Entropie (thermodynamique)

L'entropie est une grandeur physique qui caractérise le degré de désorganisation d'un système. Introduite en 1865 par Rudolf Clausius, elle est nommée à partir du grec , littéralement « action de se retourner » pris au sens de « action de se transformer ». Définition En thermodynamique, l'entropie est une fonction d'état extensive (c'est-à-dire, proportionnelle à la quantité de matière dans le système considéré). Elle est généralement notée S, et dans le Système international d'unités elle s'exprime en joules par kelvin (). La notion d'entropie est introduite en 1865 par Rudolf Clausius dans le cadre du deuxième principe de la thermodynamique classique, d'après les travaux de Sadi Carnot. Clausius montre que le rapport Q/T, où Q est la quantité de chaleur reçue par un système thermodynamique et T sa température thermodynamique, est inférieur ou égal à la variation d'une fonction d’état qu'il appelle entropie. La thermo

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2011

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Modélisation et analyse numérique de problèmes de réaction-diffusion provenant de la solidification d'alliages binaires

In this work, we are interested in elaborating models and numerical methods in order to study some phenomena which arise in the solidification of binary alloys. We propose two distinct models based on the mass and energy conservation laws as well as on classical thermodynamics. The first model is based on the irreversible process theory and therefore requires the computation of the entropy of the system to complete the description. To obtain this quantity, we develop a formalism and a method which yields numerical results. This construction is made so that the entropy function inherits some interesting mathematical properties from physical requirements. These properties allow us to elaborate and analyze mathematically an original scheme using a time discretization depending on a real parameter to solve the solidification problem. In particular, we are able to prove that the scheme is stable for all values of the time step if the parameter is chosen correctly. Furthermore, we give some numerical results to support the theory. The second model, called phase-field model, is used to describe dendrites' formation during the solidification of binary alloys. The nature of the problem constrains us to use very fine meshes in some physical regions. To reduce the number of discrete unknowns, we develop an adaptive mesh strategy based on an ad-hoc error estimator. We make numerical tests showing that the method converges on regular meshes and that the estimator is in good agreement with the true error. We also show that the mesh refinement strategy gives good results in academic and physical cases.

EPFL1999

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Coarse-grained entropy production with multiple reservoirs: Unraveling the role of time scales and detailed balance in biology-inspired systems

Daniel Maria Busiello, Deepak Gupta, Amos Maritan

A general framework to describe a vast majority of biology-inspired systems is to model them as stochastic processes in which multiple couplings are in play at the same time. Molecular motors, chemical reaction networks, catalytic enzymes, and particles exchanging heat with different baths, constitute some interesting examples of such a modelization. Moreover, they usually operate out of equilibrium, being characterized by a net production of entropy, which entails a constrained efficiency. Hitherto, in order to investigate multiple processes simultaneously driving a system, all theoretical approaches deal with them independently, at a coarse-grained level, or employing a separation of time scales. Here, we explicitly take in consideration the interplay among time scales of different processes and whether or not their own evolution eventually relaxes toward an equilibrium state in a given subspace. We propose a general framework for multiple coupling, from which the well-known formulas for the entropy production can be derived, depending on the available information about each single process. Furthermore, when one of the processes does not equilibrate in its subspace, even if much faster than all the others, it introduces a finite correction to the entropy production. We employ our framework in various simple and pedagogical examples, for which such a corrective term can be related to a typical scaling of physical quantities in play.

2020

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BIO-369: Randomness and information in biological data

Biology is becoming more and more a data science, as illustrated by the explosion of available genome sequences. This course aims to show how we can make sense of such data and harness it in order to understand biological processes in a quantitative way.

ME-251: Thermodynamics and energetics I

Introduction aux principes de la thermodynamique, propriétés thermodynamiques de la matière et à leur calcul. Les étudiants maîtriseront les concepts de conservation (chaleur, masse, quantité de mouvement) et appliqueront ces concepts au cycles thermodynamiques et systèmes de conversion d'énergie.

PHYS-105: Advanced physics II (thermodynamics)

Ce cours présente la thermodynamique en tant que théorie permettant une description d'un grand nombre de phénomènes importants en physique, chimie et ingéniere, et d'effets de transport. Une introduction à la physique statistique renforce les notions acquises grâce à une modélisation microscopique.

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 transf

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

Température

La température est une grandeur physique mesurée à l’aide d’un thermomètre et étudiée en thermométrie. Dans la vie courante, elle est reliée aux sensations de froid et de chaud, provenant du transfe