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Mécanique quantique : principes et opérateurs

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Dans cours

CH-110: Chimie générale avancée I

Le cours comporte deux parties. Les bases de la thermodynamique des équilibres et de la cinétique des réactions sont introduites dans l'une d'elles. Les premières notions de chimie quantique sur les électrons et les liaisons chimiques, exemplifiées en chim ...

Description

Cette séance de cours présente les principes de la mécanique quantique, en se concentrant sur les fonctions d'onde, la densité électronique et les distributions de probabilité. Il couvre le concept de valeur d'attente, d'écart-type et d'opérateurs en mécanique quantique, mettant l'accent sur la transition des descriptions classiques aux descriptions quantiques des systèmes physiques.

Enseignant·e·s (7)

Jérôme Waser

Jérôme Waser biography and CV's are available on the following website: http://lcso.epfl.ch/waser

Philippe Schwaller

Beat Fierz

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Paria Khalafi, Wei Cai, Pierre Alexander Miranda Herrera, Andrei Zhauniarovich, Matteo Nicolas Doudin, Zongqing Li, Enguerran Majerus, Po-Han Chang, Iana Berlina, Yuji Kamei A dirigé les thèses EPFL de Aurore Marie-France Delachat, Sinan Kilic, Louise Catherine Bryan, Andreas Linus Bachmann, Ninad Dilip Agashe, Nora Guidotti, Maxime Nicolas Mivelaz, Kristina Makasheva, Alexandra Teslenko, Pauline Franz, Salome Riccarda Püntener, Ly Phillippe A co-dirigé les thès

Angela Steinauer

Since October 2022: Head of the Laboratory of Biomolecular Engineering and Nanomedicine (LIBN), EPFL (Switzerland)2019-2021: MSCA Postdoctoral Fellow at ETHZ (Switzerland) 2018: Ph.D. in Chemical Biology from Yale University (USA) 2007-2012: B.Sc. & M.Sc. in Chemistry from University of Zurich (Switzerland) Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Diogo Miguel De Abreu Viegas, Georges Barnikol, Oliver Dennis, Andrea Elizabeth Melgar Aguilar, Paula Oeser, Manutsawee Thanaburakorn Cours Chemical Biolog

Jacques-Edouard Moser

Professeur titulaire en chimie physique, Jacques Moser dirige actuellement le Groupe de dynamique photochimique (Groupe Moser) de l'EPFL. Jacques Moser est diplômé de l'École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL), où il a reçu en 1982 un diplôme d'ingénieur chimiste et en 1986 un doctorat ès sciences pour sa thèse en chimie physique, menée sous la direction du Pr Michael Grätzel. En 1984 et 1985, il effectue deux séjours à l'Université Concordia de Montréal (Canada). A partir de 1986, il rejoint les laboratoires de recherche centraux de Eastman-Kodak Co. à Rochester (New York, USA) et est ensuite associé au Center for photoinduced charge transfer du NSF à l'Université de Rochester. De retour à l'EPFL, Jacques Moser dirige depuis 1991 un groupe de recherche dans le domaine de la photochimie. Il est chargé de cours à partir de 1992 et reçoit en 1998 l'habilitation ès sciences techniques et le titre de privat-docent. Il est nommé professeur titulaire en 2005. L'activité de recherche du Groupe Moser se focalise plus particulièrement sur létude de la dynamique des processus de transfert d'électron induits par la lumière aux interfaces et de séparation de charges dans des semiconducteurs nanostructurés. Le Pr Moser enseigne la chimie générale avancée (Équilibre et réactivité chimiques) en première année aux étudiants en chimie de l'EPFL. Il dispense les cours Photochemistry I et Photochemistry II aux étudiants de Master et des écoles doctorales en chimie, en énergie et en photonique. Lauréat du prix de la fondation Latsis internationale, Jacques Moser est auteur et co-auteur de près de 200 publications dans des revues scientifiques à comité de lecture (H-index = 75). Il a été président de la Société suisse de photochimie et photophysique, membre du comité international de l'European Photochemistry Association, membre de la direction centrale de la Société suisse de chimie (SSC) et membre du comité executif de la division Recherche scientifique de la SSC. Il a été le directeur de la Section de chimie et de génie chimique de l'EPFL et l'un des membres de la direction de la Faculté des sciences de base de 2007 à 2015.

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Inférence statistique: Statistique mathématique

Concepts associés (31)

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.

Valeur absolue des écarts

En statistique, la déviation absolue moyenne (ou simplement déviation moyenne) d'un ensemble est la moyenne (ou valeur prévue) des déviations absolues par rapport à un point central d'une série statistique. C'est une statistique sommaire de dispersion ou de variabilité statistique, et elle peut être associée à toute mesure à une tendance centrale (moyenne, médiane, mode...). La déviation absolue d'un élément a d'un ensemble de données x par rapport à un réel est a – x.

Deviation (statistics)

In mathematics and statistics, deviation is a measure of difference between the observed value of a variable and some other value, often that variable's mean. The sign of the deviation reports the direction of that difference (the deviation is positive when the observed value exceeds the reference value). The magnitude of the value indicates the size of the difference. Errors and residuals A deviation that is a difference between an observed value and the true value of a quantity of interest (where true value denotes the Expected Value, such as the population mean) is an error.

Median absolute deviation

In statistics, the median absolute deviation (MAD) is a robust measure of the variability of a univariate sample of quantitative data. It can also refer to the population parameter that is estimated by the MAD calculated from a sample. For a univariate data set X1, X2, ..., Xn, the MAD is defined as the median of the absolute deviations from the data's median : that is, starting with the residuals (deviations) from the data's median, the MAD is the median of their absolute values. Consider the data (1, 1, 2, 2, 4, 6, 9).

Erreur type

Lerreur type d'une statistique (souvent une estimation d'un paramètre) est l'écart type de sa distribution d'échantillonnage ou l'estimation de son écart type. Si le paramètre ou la statistique est la moyenne, on parle d'erreur type de la moyenne. La distribution d'échantillonnage est générée par tirage répété et enregistrements des moyennes obtenues. Cela forme une distribution de moyennes différentes, et cette distribution a sa propre moyenne et variance.

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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.

Chimie générale avancée I

Explore les fonctions des ondes, la densité des électrons, les principes de la mécanique quantique, les opérateurs, l'équation de Schrödinger et les terminologies quantiques clés.

Mécanique quantique : Fondements

Introduit les principes fondamentaux de la mécanique quantique, couvrant les fonctions d'onde, les opérateurs et le principe d'incertitude.

Probabilité avancée : résumé

Couvre les variables aléatoires, les espaces déchantillons, les distributions de probabilité, les fonctions, la valeur attendue, la variance et les estimations.

Chimie générale avancée I

Explore la quantification des niveaux d'énergie, de la dualité des particules d'onde et du principe d'incertitude dans la chimie générale avancée.

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Median absolute deviation

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