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En physique la notion de symétrie, qui est intimement associée à la notion d'invariance, renvoie à la possibilité de considérer un même système physique selon plusieurs points de vue distincts en termes de description mais équivalents quant aux prédictions effectuées sur son évolution. Une théorie physique possède alors une symétrie S, si toute équation dans cette théorie décrit tout aussi correctement une particule ρ qu'une particule -ρ 'symétrique' de ρ. La symétrie S considérée peut porter sur la charge électrique de la particule, ou sur toute autre variable, ou combinaison de variables, intervenant dans ses équations. Cet article se propose de passer en revue les principaux types de symétries rencontrés en physique, de décrire brièvement leur implémentation formelle et enfin de présenter les mécanismes par lesquels une symétrie peut être brisée dans la nature, ce qui peut compliquer sa mise en évidence dans la pratique. Le mot symétrie vient du grec ancien grc indiquant une relation de commensurabilité, et plus spécifiquement de proportion harmonieuse entre différents éléments d’un tout. La notion moderne de symétrie conserve ce lien entre les idées d’harmonie, de beauté et d’unité, particulièrement développé dans la philosophie platonicienne, comme le montre l’exemple fameux des cinq « solides de Platon » du Timée. L’usage, souvent implicite, d’arguments de symétrie au service de raisonnements physiques existe ainsi depuis l’Antiquité. Chez les Grecs anciens, deux exemples sont restés particulièrement célèbres. Le premier, dû à Anaximandre et rapporté par Aristote dans son Traité du ciel explique l’immobilité de la Terre par sa position centrale dans un Cosmos sphérique (géocentrisme) : aucune direction ne pouvant être privilégiée pour son mouvement – ce qu’en termes modernes on qualifie d’isotropie – elle doit nécessairement demeurer statique. Le second est dû à Archimède, pour sa démonstration des lois de l’équilibre des corps et la recherche des barycentres.
[2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
In this notebook we will implement a simple fractional resampler that
uses local Lagrange interpolation. The resampler can be used to perform
any rational sampling rate change (but beware of aliasing when
downsampling!)
In [1]:
import numpy as np
import IPython
from scipy.io import wavfile
Local Lagrange interpolation[4]¶
To perform resampling we will need to compute subsample values and, in [2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
In this notebook we will look at the practical issues associated to
plotting the DFT and in particular the DFT of real-world signals. We
will examine how to map the DFT coefficients to real-world frequencies
and we will investigate the frequency resolution of the DFT and the
effects of zero padding.
In [1]: