Séance de cours

Description probabiliste de la turbulence

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Dans cours

ME-467: Turbulence

This course provides an introduction to the physical phenomenon of turbulence, its probabilistic description and modeling approaches including RANS and LES. Students are equipped with the basic knowledge to tackle complex flow problems in science and engin ...

Description

Cette séance de cours couvre la description probabiliste de la turbulence, en se concentrant sur la nature stochastique des signaux turbulents et les limites du chaos déterministe dans la prédiction du comportement des systèmes dynamiques non linéaires. À travers des exemples comme les équations de Lorenz, l'instructeur explique la sensibilité aux conditions initiales et la nécessité d'une approche stochastique malgré la dynamique déterministe. La présentation comprend des discussions sur les mesures individuelles, les statistiques et la reproductibilité des résultats, mettant en évidence les défis pour prédire avec précision le comportement turbulent.

Enseignant·e

Tobias Schneider

Tobias Schneider is an assistant professor in the School of Engineering at EPFL, the Swiss Federal Institute of Technology Lausanne. He received his doctoral degree in theoretical physics in 2007 from the University of Marburg in Germany working on the transition to turbulence in pipe flow. He then joined Harvard University as a postdoctoral fellow. In 2012 Tobias Schneider returned to Europe to establish an independent Max-Planck research group at the Max-Planck Institute for Dynamics and Self-Organization in Goettingen. Since 2014, he is working at EPFL, where he teaches fluid mechanics and heads the 'Emergent Complexity in Physical Systems' laboratory. Tobias Schneider's research is focused on nonlinear mechanics with specific emphasis on spatial turbulent-laminar patterns in fluid flows transitioning to turbulence. His lab combines dynamical systems and pattern-formation theory with large-scale computer simulations. Together with his team, Schneider develops computational tools and continuation methods for studying the bifurcation structure of nonlinear differential equations such as those describing the flow of a fluid. These tools are published as open-source software at channelflow.ch. Publications: Google Scholar

Source officielle

Concepts associés (32)

Théorie du chaos

La théorie du chaos est une théorie scientifique rattachée aux mathématiques et à la physique qui étudie le comportement des systèmes dynamiques sensibles aux conditions initiales, un phénomène généralement illustré par l'effet papillon. Dans de nombreux systèmes dynamiques, des modifications infimes des conditions initiales entraînent des évolutions rapidement divergentes, rendant toute prédiction impossible à long terme.

Effet papillon

vignette|Un graphique de l'attracteur étrange de Lorenz pour les valeurs ρ = 28, σ = 10, β = 8/3 « Effet papillon » est une expression qui résume une métaphore concernant le phénomène fondamental de sensibilité aux conditions initiales de la théorie du chaos. La formulation exacte qui en est à l'origine fut exprimée par Edward Lorenz lors d'une conférence scientifique en 1972, dont le titre était : vignette|Le battement d'ailes du papillon.

Loi de probabilité

thumb|400px 3 répartitions.png En théorie des probabilités et en statistique, une loi de probabilité décrit le comportement aléatoire d'un phénomène dépendant du hasard. L'étude des phénomènes aléatoires a commencé avec l'étude des jeux de hasard. Jeux de dés, tirage de boules dans des urnes et jeu de pile ou face ont été des motivations pour comprendre et prévoir les expériences aléatoires. Ces premières approches sont des phénomènes discrets, c'est-à-dire dont le nombre de résultats possibles est fini ou infini dénombrable.

Loi de probabilité à plusieurs variables

vignette|Représentation d'une loi normale multivariée. Les courbes rouge et bleue représentent les lois marginales. Les points noirs sont des réalisations de cette distribution à plusieurs variables. Dans certains problèmes interviennent simultanément plusieurs variables aléatoires. Mis à part les cas particuliers de variables indépendantes (notion définie ci-dessous) et de variables liées fonctionnellement, cela introduit la notion de loi de probabilité à plusieurs variables autrement appelée loi jointe.

Nonlinear system

In mathematics and science, a nonlinear system (or a non-linear system) is a system in which the change of the output is not proportional to the change of the input. Nonlinear problems are of interest to engineers, biologists, physicists, mathematicians, and many other scientists since most systems are inherently nonlinear in nature. Nonlinear dynamical systems, describing changes in variables over time, may appear chaotic, unpredictable, or counterintuitive, contrasting with much simpler linear systems.

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Éléments de la statistique : probabilité et variables aléatoires

Introduit des concepts clés en variables de probabilité et aléatoires, couvrant les statistiques, les distributions et la covariance.

Introduction à la science des données

Présente les sujets de la science des données, les méthodes d'évaluation et l'organisation des cours pour le semestre.

Modèles de mélange gaussien et signaux sonores

Explore les modèles de mélange gaussien et dénigre les signaux bruyants à l'aide d'une approche probabiliste.

Distributions de probabilités dans les études environnementales

Explore les distributions de probabilité pour les variables aléatoires dans les études sur la pollution atmosphérique et le changement climatique, couvrant les statistiques descriptives et inférentielles.

Convolution des variables aléatoires

Explore la convolution des variables aléatoires, en discutant des sommes de variables indépendantes et de leurs distributions dans des contextes discrets et continus.

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