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* [[teaching:exos:lancer_des|Lancers de plusieurs dés]] | * [[teaching:exos:lancer_des|Lancers de plusieurs dés]] |
* [[teaching:exos:lancer_pieces|Lancers de pièces ("pile ou face")]] | * [[teaching:exos:lancer_pieces|Lancers de pièces ("pile ou face")]] |
| * [[teaching:exos:rubik_cube|Cube de Rubik et couleurs]] |
* [[teaching:exos:moyennes_vehicules|Moyennes concernant des déplacements de véhicules]] | * [[teaching:exos:moyennes_vehicules|Moyennes concernant des déplacements de véhicules]] |
* [[teaching:exos:interactions_atomes|Dénombrement d'interactions entre atomes]] | * [[teaching:exos:interactions_atomes|Dénombrement d'interactions entre atomes]] |
* [[teaching:exos:random_walk-1D-many_steps-unsymetric|Marche aléatoire asymétrique à 1D]] (grand nombre de pas) | * [[teaching:exos:random_walk-1D-many_steps-unsymetric|Marche aléatoire asymétrique à 1D]] (grand nombre de pas) |
* [[teaching:exos:production_flacons_defauts|Production de flacons : statistiques sur les défauts]] | * [[teaching:exos:production_flacons_defauts|Production de flacons : statistiques sur les défauts]] |
* [[teaching:exos:simulations_random_walks|Simulations numériques de marches aléatoires]] (en Python) | |
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==== Exercices inédits ==== | ==== Exercices inédits ==== |
* [[electrons|Gaz d'électrons]] | * [[electrons|Gaz d'électrons]] |
* [[gaz_imparfait|Gaz imparfait]] | * [[gaz_imparfait|Gaz imparfait]] |
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| ===== Exercices de simulation ===== |
| FIXME |
| * [[TP_simulations_Monte-Carlo_2019|TP de simulations de Monte-Carlo, 2019]] |
| * [[teaching:exos:simulations_random_walks|Simulations numériques de marches aléatoires]] (en Python) |
| * [[https://www.complexity-explorables.org/]] (codes Javascript) |
* [[vdemery_ESPCI|TP (simulation) de thermodynamique "équation d'état d'un systèmes de sphères dures"]] (Vincent Démery, ESPCI) | * [[vdemery_ESPCI|TP (simulation) de thermodynamique "équation d'état d'un systèmes de sphères dures"]] (Vincent Démery, ESPCI) |
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* [[http://www.science4all.org/le-nguyen-hoang/the-amazing-physics-of-water-in-trees/|La physique de l'eau dans les arbres]] (yc vidéo) | * [[http://www.science4all.org/le-nguyen-hoang/the-amazing-physics-of-water-in-trees/|La physique de l'eau dans les arbres]] (yc vidéo) |
* [[http://personal.rhul.ac.uk/uhap/027/PH4211/|Cours de B. Cowan]] | * [[http://personal.rhul.ac.uk/uhap/027/PH4211/|Cours de B. Cowan]] |
| * [[http://www.damtp.cam.ac.uk/user/tong/statphys.html|Cours de David Tong]] |
* [[http://www.compadre.org/STP/index.cfm|Statistical and Thermal Physics]], par Harvey Gould and Jan Tobochnik (pdf et ressources) | * [[http://www.compadre.org/STP/index.cfm|Statistical and Thermal Physics]], par Harvey Gould and Jan Tobochnik (pdf et ressources) |
* [[http://www.johndcook.com/blog/distribution_chart/|Relations entre les distributions]] | * [[http://www.johndcook.com/blog/distribution_chart/|Relations entre les distributions]] |
* Autres données : [[http://jse.amstat.org/jse_data_archive.htm]] | * Autres données : [[http://jse.amstat.org/jse_data_archive.htm]] |
* [[https://towardsdatascience.com/understanding-logistic-regression-step-by-step-704a78be7e0a]] | * [[https://towardsdatascience.com/understanding-logistic-regression-step-by-step-704a78be7e0a]] |
| * [[https://chemistry.stackexchange.com/questions/115970/tabulated-absorption-spectra-of-greenhouse-gases|Tabulated absorption spectra of greenhouse gases?]] |
| * méthodes de Monte-Carlo |
| * intégration |
| * [[https://cartesianfaith.com/2013/12/15/probability-and-monte-carlo-methods/|Probability and Monte Carlo methods]], 2013 |
| * [[https://medium.com/towards-artificial-intelligence/monte-carlo-simulation-an-in-depth-tutorial-with-python-bcf6eb7856c8|Monte Carlo Simulation An In-depth Tutorial with Python]] An in-depth tutorial on the Monte Carlo Simulation methods and applications with Python, Towards AI Team, Medium, 07/08/2020 |
| * [[https://towardsdatascience.com/monte-carlo-simulation-421110b678c5|Monte Carlo Simulation - Part 5: Randomness & Random Number Generation]] Darío Weitz, Towards data science, 18/10/2022 (et références aux autres articles de la série) |
| * [[https://www.uio.no/studier/emner/matnat/fys/FYS2160/h18/pensumliste/stat_thermal_phys_python.pdf|Statistical and Thermal PhysicsUsing Python]] Anders Malthe-Sørenssen, Dag Kristian Dysthe (2017) |
| * algorithmes inefficaces, mais intéressants : |
| * [[https://twitter.com/matthen2/status/1440443280827699206]] |
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==== À exploiter ==== | ==== À exploiter ==== |
* [[https://medium.freecodecamp.org/how-to-visualize-the-central-limit-theorem-in-python-b619f5b00168|How to visualize the Central Limit Theorem in Python]] | * [[https://medium.freecodecamp.org/how-to-visualize-the-central-limit-theorem-in-python-b619f5b00168|How to visualize the Central Limit Theorem in Python]] |
| * Feynman’s Restaurant Problem : |
| * [[https://www.feynmanlectures.caltech.edu/info/other/Feynmans_Restaurant_Problem_Revealed.html|Feynman’s Restaurant Problem Revealed]] |
| * [[https://www.feynmanlectures.caltech.edu/info/other/Feynmans_Restaurant_Problem_Original_Notes.pdf|Feynmans_Restaurant_Problem_Original_Notes.pdf]] |
| * [[https://www.feynmanlectures.caltech.edu/info/solutions/restaurant_problem_sol_1.html|feynmanlectures.caltech.edu/info/solutions/restaurant_problem_sol_1.html]] |
| * [[https://towardsdatascience.com/feynmans-restaurant-problem-57121af0bb92|Feynman’s Restaurant Problem. Introduction and solution of Feynman’s… | by Alex Molas | May, 2022 | Towards Data Science]] |
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