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Séance de cours

Transfert d'énergie par vagues

Dans cours

ME-469: Nano-scale heat transfer

In this course we study heat transfer (and energy conversion) from a microscopic perspective. First we focus on understanding why classical laws (i.e. Fourier Law) are what they are and what are their limits of validity. Next we discuss emerging opportunit ...

Description

Cette séance de cours couvre le transfert d'énergie par les ondes, y compris les photons, les électrons et les phonons, en discutant des ondes aux interfaces, des ondes évanescentes et du tunneling. Il explore des sujets tels que le transfert de chaleur à l'échelle nanométrique, la mécanique quantique, la thermodynamique statistique et les mécanismes de conversion d'énergie.

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Enseignant·e

Giulia Tagliabue

Dr. Giulia Tagliabue is an Assistant Professor at the Institute of Mechanical Engineering (IGM). She obtained her B.S. and M.S degrees cum laude in Mechanical Engineering from the University of Udine in Italy. Concurrently she also obtained the diploma from the Scuola Normale Superiore of Udine. In 2015 she obtained her PhD in Mechanical Engineering from ETH Zurich with a thesis on nanophotonic design for light-to-heat and light-to-charge conversion devices. In 2015 Dr. Tagliabue was awarded the Early Mobility Fellowship from the Swiss National Science Foundation and moved to Caltech as a PostDoctoral fellow. In 2017, thanks to the award of an Advanced Mobility Fellowship, she prolonged her stay at Caltech. Here, in collaboration with the Joint Center for Artificial Photosynthesis (JCAP) she investigated coupled light, heat and charge transfer processes in nanophotonic structures and low-dimensional materials for photoelectrochemical and photovoltaic sustainable energy conversion.

Source officielle

Concepts associés (32)

Onde

vignette|Propagation d'une onde. Une onde est la propagation d'une perturbation produisant sur son passage une variation réversible des propriétés physiques locales du milieu. Elle se déplace avec une vitesse déterminée qui dépend des caractéristiques du milieu de propagation. vignette|Une vague s'écrasant sur le rivage. Il existe trois principaux types d'ondes : les ondes mécaniques se propagent à travers une matière physique dont la substance se déforme. Les forces de restauration inversent alors la déformation.

Statistical mechanics

In physics, statistical mechanics is a mathematical framework that applies statistical methods and probability theory to large assemblies of microscopic entities. It does not assume or postulate any natural laws, but explains the macroscopic behavior of nature from the behavior of such ensembles. Sometimes called statistical physics or statistical thermodynamics, its applications include many problems in the fields of physics, biology, chemistry, and neuroscience.

Thermodynamique

La thermodynamique est la branche de la physique qui traite de la dépendance des propriétés physiques des corps à la température, des phénomènes où interviennent des échanges thermiques, et des transformations de l'énergie entre différentes formes. La thermodynamique peut être abordée selon deux approches différentes et complémentaires : phénoménologique et statistique. La thermodynamique phénoménologique ou classique a été l'objet de nombreuses avancées dès le .

Deuxième principe de la thermodynamique

Le deuxième principe de la thermodynamique (également connu sous le nom de deuxième loi de la thermodynamique ou principe de Carnot) établit l'irréversibilité des phénomènes physiques, en particulier lors des échanges thermiques. C'est un principe d'évolution qui fut énoncé pour la première fois par Sadi Carnot en 1824. Il a depuis fait l'objet de nombreuses généralisations et formulations successives par Clapeyron (1834), Clausius (1850), Lord Kelvin, Ludwig Boltzmann en 1873 et Max Planck (voir Histoire de la thermodynamique et de la mécanique statistique), tout au long du et au-delà jusqu'à nos jours.

Maximum entropy thermodynamics

In physics, maximum entropy thermodynamics (colloquially, MaxEnt thermodynamics) views equilibrium thermodynamics and statistical mechanics as inference processes. More specifically, MaxEnt applies inference techniques rooted in Shannon information theory, Bayesian probability, and the principle of maximum entropy. These techniques are relevant to any situation requiring prediction from incomplete or insufficient data (e.g., , signal processing, spectral analysis, and inverse problems).

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