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        <title>Didier Villers, UMONS - wiki</title>
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        <title>Didier Villers, UMONS - wiki</title>
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:exos:moyennes_vehicules</title>
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        <description>Moyennes concernant des déplacements de véhicules

Énoncés

Automobile à vitesse variable

Soit une automobile se déplaçant pendant 20 minutes à 60 km/heure, ensuite 20 minutes à 120 km/heure et finalement 20 minutes à 90 km/heure. Le long du trajet, un radar est placé à chaque kilomètre.</description>
    </item>
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        <dc:date>2016-02-24T12:17:53+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:exos:physicochimie2-exercices</title>
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        <description>PhysicoChimie II (exercices)

Bachelier en sciences chimiques, troisième année, 30 H exercices du cours (titulaire du cours : P. Damman).

Rappels de probabilités et statistique + quelques applications

Évènements, probabilités : définitions

$\Omega$$E_i$$p(E_i)$$0&lt;p(E_i) &lt; 1$$p(E_i \ ou \ E_j) = p(E_i) + p(E_j) $$\sum_{E_i} p(E_i) =p(\Omega) = 1$$A$$B$$A=\Omega$$p(A)=1$$A=\left\{\right\}$$p(A)=0$$A \subset B$$A \Rightarrow B$$p(A) \le p(B)$$A \cap B$$A$$B$$A \cap B = 0$$p(A \cap B)=0$$A$$B$$p(…</description>
    </item>
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:exos:rotation_vibration_molecules_biatomiques</title>
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        <description>Spectres de rotation-vibration de molécules biatomiques

Rappels sur les comportements isolés de vibration et rotation

Vibration :

	*  niveaux d&#039;énergie régulièrement espacés de dégénérescence g=1
	*  température caractéristique grande (par rapport à la température ambiante), par exemple 2000 - 3000 K$E_{rot} = J(J+1) k_B \theta_{rot} \ \ \ \ \ J=0,1,2,... \,$$g = 2J + 1$</description>
    </item>
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:exos:thermodynamique_statistique-exercices</title>
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        <description>Thermodynamique statistique I et II (exercices)

Bachelier en sciences chimiques, troisième année, 15 H (partie I) et 15h (partie II) d&#039;exercices des cours I et II. Titulaire du cours : P. Damman)

Rappels de probabilités et statistique + quelques applications</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:exos:paradoxe_anniversaires?rev=1594724785&amp;do=diff">
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:exos:paradoxe_anniversaires</title>
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        <description>Paradoxe des anniversaires

Énoncé

	*  Quelle est la probabilité qu&#039;au moins deux personnes aient leur anniversaire le même jour dans un groupe de 40 personnes ?

Solution

Il est plus simple de passer par le calcul de la probabilité complémentaire Pcomp(N), que toutes les N personnes présentes aient leur anniversaire des jours différents. Si on considère une personne à la fois, on multipliera les probabilités indépendantes d&#039;$1-\frac{N!/(N-k)!}{N^k}$</description>
    </item>
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        <description>Marche aléatoire symétrique à 1D (nombre réduit de pas)

Énoncé

Soit un marcheur initialement à la position 0 et avançant ou reculant aléatoirement d&#039;un mètre à chaque unité de temps, avec la même probabilité (p (avancer) = q (reculer) = 0.5). Les distances sont des valeurs absolues de positions qui, elles, doivent incorporer un signe positif ou négatif.</description>
    </item>
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        <title>teaching:exos:rotation_molecules_biatomiques</title>
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        <description>Rotation de molécules biatomiques

On s&#039;intéresse à la rotation de molécules biatomiques homo-nucléaires ou hétéro-nucléaires, et à la relation entre la température et les taux d&#039;occupations des états de différentes énergies.

Les états et énergies
$E_{rot} = J(J+1) \frac{h^2}{8 \pi^2 I} \ \ \ \ \ J=0,1,2,... \,$$E_{rot} = J(J+1) \frac{\hbar^2}{2 \mu r_{0}^2} \ \ \ \ \ J=0,1,2,... \,$$E_{rot} = J(J+1) k_B \theta_{rot} \ \ \ \ \ J=0,1,2,... \,$$E_{rot} = J(J+1) h c B_{rot} \ \ \ \ \ J=0,1,2,... \…</description>
    </item>
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        <description>Exercices simples sur l&#039;entropie configurationelle

	*  A partir de mesures expérimentales et de calculs théoriques, des chercheurs ont proposé pour borne inférieure de l&#039;entropie d&#039;un cristal d&#039;éthylène la valeur $0~J~K^{-1}~\mbox{mol}^{-1}$ et ont montré qu&#039;on pouvait obtenir une valeur arbitrairement proche de zéro pour un cristal d&#039;éthylène.$CH_2CD_2$$5.763~ J\!K^{-1}\mbox{mol}^{-1}$$CH_2CD_2$$CH_2CD_2$$CD_2CH_2$$0~J~K^{-1}~\mbox{mol}^{-1}$$CH_3D$$11.526~J~K^{-1}~\mbox{mol}^{-1}$$A$$B$$C$$A,…</description>
    </item>
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        <description>Lancer de plusieurs dés

	*  On lance 2 dés  et on fait la somme des valeurs obtenues
		*  Quelles sont les valeurs possibles des sommes
		*  Ont-elles toutes la même probabilité d&#039;apparition ?
		*  Quelle est la somme la plus probable ?
		*  Quelle est la somme la moins probable ?</description>
    </item>
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        <description>Lancers de pièces (&quot;pile ou face&quot;)

On considère des lancers de pièces, “pile ou face” (&quot;Coin flipping&quot;, “coin tossing”, or “heads or tails” en anglais), en faisant l&#039;hypothèse d&#039;une probabilité égale d&#039;occurrence des 2 possibilités.

	*  expérimenter à l&#039;aide de pièces, par exemple faire des séries de 10 lancers (ou lancers de 10 pièces) en comptabilisant les nombres de</description>
    </item>
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        <description>Flacons défectueux dans une production

Énoncé

	*  Dans une chaîne de production de produits pharmaceutiques, un flacon sur 100 est défectueux. On constitue un colis destiné à une pharmacie centrale avec un seul conditionnement de 100 pièces en prélevant aléatoirement 100 flacons dans la chaîne (la production est largement supérieure à 100). Quelle est la probabilité d’avoir</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:exos:simulations_random_walks?rev=1384356495&amp;do=diff">
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        <description>Simulations numériques de marches aléatoires

La marche aléatoire est une formalisation mathématique du comportement sans mémoire d&#039;un objet qui se déplace par pas successifs dans des directions quelconques.

Imaginez un ivrogne se déplaçant complètement au hasard. La question que les scientifiques se posent est</description>
    </item>
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