TexasLe Texas (prononcé : ou ; en anglais : ; en espagnol : Texas ou Tejas ) est un État du Sud des États-Unis, le deuxième plus vaste du pays () après l'Alaska et deuxième plus peuplé après la Californie. Selon le décompte officiel du Bureau du recensement des États-Unis (2020), le Texas aurait . Sa capitale est Austin alors que Houston est sa plus grande ville et Dallas-Fort Worth son agglomération la plus peuplée. Les Texans sont à près de 80 % des citadins et presque la moitié d'entre eux vivent dans deux agglomérations : Dallas-Fort Worth ou Houston.
Entropie de ShannonEn théorie de l'information, l'entropie de Shannon, ou plus simplement entropie, est une fonction mathématique qui, intuitivement, correspond à la quantité d'information contenue ou délivrée par une source d'information. Cette source peut être un texte écrit dans une langue donnée, un signal électrique ou encore un fichier informatique quelconque (suite d'octets). Elle a été introduite par Claude Shannon. Du point de vue d'un récepteur, plus la source émet d'informations différentes, plus l'entropie (ou incertitude sur ce que la source émet) est grande.
PennsylvanieLa Pennsylvanie , officiellement le Commonwealth de Pennsylvanie (Pennsylvania et Commonwealth of Pennsylvania), est un État des États-Unis, bordé au nord-ouest par le lac Érié, au nord par l'État de New York, à l'est par le New Jersey, au sud par le Delaware, le Maryland et la Virginie-Occidentale et à l'ouest par l'Ohio. En 2019, sa population s'élève à . Avant sa colonisation, la région était habitée par les Lenapes (aussi connus sous le nom de Delawares), les Susquehannock, Iroquois, Ériés, Chaouanons, et d'autres tribus amérindiennes.
Entropie croiséeEn théorie de l'information, l'entropie croisée entre deux lois de probabilité mesure le nombre de bits moyen nécessaires pour identifier un événement issu de l'« ensemble des événements » - encore appelé tribu en mathématiques - sur l'univers , si la distribution des événements est basée sur une loi de probabilité , relativement à une distribution de référence . L'entropie croisée pour deux distributions et sur le même espace probabilisé est définie de la façon suivante : où est l'entropie de , et est la divergence de Kullback-Leibler entre et .
Entropy (classical thermodynamics)In classical thermodynamics, entropy () is a property of a thermodynamic system that expresses the direction or outcome of spontaneous changes in the system. The term was introduced by Rudolf Clausius in the mid-19th century to explain the relationship of the internal energy that is available or unavailable for transformations in form of heat and work. Entropy predicts that certain processes are irreversible or impossible, despite not violating the conservation of energy.
Système physiqueUn système physique est une partie de l'Univers physique, choisie pour son analyse. Les systèmes physiques n'existent pas dans la nature, ce sont des constructions de l'esprit humain pour la modélisation et l'analyse des phénomènes physiques. Comme tout système en général, un système physique se caractérise par sa frontière qui distingue ses constituants internes de son environnement externe ; s’il n’est pas isolé, le système physique peut interagir avec son environnement.
SystèmeUn système est un ensemble d' interagissant entre eux selon certains principes ou règles. Par exemple une molécule, le système solaire, une ruche, une société humaine, un parti, une armée etc. Un système est déterminé par : sa frontière, c'est-à-dire le critère d'appartenance au système (déterminant si une entité appartient au système ou fait au contraire partie de son environnement) ; ses interactions avec son environnement ; ses fonctions (qui définissent le comportement des entités faisant partie du système, leur organisation et leurs interactions) ; Certains systèmes peuvent également avoir une mission (ses objectifs et sa raison d'être) ou des ressources, qui peuvent être de natures différentes (humaine, naturelle, matérielle, immatérielle.
Variable d'étatEn thermodynamique, des variables d'état sont des paramètres qui caractérisent l'état d'équilibre d'un système, tels que le volume, la température, la pression et la quantité de matière. Ces caractérisations sont elles-mêmes des fonctions d'état du système. Une variable d'état n'a de sens que pour un système à l'équilibre thermodynamique. Une variable d'état est toujours une grandeur physique scalaire. Il s'agit soit d'une grandeur extensive, définie sur l'ensemble du système considéré, soit d'une grandeur intensive, qui doit alors prendre la même valeur en tout point du système.
Fonction d'étatUne fonction d'état est une fonction de grandeurs appelées variables d'état, qui définissent l'état d'équilibre d'un système thermodynamique. Les variables d'état sont par exemple la température , la pression , le volume ou le nombre de moles . Une telle fonction possède donc la propriété de ne dépendre que de l'état d'équilibre dans lequel se trouve le système, quel que soit le chemin emprunté par le système pour arriver à cet état.
Premier principe de la thermodynamiqueSelon le premier principe de la thermodynamique, lors de toute transformation, il y a conservation de l'énergie. Dans le cas des systèmes thermodynamiques fermés, il s'énonce de la manière suivante : Au cours d'une transformation quelconque d'un système fermé, la variation de son énergie est égale à la quantité d'énergie échangée avec le milieu extérieur, par transfert thermique (chaleur) et transfert mécanique (travail).
EnthalpieEn physique, la variable enthalpie est une quantité reliée à l'énergie d'un système thermodynamique. Elle est notée . Elle comprend l'énergie interne du système (notée ), à laquelle est ajouté le produit de la pression (notée ) par le volume (noté ) : . L'enthalpie est un potentiel thermodynamique qui synthétise en une seule fonction l'énergie interne du système (liée à sa température et à sa quantité de matière) et le travail de frontière (lié à sa pression) requis pour occuper son volume.
Représentation d'étatEn automatique, une représentation d'état permet de modéliser un système dynamique en utilisant des variables d'état. Cette représentation, qui peut être linéaire ou non, continue ou discrète, permet de déterminer l'état du système à n'importe quel instant futur si l'on connaît l'état à l'instant initial et le comportement des variables exogènes qui influent sur le système. La représentation d'état du système permet de connaître son comportement "interne" et pas seulement son comportement "externe" comme c'est le cas avec sa fonction de transfert.
