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Séance de cours

Thermodynamique statistique : dégénérescences et transformation de Laplace

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 le concept de dégénérescence en thermodynamique statistique, illustré par des exemples de dégénérescence des niveaux d'énergie. Il introduit également la transformée de Laplace, expliquant son application dans la résolution des équations différentielles et sa signification en physique.

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

Concepts associés (32)

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.

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.

Elastic net regularization

In statistics and, in particular, in the fitting of linear or logistic regression models, the elastic net is a regularized regression method that linearly combines the L1 and L2 penalties of the lasso and ridge methods. The elastic net method overcomes the limitations of the LASSO (least absolute shrinkage and selection operator) method which uses a penalty function based on Use of this penalty function has several limitations. For example, in the "large p, small n" case (high-dimensional data with few examples), the LASSO selects at most n variables before it saturates.

Encre de Chine

L'encre de Chine est une encre noire utilisée pour l'écriture, le dessin et la peinture au lavis. Réputée venir d'Orient, Chine ou Inde, elle associe un pigment noir de carbone et un liant aqueux. L'encre de Chine proprement dite se présente sous forme de bâtons à frotter sur une pierre dans de l'eau. Elle est indélébile. Sa composition varie. À l'époque moderne, le terme « encre de Chine désigne couramment une variété plus grande encore de préparations liquides, qui partagent plus ou moins ses qualités essentielles.

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Couvre les états d'énergie et la convolution en thermodynamique statistique, avec un exemple sur le benzène.

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