Séance de cours

Thermodynamique statistique : distributions d'espace de phase et de probabilité

Graph Chat

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.

Dans cours

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

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. ...

Description

Cette séance de cours couvre la représentation de la position et de l'élan dans l'espace de phase, les ensembles de particules, l'énergie totale maximale, les potentiels harmoniques et anharmoniques, les probabilités conjointes, les probabilités marginales, les distributions continues, les fonctions de densité de probabilité, la normalisation, les densités de probabilité multidimensionnelles et l'accomplissement de certaines conditions dans les fonctions.

Enseignant·e·s (2)

Andreas Osterwalder

EDUCATION: 2002: Dr.sc.nat. (ETH Zurich) 1998: Dipl.Chem. (ETH Zurich) ACADEMIC POSITIONS: since 2015: Senior Scientist at EPFL 2009-2015: SNSF-funded Professor at EPFL 2005-2009: Group leader, Fritz-Haber-Institute of the Max-Planck-Society in Berlin (Department of Molecular Physics under Prof. G. Meijer) 2002-2005: Postdoctoral Fellow at UC Berkeley (Group of Prof. D.M.Neumark) 1998-2002: PhD Student at ETHZ (Group of Prof. F.Merkt)

Christopher Scott Reilly

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Inférence statistique: Statistique mathématique

Concepts associés (32)

Sélection de caractéristique

La sélection de caractéristique (ou sélection d'attribut ou de variable) est un processus utilisé en apprentissage automatique et en traitement de données. Il consiste, étant donné des données dans un espace de grande dimension, à trouver un sous-sensemble de variables pertinentes. C'est-à-dire que l'on cherche à minimiser la perte d'information venant de la suppression de toutes les autres variables. C'est une méthode de réduction de la dimensionnalité. Extraction de caractéristique Catégorie:Apprentissage

Regularized least squares

Regularized least squares (RLS) is a family of methods for solving the least-squares problem while using regularization to further constrain the resulting solution. RLS is used for two main reasons. The first comes up when the number of variables in the linear system exceeds the number of observations. In such settings, the ordinary least-squares problem is ill-posed and is therefore impossible to fit because the associated optimization problem has infinitely many solutions.

Variable aléatoire à densité

En théorie des probabilités, une variable aléatoire à densité est une variable aléatoire réelle, scalaire ou vectorielle, pour laquelle la probabilité d'appartenance à un domaine se calcule à l'aide d'une intégrale sur ce domaine. La fonction à intégrer est alors appelée « fonction de densité » ou « densité de probabilité », égale (dans le cas réel) à la dérivée de la fonction de répartition. Les densités de probabilité sont les fonctions essentiellement positives et intégrables d'intégrale 1.

Lasso (statistiques)

En statistiques, le lasso est une méthode de contraction des coefficients de la régression développée par Robert Tibshirani dans un article publié en 1996 intitulé Regression shrinkage and selection via the lasso. Le nom est un acronyme anglais : Least Absolute Shrinkage and Selection Operator. Bien que cette méthode fut utilisée à l'origine pour des modèles utilisant l'estimateur usuel des moindres carrés, la pénalisation lasso s'étend facilement à de nombreux modèles statistiques tels que les modèles linéaires généralisés, les modèles à risque proportionnel, et les M-estimateurs.

Encre métallo-gallique

L’encre au gallo-tannate de fer est une encre noire à violette, fabriquée à partir de sels métalliques, surtout de sulfate ferreux mais parfois de sulfate de cuivre, et de divers tanins d’origine végétale. Encre noire emblématique du scriptorium monastique, elle est l’encre la plus utilisée en Europe entre les . Cette encre tannique ou à base de tanins solubilisés est parfois dénommée encre ferrique, ferro-gallique ou métallo-gallique. Les dégradations irréversibles du papier dues à cette encre corrosive posent d'importants problèmes de conservation.

Afficher plus

Séances de cours associées (64)

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.

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.

Calculs des attentes

Couvre le calcul de l'attente et de la variance pour différents types de variables aléatoires, y compris les variables discrètes et continues.

Variables aléatoires continues

Explore les variables aléatoires continues, les fonctions de densité, les variables articulaires, l'indépendance et les densités conditionnelles.

Bases de probabilité: théorie et applications

Couvre la théorie des probabilités de base, la probabilité conditionnelle, l'indépendance et le théorème de Bayes.

Afficher plus

Concepts associés (32)

Sélection de caractéristique

Regularized least squares

Variable aléatoire à densité

Lasso (statistiques)

Encre métallo-gallique

Afficher plus