Séance de cours

Analyse basée sur les données des flux dominés instables de Vortex

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Description

Cette séance de cours se penche sur l'analyse et la modélisation de flux de vortex instables, axée sur la formation de vortex, la trajectoire et le timing. Il couvre la dynamique des tourbillons primaires et secondaires, la prédiction d'apparition du décrochage, la modélisation dynamique du décrochage et le contrôle de la séparation. L'instructeur explore l'évolution temporelle de l'enroulement de la couche de cisaillement, la force des tourbillons et le moment où le vortex secondaire s'efface. De plus, la séance de cours traite de la réponse dynamique au décrochage, des constantes empiriques du temps et de la relation fonctionnelle pour le retard de décrochage. Elle touche également à la modélisation du décrochage dynamique sur les turbines à vent à axe vertical (VAWT) et à l'optimisation de la cinématique des ailes battantes grâce à l'exploration spatiale des paramètres.

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Concepts associés (23)

Analyse des données

L’analyse des données (aussi appelée analyse exploratoire des données ou AED) est une famille de méthodes statistiques dont les principales caractéristiques sont d'être multidimensionnelles et descriptives. Dans l'acception française, la terminologie « analyse des données » désigne donc un sous-ensemble de ce qui est appelé plus généralement la statistique multivariée. Certaines méthodes, pour la plupart géométriques, aident à faire ressortir les relations pouvant exister entre les différentes données et à en tirer une information statistique qui permet de décrire de façon plus succincte les principales informations contenues dans ces données.

Science des données

La science des données est l'étude de l’extraction automatisée de connaissance à partir de grands ensembles de données. Plus précisément, la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de nombreuses données structurées ou non . Elle est souvent associée aux données massives et à l'analyse des données.

Donnée

Une donnée est ce qui est connu et qui sert de point de départ à un raisonnement ayant pour objet la détermination d'une solution à un problème en relation avec cette donnée. Cela peut être une description élémentaire qui vise à objectiver une réalité, le résultat d'une comparaison entre deux événements du même ordre (mesure) soit en d'autres termes une observation ou une mesure. La donnée brute est dépourvue de tout raisonnement, supposition, constatation, probabilité.

Aile (anatomie des insectes)

L'aile de l'insecte est une expansion tégumentaire de l'exosquelette de l'insecte qui lui permet de voler. Elle n'est absolument pas homologue à l'aile des oiseaux. Les ailes sont présentes dans la sous-classe des ptérygotes (cf. grec πτέρυξ/-γ, « ptéryx » / « aile ») et absentes chez les aptérygotes. Elles se mettent en place lors de la dernière mue. Lorsque l'insecte sort de son exuvie, ses ailes sont toutes froissées et repliées sur elles-mêmes, c'est la pression de l'hémolymphe qui contribue à les rigidifier et à leur donner leur forme définitive.

Big data

Le big data ( « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés. L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde.

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Séances de cours associées (64)

Big Data: Meilleures pratiques et lignes directrices

Couvre les pratiques exemplaires et les lignes directrices pour les mégadonnées, y compris les lacs de données, l'architecture typique, les défis et les technologies utilisés pour y remédier.

Introduction à l'analyse des données appliquées

Introduit le cours d'analyse des données appliquées à l'EPFL, couvrant un large éventail de sujets d'analyse des données et mettant l'accent sur l'apprentissage continu en sciences des données.

Classement multiclasses

Couvre le concept de classification multiclasse et les défis de la séparation linéaire des données avec les classes multiples.

Apprentissage automatique: Physique et Données

Déplacez-vous dans l'intersection de la physique et des données dans les modèles d'apprentissage automatique, couvrant des sujets tels que les champs d'expansion des grappes atomiques et l'apprentissage non supervisé.

Oncologie de précision : Biomarqueurs prédictifs

Explore l'oncologie de précision, en se concentrant sur les biomarqueurs prédictifs, l'analyse des données volumineuses, les applications NGS, les mécanismes de réponse immunitaire et la personnalisation de l'immuno-oncologie.

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