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Séance de cours

Propriétés des états cohérents

Dans cours

PHYS-425: Quantum physics III

To introduce several advanced topics in quantum physics, including semiclassical approximation, path integral, scattering theory, and relativistic quantum mechanics ...

Description

Cette séance de cours couvre les propriétés des états cohérents, en se concentrant sur la distribution de l'énergie et les concepts de probabilité liés aux oscillateurs harmoniques. L'instructeur discute de l'opérateur de traduction, de la formule de Glauber et de la relation d'incertitude. La forme explicite des États et leur dépendance temporelle sont également explorées.

Enseignant·e

Oleg Yazyev

Prof. Oleg Yazyev (Олег Язев) was born in Simferopol, Crimean peninsula. He obtained his degree in chemistry from Moscow State University in 2003. He then joined Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) completing his PhD thesis in chemistry and chemical engineering in 2007. Next two years he has spent as a postdoctoral fellow at the Institute of Theoretical Physics (ITP) and the Institute for Numerical Research in the Physics of Materials (IRRMA) of the same institution. In 2009-2011 he was a postdoctoral fellow at the Department of Physics of the University of California, Berkeley and the Lawrence Berkeley National Laboratory. In September 2011 he started an independent research group supported by the Swiss National Science Foundation professorship grant. In 2012 he was awarded an ERC Starting grant. His current research focuses on theoretical and computational physics of the recently discovered Dirac fermion materials with strong emphasis on their prospective technological applications. ResearcherID profile of Oleg Yazyev

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Concepts associés (32)

État cohérent

vignette|300px|droite|Un oscillateur harmonique classique (A et B) et en mécanique quantique (C à H). Les figures C à H représentent les solutions de l'équation de Schrödinger pour un même potentiel. L'axe horizontal est la position, et l'axe vertical la partie réelle (en bleu) et imaginaire (en rouge) de la fonction d'onde. (C,D,E,F) sont les états stationnaires (états propres d'énergie), et (G,H) non stationnaires.

Probabilité

vignette|Quatre dés à six faces de quatre couleurs différentes. Les six faces possibles sont visibles. Le terme probabilité possède plusieurs sens : venu historiquement du latin probabilitas, il désigne l'opposé du concept de certitude ; il est également une évaluation du caractère probable d'un événement, c'est-à-dire qu'une valeur permet de représenter son degré de certitude ; récemment, la probabilité est devenue une science mathématique et est appelée théorie des probabilités ou plus simplement probabilités ; enfin une doctrine porte également le nom de probabilisme.

Théorie des probabilités

La théorie des probabilités en mathématiques est l'étude des phénomènes caractérisés par le hasard et l'incertitude. Elle forme avec la statistique les deux sciences du hasard qui sont partie intégrante des mathématiques. Les débuts de l'étude des probabilités correspondent aux premières observations du hasard dans les jeux ou dans les phénomènes climatiques par exemple. Bien que le calcul de probabilités sur des questions liées au hasard existe depuis longtemps, la formalisation mathématique n'est que récente.

Oscillateur harmonique

Un oscillateur harmonique est un oscillateur idéal dont l'évolution au cours du temps est décrite par une fonction sinusoïdale, dont la fréquence ne dépend que des caractéristiques du système et dont l'amplitude est constante. Ce modèle mathématique décrit l'évolution de n'importe quel système physique au voisinage d'une position d'équilibre stable, ce qui en fait un outil transversal utilisé dans de nombreux domaines : mécanique, électricité et électronique, optique. Il néglige les forces dissipatives (frottement par exemple).

Alan Turing

vignette|Alan Turing vers 1938. Alan Mathison Turing, né le à Londres et mort le à Wilmslow, est un mathématicien et cryptologue britannique, auteur de travaux qui fondent scientifiquement l'informatique. Il est aussi un des pionniers de l'Intelligence artificielle. Pour résoudre le problème fondamental de la décidabilité en arithmétique, il présente en 1936 une expérience de pensée que l'on nommera ensuite machine de Turing et des concepts de programme et de programmation, qui prendront tout leur sens avec la diffusion des ordinateurs, dans la seconde moitié du .

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Séances de cours associées (40)

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

Distribution normale : propriétés et calculs

Couvre les propriétés et les calculs liés à la distribution normale, y compris les probabilités et les quantiles.

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Couvre p-quantile, approximation normale, distributions articulaires et familles exponentielles en probabilité et en statistiques.

Variables aléatoires continues : idées de base

Explore les variables aléatoires continues et leurs propriétés, y compris les fonctions de support et de distribution cumulative.

Dépendance et corrélation

Explore la dépendance, la corrélation et les attentes conditionnelles en matière de probabilité et de statistiques, en soulignant leur importance et leurs limites.

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