (chimie)En chimie, la cristallisation fractionnée est un procédé chimique de purification par fractionnement reposant sur le fait que dans une solution, deux ou plusieurs solutés ont en général des solubilités différentes dans le même solvant et vont donc cristalliser à des températures différentes. En pratique on utilise le fait que la solubilité est souvent croissante en fonction de la température. On chauffe une solution du mélange à séparer et on refroidit lentement pour laisser à chaque composant du mélange le temps de précipiter.
Diffraction d'électrons rétrodiffusésthumb|Cliché de diffraction obtenu par EBSD thumb|Cliché EBSD du silicium monocristallin, obtenu à 20 kV avec un canon à émission de champ right|thumb|Principe de l’EBSD La diffraction d'électrons rétrodiffusés (en anglais electron backscatter diffraction ou EBSD, ou encore backscatter Kikuchi diffraction ou BKD) est une technique cristallographique microstructurale permettant de mesurer l'orientation cristallographique de nombreux matériaux, qui peut être utilisée pour déterminer la texture ou l'orientation
Probabilité a prioriDans le théorème de Bayes, la probabilité a priori (ou prior) désigne une probabilité se fondant sur des données ou connaissances antérieures à une observation. Elle s'oppose à la probabilité a posteriori (ou posterior) correspondante qui s'appuie sur les connaissances postérieures à cette observation. Le théorème de Bayes s'énonce de la manière suivante : si . désigne ici la probabilité a priori de , tandis que désigne la probabilité a posteriori, c'est-à-dire la probabilité conditionnelle de sachant .
Coherent diffraction imagingCoherent diffractive imaging (CDI) is a "lensless" technique for 2D or 3D reconstruction of the image of nanoscale structures such as nanotubes, nanocrystals, porous nanocrystalline layers, defects, potentially proteins, and more. In CDI, a highly coherent beam of X-rays, electrons or other wavelike particle or photon is incident on an object. The beam scattered by the object produces a diffraction pattern downstream which is then collected by a detector. This recorded pattern is then used to reconstruct an image via an iterative feedback algorithm.
Échantillonnage (statistiques)thumb|Exemple d'échantillonnage aléatoire En statistique, l'échantillonnage désigne les méthodes de sélection d'un sous-ensemble d'individus (un échantillon) à l'intérieur d'une population pour estimer les caractéristiques de l'ensemble de la population. Cette méthode présente plusieurs avantages : une étude restreinte sur une partie de la population, un moindre coût, une collecte des données plus rapide que si l'étude avait été réalisé sur l'ensemble de la population, la réalisation de contrôles destructifs Les résultats obtenus constituent un échantillon.
Nombre de sujets nécessairesEn statistique, la détermination du nombre de sujets nécessaires est l'acte de choisir le nombre d'observations ou de répétitions à inclure dans un échantillon statistique. Ce choix est très important pour pouvoir faire de l'inférence sur une population. En pratique, la taille de l'échantillon utilisé dans une étude est déterminée en fonction du coût de la collecte des données et de la nécessité d'avoir une puissance statistique suffisante.
Maximum spacing estimationIn statistics, maximum spacing estimation (MSE or MSP), or maximum product of spacing estimation (MPS), is a method for estimating the parameters of a univariate statistical model. The method requires maximization of the geometric mean of spacings in the data, which are the differences between the values of the cumulative distribution function at neighbouring data points.
Jeffreys priorIn Bayesian probability, the Jeffreys prior, named after Sir Harold Jeffreys, is a non-informative prior distribution for a parameter space; its density function is proportional to the square root of the determinant of the Fisher information matrix: It has the key feature that it is invariant under a change of coordinates for the parameter vector . That is, the relative probability assigned to a volume of a probability space using a Jeffreys prior will be the same regardless of the parameterization used to define the Jeffreys prior.
Conjugate priorIn Bayesian probability theory, if the posterior distribution is in the same probability distribution family as the prior probability distribution , the prior and posterior are then called conjugate distributions, and the prior is called a conjugate prior for the likelihood function . A conjugate prior is an algebraic convenience, giving a closed-form expression for the posterior; otherwise, numerical integration may be necessary. Further, conjugate priors may give intuition by more transparently showing how a likelihood function updates a prior distribution.
Variational Bayesian methodsVariational Bayesian methods are a family of techniques for approximating intractable integrals arising in Bayesian inference and machine learning. They are typically used in complex statistical models consisting of observed variables (usually termed "data") as well as unknown parameters and latent variables, with various sorts of relationships among the three types of random variables, as might be described by a graphical model. As typical in Bayesian inference, the parameters and latent variables are grouped together as "unobserved variables".
