Cours

CH-242(b): Mécanique statistique pour la chimie

Résumé

Ce cours construit la base théorique universelle permettant de comprendre les systèmes à grand nombre de particules. Les méthodes introduites sont utilisées pour éclairer de nombreux phénomènes à travers la chimie.

Séances de cours

Enseignant·e

Nikita Kavokine

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Lucas Bertrand Théo Floquet, Killian David Rigaux, Hao Lu, Peter Gispert, Léa Zupan Cours Mécanique statistique pour la chimie CH-242(b) Ce cours construit la base théorique universelle permettant de comprendre les systèmes à grand nombre de particules. Les méthodes introduites sont utilisées pour éclairer de nombreux phénomènes à travers la chimie. Nanofluidics CH-461 Ce cours introduit les méthodes théoriques modernes permettant

Source officielle

https://edu.epfl.ch/coursebook/fr/mecanique-statistique-pour-la-chimie-CH-242-B

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Séances de ce cours (13)

Thermodynamique statistique : Maxwell-Boltzmann Distribution

Couvre la distribution de Maxwell-Boltzmann et l'entropie dans les systèmes composites.

Thermodynamique statistique : densité des états

Explore la densité des états en thermodynamique statistique et l'utilisation des fonctions heavisides pour les probabilités de niveau d'énergie.

Thermodynamique statistique : fonctions de partition et statistiques quantiques

Introduit les fonctions de partition, les statistiques quantiques et le modèle d'Einstein pour le comportement moléculaire.

Thermodynamique statistique: Ensembles microcanoniques et canoniques

Explore les ensembles microcanoniques et canoniques, les contributions historiques, les macroétats, les microétats et les arrangements de particules en thermodynamique statistique.

Thermodynamique statistique: Fonction de partition canonique

Explique la fonction de partition canonique en thermodynamique statistique et son rôle dans la détermination de la distribution de l'énergie.

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PHYS-467: Machine learning for physicists

Machine learning and data analysis are becoming increasingly central in sciences including physics. In this course, fundamental principles and methods of machine learning will be introduced and practised. ...

PHYS-105: Physique avancée II (thermodynamique)

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BIO-369: Randomness and information in biological data

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PHYS-100: Physique avancée I (mécanique)

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