Fluctuations aléatoires dans un résultat de mesure ou de calcul.Le bruit statistique désigne les fluctuations aléatoires dans un résultat de mesure ou de calcul. Ces fluctuations sont inhérentes à tout système physique et proviennent de la nature discrète de la matière et de l'énergie, ainsi que de la précision limitée des instruments. En science, le bruit n'est pas seulement une nuisance ; il peut porter des informations sur les processus sous-jacents qui le génèrent.
L'étude du bruit a commencé à la fin du XIXe siècle avec l'observation du mouvement brownien, expliqué par Einstein en 1905. Le cadre mathématique du bruit a été développé par Norbert Wiener et d'autres au milieu du XXe siècle, donnant naissance au domaine des processus stochastiques.
Le bruit provient de nombreuses sources : l'agitation thermique des électrons dans une résistance (bruit Johnson-Nyquist), l'arrivée aléatoire des photons sur un détecteur (bruit de grenaille), ou la nature stochastique des réactions chimiques dans une cellule. Dans les mesures, le bruit fixe une limite fondamentale à la sensibilité, mais des méthodes statistiques peuvent extraire des signaux des données bruitées en moyennant ou en corrélant de nombreuses répétitions. En calcul, le bruit peut être introduit par des générateurs de nombres aléatoires ou par des erreurs d'arrondi, et il peut affecter la stabilité des algorithmes.
L'analyse du bruit est utilisée dans les détecteurs d'ondes gravitationnelles pour séparer les signaux faibles des vibrations de fond, en imagerie médicale pour améliorer le rapport signal sur bruit, et en apprentissage automatique pour régulariser les modèles et éviter le surapprentissage.
Le sifflement entendu à la radio entre deux stations est en partie dû au rayonnement cosmique de fond, un faible bruit résiduel du Big Bang.
