Définition colinéarité
Citations
Synonymes
Définition
Colinéarité (Nom commun)
[ko.li.ne.a.ʁi.te] / Féminin
- (Génétique) Relation entre une séquence linéaire de codons d’ADN et la séquence d’acides aminés dans la protéine ainsi codée.
- (Géométrie) État de vecteurs qui sont colinéaires.
- (Phylogénie) Lors de l’établissement d’arbres phylogénétiques, synténie, maintien de l’ordre des gènes entre deux génomes.
- (Statistiques) État de variables qui ne sont pas strictement indépendantes.
Informations complémentaires
Le terme "colinéarité" désigne une relation géométrique ou mathématique entre plusieurs vecteurs ou points qui appartiennent à une même ligne ou direction dans l'espace. Lorsque des vecteurs sont colinéaires, cela signifie qu'ils sont alignés, c'est-à-dire qu'ils partagent une même direction ou qu'ils sont proportionnels. Ce concept est fondamental dans des disciplines comme les mathématiques, la physique ou encore les statistiques.
En géométrie, la colinéarité s'applique principalement aux vecteurs. Deux vecteurs sont colinéaires si l’un est un multiple scalaire de l’autre. Par exemple, si le vecteur u est égal à k×v, où k est un nombre réel, alors les vecteurs u et v sont colinéaires. Cette relation signifie qu’ils pointent dans la même direction (ou dans des directions opposées si k est négatif) et qu’ils se situent sur une même ligne droite.
La colinéarité est également utilisée en algèbre linéaire pour analyser les relations entre les colonnes ou les lignes d’une matrice. Lorsque deux colonnes d’une matrice sont colinéaires, cela signifie qu'elles sont linéairement dépendantes. En d’autres termes, l’une peut être obtenue par une simple multiplication de l’autre. Cette propriété est cruciale dans des contextes tels que la résolution de systèmes d’équations linéaires ou l’analyse de données multivariées.
En statistique, la colinéarité joue un rôle clé, notamment dans les modèles de régression. Lorsque plusieurs variables explicatives sont fortement colinéaires, cela peut entraîner des problèmes dans l’estimation des coefficients du modèle. Ce phénomène, connu sous le nom de multicolinéarité, complique l’interprétation des résultats et peut rendre les prédictions moins fiables. Les statisticiens utilisent des méthodes spécifiques, comme l'analyse en composantes principales (ACP), pour résoudre ou atténuer ces problèmes. Dans les applications pratiques, la colinéarité est omniprésente. En physique, elle est essentielle pour décrire des forces ou des mouvements alignés. En informatique, elle intervient dans les algorithmes de vision par ordinateur pour détecter les lignes et les formes. Même en conception graphique, la colinéarité peut être utilisée pour aligner des éléments visuels de manière harmonieuse.
Le concept de colinéarité n’est pas limité aux dimensions spatiales ou numériques. Il peut aussi être interprété dans un sens plus abstrait pour décrire des alignements ou des dépendances dans des systèmes complexes. Par exemple, en économie, des variables colinéaires peuvent refléter des interdépendances structurelles entre différents indicateurs.
En conclusion, la colinéarité est un concept transversal qui traverse de nombreux domaines scientifiques et pratiques. Elle offre une base théorique pour comprendre les alignements et les dépendances dans des systèmes variés, tout en posant des défis techniques, notamment en statistique et en algèbre linéaire. Sa maîtrise est essentielle pour analyser des phénomènes complexes, résoudre des problèmes et développer des solutions innovantes.
En géométrie, la colinéarité s'applique principalement aux vecteurs. Deux vecteurs sont colinéaires si l’un est un multiple scalaire de l’autre. Par exemple, si le vecteur u est égal à k×v, où k est un nombre réel, alors les vecteurs u et v sont colinéaires. Cette relation signifie qu’ils pointent dans la même direction (ou dans des directions opposées si k est négatif) et qu’ils se situent sur une même ligne droite.
La colinéarité est également utilisée en algèbre linéaire pour analyser les relations entre les colonnes ou les lignes d’une matrice. Lorsque deux colonnes d’une matrice sont colinéaires, cela signifie qu'elles sont linéairement dépendantes. En d’autres termes, l’une peut être obtenue par une simple multiplication de l’autre. Cette propriété est cruciale dans des contextes tels que la résolution de systèmes d’équations linéaires ou l’analyse de données multivariées.
En statistique, la colinéarité joue un rôle clé, notamment dans les modèles de régression. Lorsque plusieurs variables explicatives sont fortement colinéaires, cela peut entraîner des problèmes dans l’estimation des coefficients du modèle. Ce phénomène, connu sous le nom de multicolinéarité, complique l’interprétation des résultats et peut rendre les prédictions moins fiables. Les statisticiens utilisent des méthodes spécifiques, comme l'analyse en composantes principales (ACP), pour résoudre ou atténuer ces problèmes. Dans les applications pratiques, la colinéarité est omniprésente. En physique, elle est essentielle pour décrire des forces ou des mouvements alignés. En informatique, elle intervient dans les algorithmes de vision par ordinateur pour détecter les lignes et les formes. Même en conception graphique, la colinéarité peut être utilisée pour aligner des éléments visuels de manière harmonieuse.
Le concept de colinéarité n’est pas limité aux dimensions spatiales ou numériques. Il peut aussi être interprété dans un sens plus abstrait pour décrire des alignements ou des dépendances dans des systèmes complexes. Par exemple, en économie, des variables colinéaires peuvent refléter des interdépendances structurelles entre différents indicateurs.
En conclusion, la colinéarité est un concept transversal qui traverse de nombreux domaines scientifiques et pratiques. Elle offre une base théorique pour comprendre les alignements et les dépendances dans des systèmes variés, tout en posant des défis techniques, notamment en statistique et en algèbre linéaire. Sa maîtrise est essentielle pour analyser des phénomènes complexes, résoudre des problèmes et développer des solutions innovantes.
