Séance de cours

Thermodynamique statistique : Maxwell-Boltzmann Distribution

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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 distribution de Maxwell-Boltzmann en thermodynamique statistique, expliquant les termes exponentiels et les intégrales gaussiennes impliqués. Il explore le concept d'entropie et sa nature additive dans les systèmes composites, en mettant l'accent sur les états d'équilibre et les variables étendues.

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

Physique

Thermodynamique: Statistical mechanics

Concepts associés (32)

Entropy (statistical thermodynamics)

The concept entropy was first developed by German physicist Rudolf Clausius in the mid-nineteenth century as a thermodynamic property that predicts that certain spontaneous processes are irreversible or impossible. In statistical mechanics, entropy is formulated as a statistical property using probability theory. The statistical entropy perspective was introduced in 1870 by Austrian physicist Ludwig Boltzmann, who established a new field of physics that provided the descriptive linkage between the macroscopic observation of nature and the microscopic view based on the rigorous treatment of large ensembles of microstates that constitute thermodynamic systems.

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.

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 .

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.

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Séances de cours associées (64)

Minimisation de l'énergie dans les systèmes biologiques: modèles d'équilibre

Couvre les modèles de minimisation de l'énergie dans les systèmes biologiques, en se concentrant sur l'équilibre et les rôles de l'entropie et de l'hydrophobicité.

Deuxième principe : l’entropie

Explore le deuxième principe de la thermodynamique, en mettant l'accent sur le rôle de l'entropie dans l'évolution et l'équilibre du système.

Thermodynamique statistique : Entropie et forces

Explore l'entropie, les forces et la thermodynamique statistique dans les systèmes physiques.

Ensembles et fonctions de partition

Couvre les ensembles, les fonctions de partition et les distributions en thermodynamique statistique.

Pliage des protéines: Insights thermodynamiques

Plonge dans les déterminants énergétiques du repliement des protéines, des constantes d'équilibre et des propriétés thermodynamiques des protéines, en mettant l'accent sur l'enthalpie, l'entropie et la capacité thermique.

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Entropy (statistical thermodynamics)

Lasso (statistiques)

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Elastic net regularization

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