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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:cv_vibration_einstein-solutions</title>
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        <description>Comparaison microcanonique-canonique, vibrateurs et cristal d&#039;Einstein : réponses aux questions

Énoncé : cv_vibration_einstein

Comparaison des mesures de chaleur spécifique massique de quelques solides à température et pression ambiante (25 C et 1 atm)

Comment ramener ces valeurs à une base de comparaison commune ?
$C_P - C_V = T {V \alpha^2 \over \chi_T}$$E_n = \left(n+\frac{1}{2} \right)h\nu$$n$$\Omega$$E$$S = k_B \log \Omega$$n_i$$\frac{1}{T} = \left(\frac{\partial S}{\partial E}\right)_{V…</description>
    </item>
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        <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:date>2013-11-05T12:07:28+00:00</dc:date>
        <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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        <title>teaching:exos:tp_simulations_monte-carlo_2019</title>
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        <description>TP de simulations de Monte-Carlo, 2019

Séances organisées et gérées par Denis Dumont &lt;denis_dot_dumont_arobase_umons_dot_ac_dot_be&gt;

Questions

1D Random Walk :

Montrer que la marche aléatoire conduit à des distributions de déplacements équivalente à ce qu&#039;on observe pour la diffusion de composés chimiques.</description>
    </item>
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        <title>teaching:exos:electrons</title>
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        <description>Gaz d&#039;électrons

Rappels de théorie

	*  Ensemble grand canonique : variables, somme d&#039;état, probabilités,...
	*  Relations avec la thermodynamique
	*  Électrons et statistique de Fermi-Dirac
	*  ...

Gaz bidimensionnel : le graphite

Dans le graphite, les atomes sont situés dans des plans parallèles et des électrons des orbitales π peuvent être considérés comme délocalisés et formant un gaz d&#039;électrons bidimensionnel.  La longueur de la liaison C-C vaut 0.142 nm.$p$$p + dp$$\epsilon$$\epsilon +…</description>
    </item>
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        <description>Plus ça rate, plus on a de chances que ça marche

Exercice basé sur cette devise “Shadoks”, et pas seulement :





Réf : &lt;http://phdcomics.com/comics/archive.php?comicid=1946&gt;

Questions

	*  Combien d&#039;essais seront-ils nécessaires, en moyenne, pour obtenir une réussite, si la probabilité élémentaire de réussite  pour un essai vaut $p$$p$$q = 1-p$$p$$(1-p) p$$(1-p)^2 p$$(1-p)^3 p$$(1-p)^4 p$$(1-p)^{i-1} p$$(1-p) p$$$m = 1 p + 2 (1-p) p + 3 (1-p)^2 p + 4 (1-p)^3 p + 5 (1-p)^4 p + ...$$$p$$q = 1-…</description>
    </item>
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        <title>teaching:exos:random_walk-1d-many_steps-unsymetric</title>
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        <description>Marche aléatoire asymétrique à 1D (grand nombre de pas)

Énoncé

On considère un réseau unidimensionnel caractérisé par des sites distants de a. Un atome transite d&#039;un site à un voisin chaque τ secondes. Les probabilités sont p (transitions vers la droite) et</description>
    </item>
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        <title>teaching:exos:rappels-proba-stat</title>
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        <description>Rappels de probabilités et statistique + quelques applications

Évènements, probabilités : définitions

	*  Épreuve ou expérience aléatoire :  processus dont le résultat est incertain (tirage au hasard , jets de pièces, de dès,...)
	*  Évènement$\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$$B$$…</description>
    </item>
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        <description>Marche aléatoire bidimensionnelle de cellules dans des canaux microfluidiques

Énoncé :

En utilisant des tampons et des techniques de lithographie, des scientifiques ont réussi à produire des obstacles carrés sur un plan, formant donc un réseau de canaux microfluidiques dans lequel des cellules peuvent circuler suivant les directions baptisées nord-sud et est-ouest.</description>
    </item>
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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:gaz_imparfait?rev=1399364804&amp;do=diff">
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        <title>teaching:exos:gaz_imparfait</title>
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        <description>Gaz imparfait

	*  Rappel du cours (partie 2b(bis) Étude statistique des gaz, slides 21 à 32)
		*  Somme d&#039;état de l&#039;ensemble canonique
			*  Énergie cinétique et gaz parfait
			*  Énergie potentielle et interactions entre particules

		*  Factorisation</description>
    </item>
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        <description>Lancers consécutifs d&#039;un dé

	*  Quelle est la probabilité d&#039;avoir au moins une fois un “6” en lançant un dé consécutivement deux fois ?
	*  Quelle est la probabilité d&#039;avoir au moins une fois un “6” en lançant un dé consécutivement trois fois ?$n$</description>
    </item>
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        <title>teaching:exos:lancer_pieces</title>
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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>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:exos:production_flacons_defauts?rev=1350901704&amp;do=diff">
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        <title>teaching:exos:production_flacons_defauts</title>
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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>
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