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fonction exponentielle

fonction exponentielle — anatomie d'une formule
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Description

La fonction exponentielle, souvent notée exp(x) ou e^x, est une fonction mathématique dont le taux de croissance est proportionnel à sa valeur actuelle. Elle est définie comme l'unique fonction qui est sa propre dérivée, avec la base e (environ 2,71828). Cette fonction apparaît dans toute la physique lorsqu'une quantité varie à un taux proportionnel à elle-même, comme la désintégration radioactive, la croissance d'une population ou le refroidissement d'un objet chaud.

Histoire

La fonction exponentielle a été introduite par Leonhard Euler au XVIIIe siècle, qui a également établi la relation e^(iπ) + 1 = 0, la reliant à la trigonométrie et aux nombres complexes.

Comment ça marche

La fonction exponentielle peut être définie par la série infinie e^x = 1 + x + x^2/2! + x^3/3! + ..., qui converge pour tout x réel ou complexe. Sa propriété fondamentale, d/dx e^x = e^x, en fait la solution de l'équation différentielle dy/dx = ky, où k est une constante. Cette équation modélise les processus où le taux de variation est proportionnel à la quantité présente, conduisant à une croissance exponentielle (k>0) ou à une décroissance exponentielle (k<0).

En pratique

Les fonctions exponentielles sont utilisées en physique pour décrire la désintégration radioactive, la décharge d'un condensateur, la pression atmosphérique en fonction de l'altitude, et l'évolution temporelle des états quantiques sous forme d'exponentielles complexes.

Anecdote

La fonction exponentielle est si importante qu'elle apparaît dans l'équation de Schrödinger, où l'évolution temporelle d'un état quantique est donnée par une exponentielle complexe du hamiltonien.

Concept graph →

Formules

$$\mathcal{L} = \prod_i \exp\left( -\frac{1}{2} \left[ \frac{f(x_i) - y_i}{\sigma_i} \right]^2 \right)$$
Probability of observed data given a model with Gaussian errors.
Ce qu'il y a dans la formule
f(x_i)variablemodel prediction at input x_i — valeur de fonction
y_ivariableobserved data point — data value
σ_ivariablestandard deviation of measurement error — écart type
∏opérateurProduct over all data points i — opérateur produit
expopérateurExponential function — fonction exponentielle
$$\frac{N_i}{N} = \frac{g_i e^{-E_i/kT}}{Q}$$
Probability of a state in thermal equilibrium.
Ce qu'il y a dans la formule
N_ivariableNumber of particles in state i — nombre de particules
NvariableTotal number of particles — nombre de particules
g_ivariableDegeneracy of state i — dégénérescence
E_ivariableEnergy of state i — énergie joule
TvariableAbsolute temperature — température kelvin
kconstanteRelates energy to temperature at the particle level — constante de Boltzmann = 1.380649e-23 joule per kelvin
e^{-E_i/kT}opérateurExponential of the negative energy over kT — fonction exponentielle
$$k(x, x') = \sigma^2 \exp\left(-\frac{(x-x')^2}{2\ell^2}\right)$$
Gaussian covariance function for smoothness in Gaussian processes.
Ce qu'il y a dans la formule
xvariableinput point — input variable
x'variableanother input point — input variable
σvariablesignal amplitude — amplitude
ℓvariablelength scale — length scale
expopérateurraises e to the given power — fonction exponentielle
$$s(\zeta; a) = \frac{1}{1+\exp(-\zeta/a)}$$
Smooth approximation to the indicator function with steepness parameter.
Ce qu'il y a dans la formule
svariablesigmoid function value — sigmoid function
ζvariableinput argument — argument
avariablesteepness parameter — steepness parameter
expopérateurraises e to the given power — fonction exponentielle
$$P(v) = \sqrt{\frac{2}{\pi}} \frac{v^2}{\sigma^3} \exp\left(-\frac{v^2}{2\sigma^2}\right)$$
Probability distribution of speeds in an ideal gas.
Ce qu'il y a dans la formule
P(v)variableProbability density of speed v — probability density second per metre
vvariableSpeed of a particle — vitesse metre per second
σvariableScale parameter related to temperature — speed scale metre per second
expopérateurExponential function — fonction exponentielle
√opérateurSquare root — racine carrée

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