mathématiques

somme

sommation — anatomie d'une formule
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Description

La sommation est l'opération mathématique qui consiste à additionner une suite de nombres pour obtenir leur total. En physique, elle apparaît partout : de l'addition des forces pour trouver la force résultante, à la somme des contributions infinitésimales dans les intégrales qui décrivent les champs, les énergies ou les probabilités. C'est l'outil fondamental pour transformer des mesures discrètes ou des composantes théoriques en une quantité unique et significative.

Histoire

La notation de sommation (le symbole sigma, Σ) a été introduite par Leonhard Euler au XVIIIe siècle, bien que le concept d'addition de nombres soit aussi ancien que l'arithmétique elle-même.

Comment ça marche

L'opération prend une liste de termes (par exemple, a1, a2, ..., an) et produit leur somme : a1 + a2 + ... + an. En physique, la sommation est souvent utilisée avec des indices pour représenter de manière compacte de grands ensembles de contributions, comme la somme sur toutes les particules d'un système ou sur tous les états possibles en mécanique quantique. Lorsque les termes deviennent infinitésimaux et très nombreux, la sommation se transforme en intégration, mais le cœur conceptuel reste le même : l'accumulation.

En pratique

Utilisée dans pratiquement tous les calculs de physique, du calcul de l'énergie totale en thermodynamique à l'addition des forces en mécanique, en passant par la somme sur les états quantiques en physique statistique.

Anecdote

Le symbole Σ pour la sommation a été choisi par Euler car c'est la lettre grecque majuscule pour 'S', qui signifie 'somme'.

Concept graph →

Formules

$$S = -\sum_i p_i \ln p_i$$
Measure of uncertainty in a probability distribution.
Ce qu'il y a dans la formule
SvariableShannon entropy — entropie
p_ivariableProbability of the i-th outcome — probabilité
\sum_iopérateurSum over all possible outcomes i — somme
\lnopérateurNatural logarithm (base e) — logarithme naturel
$$H = -it \sum_j \gamma_{2j} \gamma_{2j+1}$$
Hamiltonian for a Kitaev chain with Majorana fermion pairing.
Ce qu'il y a dans la formule
HvariableHamiltonian operator — hamiltonien joule
tvariablehopping amplitude — énergie joule
γ_{2j}variableMajorana operator at site 2j — majorana operator
γ_{2j+1}variableMajorana operator at site 2j+1 — majorana operator
∑opérateursum over lattice sites j — somme
$$\sigma_f = \sqrt{\sum_i \left(\frac{\partial f}{\partial x_i} \sigma_{x_i}\right)^2}$$
Combines independent uncertainties in a function of multiple variables.
Ce qu'il y a dans la formule
\sigma_fvariableCombined uncertainty of the function f — incertitude varies
fvariableFunction of multiple measured variables — function varies
x_ivariablei-th measured variable — variable varies
\sigma_{x_i}variableUncertainty of the i-th measured variable — incertitude varies
\partial f / \partiaopérateurPartial derivative of f with respect to x_i, giving the sensitivity of f to that variable — dérivée partielle
\sqrt{}opérateurSquare root of the sum of squared terms — racine carrée
\sum_iopérateurSum over all independent variables i — somme
$$S_q = k \frac{1 - \sum_{i=1}^W p_i^q}{q-1}$$
Generalized entropy for non-extensive systems with parameter q.
Ce qu'il y a dans la formule
qvariableentropic index characterizing non-extensivity — entropic index
p_ivariableprobability of microstate i — probabilité
Wvariablenumber of accessible microstates — number of states
S_qvariableTsallis entropy — entropie joule per kelvin
kconstanteBoltzmann constant (or a generalized constant depending on context) — constante de Boltzmann = 1.380649e-23 joule per kelvin
∑opérateursum over all microstates — somme
$$D_{\text{TV}}(P, Q) = \frac{1}{2} \sum_x |P(x) - Q(x)|$$
Maximum difference in probability assigned to any event.
Ce qu'il y a dans la formule
PvariableProbability distribution over x — distribution de probabilité
QvariableProbability distribution over x — distribution de probabilité
xvariableOutcome index
∑opérateurSummation over the discrete sample space — somme
|·|opérateurTakes the non-negative magnitude — valeur absolue
$$\mathcal{L} = -\sum_i y_i \log(p_i)$$
Measures difference between predicted and true probability distributions.
Ce qu'il y a dans la formule
\mathcal{L}variableCross-entropy loss value — loss
y_ivariableTrue probability (or one-hot label) for class i — probabilité
p_ivariablePredicted probability for class i — probabilité
\sum_iopérateurAdds the terms for each class — somme
\logopérateurComputes the logarithm to base e — logarithme naturel

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