Séance de cours
Description probabiliste de la turbulence
Dans cours
DEMO: amet magna aute est
Do ut cillum voluptate ullamco irure. Sint id dolor tempor occaecat in excepteur excepteur consectetur. Amet aliquip nisi pariatur commodo sunt non exercitation nulla.
Description
Cette séance de cours couvre la description probabiliste de la turbulence, en se concentrant sur la nature stochastique des signaux turbulents et les limites du chaos déterministe dans la prédiction du comportement des systèmes dynamiques non linéaires. À travers des exemples comme les équations de Lorenz, l'instructeur explique la sensibilité aux conditions initiales et la nécessité d'une approche stochastique malgré la dynamique déterministe. La présentation comprend des discussions sur les mesures individuelles, les statistiques et la reproductibilité des résultats, mettant en évidence les défis pour prédire avec précision le comportement turbulent.
Enseignant
exercitation voluptate
Labore esse nostrud officia minim esse velit Lorem enim voluptate culpa et eu irure aliqua. Occaecat consectetur magna veniam Lorem. Aute id pariatur laboris elit laborum sunt velit. Ullamco commodo cupidatat sunt id nostrud minim est sunt ut id.
Source officielle
À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Proximité ontologique
Séances de cours associées (38)
Hypothèse de thermalisation d'état propre
Explore l'hypothèse de thermalisation d'état propre dans les systèmes quantiques, en mettant l'accent sur la théorie de la matrice aléatoire et le comportement des observables dans l'équilibre thermique.
Introduction au Quantum Chaos
Couvre l'introduction au Quantum Chaos, le chaos classique, la sensibilité aux conditions initiales, l'ergonomie, et les exposants Lyapunov.
Apprentissage sans supervision: PCA & K-means
Couvre l'apprentissage non supervisé avec l'APC et les moyennes K pour la réduction de dimensionnalité et le regroupement des données.
Analyse de la pollution atmosphérique
Explorer l'analyse de la pollution atmosphérique à l'aide de données sur le vent, de distributions de probabilités et de modèles de trajectoire pour l'évaluation de la qualité de l'air.
Codage de la source quantique
Couvre les notions entropiques dans les sources quantiques, l'entropie Shannon, l'entropie Von Neumann et le codage source.