équation

équation de Fokker-Planck

The Fokker-Planck equation describes the time evolution of the probability density function of the velocity of a particle under random forces.
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Description

En 1914, le physicien néerlandais Adriaan Fokker étudia le mouvement brownien, et trois ans plus tard, Max Planck dériva l'équation générale qui porte leurs noms. C'est un outil central de la théorie des processus aléatoires. Si l'équation de Boltzmann traite de milliards de particules en collision, l'équation de Fokker-Planck traite d'une seule, mais sous une grêle de chocs. Elle décrit comment la probabilité de trouver une particule dans une région donnée s'aplanit et se déplace — comme une goutte d'encre qui se dilue dans l'eau courante. Le membre de gauche est la variation de probabilité, celui de droite la somme de la dérive (écoulement) et de la diffusion (étalement). En mathématiques financières, on l'appelle équation de Black-Scholes et elle aide à évaluer les options. La goutte se transforme en un nuage flou — de manière prévisible et inévitable.

Histoire

En 1914, Adriaan Fokker dériva un cas particulier pour le mouvement brownien rotationnel. En 1917, Max Planck généralisa l'équation dans son travail « Sur la théorie des phénomènes de fluctuation ». Plus tard, Andreï Kolmogorov en donna une justification mathématique rigoureuse en 1931. L'équation a pénétré l'économie, la biologie et l'optique quantique, devenant le langage universel des processus aléatoires.

Comment ça marche

La densité de probabilité p(x,t) est entraînée par une force déterministe (coefficient μ) et étalée par des chocs aléatoires (coefficient D). Elle est utilisée pour analyser les processus de diffusion, en radiophysique (bruit de grenaille), en biophysique (canaux ioniques), en économie (modèles de valorisation d'options). Limitations : valable pour les processus markoviens sans mémoire ; pour les bruits non gaussiens forts, des généralisations sont nécessaires (équation de Kolmogorov-Feller).

En pratique

Utilisée pour modéliser les bruits dans les circuits électroniques, la dynamique des cours boursiers et le mouvement de microparticules dans des pièges.

Anecdote

Max Planck a utilisé cette équation pour étudier les fluctuations dans les systèmes quantiques, jetant ainsi les bases de la dynamique stochastique quantique.

Concept graph →

Formules

$$\Delta v = v_e \ln\frac{m_0}{m_f}$$
The change in velocity equals exhaust velocity times log of mass ratio.
Ce qu'il y a dans la formule
ΔvvariableChange in velocity of the rocket — vitesse metre per second
v_evariableEffective exhaust velocity — vitesse metre per second
m_0variableInitial total mass (rocket + propellant) — masse kilogram
m_fvariableFinal total mass (after propellant expended) — masse kilogram
lnopérateurNatural logarithm of the mass ratio — logarithme naturel
δv=i_{sp}g_0\ln\frac{m_0}{m_f} · 2607.02691
δv=i_{{sp}}g_0\ln\frac{m_0}{m_f} · 2607.02691v1
$$\frac{\partial P}{\partial t} = \nabla \cdot (D \nabla P)$$
Describes probability diffusion in space with diffusion coefficient D.
Ce qu'il y a dans la formule
PvariableProbability density function — probability density
tvariableTime — temps second
DvariableDiffusion coefficient — coefficient de diffusion metre squared per second
∇opérateurSpatial gradient — nabla operator
∇·opérateurSpatial divergence — divergence operator
∂/∂topérateurPartial derivative with respect to time — dérivée partielle
\frac{\partialp}{\partialt}=\frac{1}{2}\nabla_μ(σ^2\nabla^μp) · 2607.14626
$$P(t) \propto t^{-\alpha}$$
Probability decays as a power law in time.
Ce qu'il y a dans la formule
Pvariableprobability of survival or decay — probabilité
tvariabletime — temps second
αvariablepower-law exponent — exposant
p(t)\proptot^{-α} · 2509.17163
τ\proptop^{α} · 2607.17359v1
$$P(x) = \lambda e^{-\lambda x}$$
Probability density function for exponential distribution.
Ce qu'il y a dans la formule
xvariableValue of the random variable — random variable value
λvariableRate parameter (inverse of mean) — rate parameter
P(x)variableProbability density at x — probability density
p(n)=2ε_ve^{-2ε_vn} · 2605.05317v2
p(e)=\frac{1}{τ}\exp(-\frac{e}{τ}) · 2606.06593v1
$$\Omega_M + \Omega_\Lambda + \Omega_k = 1$$
The sum of all density parameters equals one in cosmology.
Ce qu'il y a dans la formule
Ω_MvariableMatter density parameter (including baryonic and dark matter) — density parameter
Ω_ΛvariableCosmological constant (dark energy) density parameter — density parameter
Ω_kvariableCurvature density parameter — density parameter
ω_m^{\mathcal{d}}+ω_\lambda^{\mathcal{d}}+ω_r^{\mathcal{d}}+ω_q^{\mathcal{d}}=1 · 2605.05454v1
$$P = i \left( \Psi^* \frac{\partial\Psi}{\partial t} - \frac{\partial\Psi^*}{\partial t} \Psi \right)$$
Defines probability density in relativistic quantum mechanics.
Ce qu'il y a dans la formule
PvariableProbability density — probability density per metre cubed
\PsivariableWave function — fonction d'onde per metre cubed half
\Psi^*variableComplex conjugate of wave function — wave function conjugate per metre cubed half
tvariableTime — temps second
\frac{\partial}{\paropérateurPartial derivative with respect to time — dérivée partielle
p(α|β_0)=i(\psi^*\frac{\partial\psi}{\partialβ_0}-\frac{\partial\psi^*}{\partialβ_0}\psi) · 2605.06093v1

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