Matrice de densité et entropie von Neumann: première intro

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Description

Cette séance de cours introduit le concept de matrice de densité et d'entropie von Neumann, en mettant l'accent sur les états mixtes, les états totaux et les matrices de densité réduite. L'instructeur explique les propriétés et les comportements de ces matrices, en soulignant leur rôle dans les systèmes quantiques.

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Séances de cours associées (129)

Concepts associés (113)

État unitaire

vignette|370x370px|Carte des États unitaires dans le monde. Un État est dit unitaire lorsque tous les citoyens sont soumis au même et unique pouvoir. C'est la forme la plus répandue d'État dans le monde entier. En général, l'État unitaire connaît des divisions territoriales, il existe des relais entre la population et le pouvoir central. Il s'oppose conceptuellement à l'État fédéral, composé d'États fédérés, où la souveraineté est partagée entre l'État fédéral et les États fédérés.

Méthode des moindres carrés ordinaire

vignette|Graphique d'une régression linéaire La méthode des moindres carrés ordinaire (MCO) est le nom technique de la régression mathématique en statistiques, et plus particulièrement de la régression linéaire. Il s'agit d'un modèle couramment utilisé en économétrie. Il s'agit d'ajuster un nuage de points selon une relation linéaire, prenant la forme de la relation matricielle , où est un terme d'erreur.

Administration territoriale

L'administration territoriale est l'organisation institutionnelle et administrative d'une zone géographique, d'un pays ou d'une confédération de pays. Elle est constituée d’autorités dont les décisions sont valables sur des portions du territoire appelées circonscriptions. Ainsi donc, c'est la portée de leurs décisions qui différencie l'administration centrale de l’État et l'administration territoriale de l’État.

Generalized least squares

In statistics, generalized least squares (GLS) is a method used to estimate the unknown parameters in a linear regression model when there is a certain degree of correlation between the residuals in the regression model. Least squares and weighted least squares may need to be more statistically efficient and prevent misleading inferences. GLS was first described by Alexander Aitken in 1935. In standard linear regression models one observes data on n statistical units.

Hétéroscédasticité

En statistique, l'on parle d'hétéroscédasticité lorsque les variances des résidus des variables examinées sont différentes. Le mot provient du grec, composé du préfixe hétéro- (« autre »), et de skedasê (« dissipation»). Une collection de variables aléatoires est hétéroscédastique s'il y a des sous-populations qui ont des variabilités différentes des autres. La notion d'hétéroscédasticité s'oppose à celle d'homoscédasticité. Dans le second cas, la variance de l'erreur des variables est constante i.e. .