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A Modern Course in Transport Phenomena

Name: A Modern Course in Transport Phenomena
Author: David C. Venerus, Hans Christian Öttinger

David C. Venerus, Hans Christian Öttinger

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A Modern Course in Transport Phenomena

David C. Venerus, Hans Christian Öttinger

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This advanced text presents a unique approach to studying transport phenomena. Bringing together concepts from both chemical engineering and physics, it makes extensive use of nonequilibrium thermodynamics, discusses kinetic theory, and sets out the tools needed to describe the physics of interfaces and boundaries. More traditional topics such as diffusive and convective transport of momentum, energy and mass are also covered. This is an ideal text for advanced courses in transport phenomena, and for researchers looking to expand their knowledge of the subject. The book also includes: • Novel applications such as complex fluids, transport at interfaces and biological systems, • Approximately 250 exercises with solutions (included separately) designed to enhance understanding and reinforce key concepts, • End-of-chapter summaries.

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Est-ce que A Modern Course in Transport Phenomena est un PDF/ePUB en ligne ?

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Informations

Éditeur

Cambridge University Press

Année

2018

ISBN

9781108611879

Sujet

Tecnologia e ingegneria

Sous-sujet

Ingegneria chimica e biochimica

22

The

Diﬀusion

Equation

•

The

diﬀusion

equation

for

a

probability

density

is

a

partial

diﬀerential

equation

involving

ﬁrst

and

second

derivatives,

intuitively

associated

with

drift

and

diﬀusion,

respectively.

•

As

probability

is

conserved,

it

is

natural

to

introduce

a

probability

ﬂux

such

that

the

rate

of

change

of

the

probability

density

is

given

by

the

divergence

of

the

ﬂux;

this

observation

is

the

essence

of

local

conservation

laws.

•

Linear

diﬀusion

equations

on

unbounded

domains

possess

Gaussian

solutions,

which

are

fully

characterized

in

terms

of

ﬁrst

and

second

moments.

•

Diﬀusion

equations

are

linear

in

the

probability

density

and

can

hence

be

analyzed

with

the

eigenfunction

methods

known

from

quantum

mechanics.