Didier Villers, UMONS - wiki

teaching:progappchim:notions_fondamentales

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2023-05-03T08:39:20+00:00

Notions fondamentales Aide mémoire synthétique sur le langage Python. Règles de base Ces règles peuvent être testées via le mode interactif de Python (en utilisant la fenêtre “Shell” ou console de l'éditeur Idle ou Idle3 par exemple).

teaching:progappchim:start

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2023-03-13T10:14:25+00:00

Programmation appliquée à la chimie Aux dernières nouvelles (14/12/2022) Serhiy Storchaka vit toujours en Ukraine, à 20 km de Konotop !! Le cours “Programmation appliquée à la chimie” de bachelier en sciences chimiques (15 H cours et 15 H exercices, bloc2) utilise deux supports :

teaching:progappchim:fit_modele_einstein

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2015-04-01T15:47:31+00:00

Optimisation de la température caractéristique du diamant suivant le modèle d'Einstein Ce modèle prévoie la dépendance à la température de la capacité calorifique d’un solide cristallin. La détermination de la température caractéristique nécessite de

teaching:progappchim:maxwell-boltzmann

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2014-01-30T04:19:52+00:00

Représentation de la distribution de vitesse de Maxwell-Boltzmann Pour la théorie, cf. le cours de physico-chimie ou la page Wikipédia sur la distribution de vitesse de Maxwell-Boltzmann Sans NumPy #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- “”“ NumPy/Matplotib : representation de la distribution de vitesses de Maxwell-Boltzmann version SANS utilisation de NumPy cf cours et

teaching:progappchim:diffusion_chimique_1d

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2015-01-15T13:48:26+00:00

Modélisation de la diffusion chimique dans un film Technique de différences finies, utilisation de matplotlib #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from math import * # pour utiliser la librairie graphique matplotlib from pylab import *

teaching:progappchim:plot_sinus_cosinus

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2021-02-23T15:33:34+00:00

Graphe simple de sinus et cosinus On montre en détail comment réaliser une représentation graphique simple des fonctions sinus et cosinus. Au départ le graphique utilisera les réglages par défaut et la figure sera ensuite améliorée pas à pas en commentant les instructions matplotlib utilisées.

teaching:progappchim:polynomes-10

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2017-02-24T11:53:33+00:00

Polynômes : fonctionnalités supplémentaires Voici quelques fonctions utiles pour manipuler les polynômes : Dérivation Proposé et testé par RL, étudiant ba2 2012-2013. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- def polyderiv(a): """ dérivation d'un polynôme """ b = a[:] #copie de la liste des coefficients du polynôme de départ n = len(b) -1 #ordre du polynôme for i in range (n+1): b[i] = b[i] * i #on redéfinit chaque coefficient i de la liste par ce…

teaching:progappchim:scipy_simple

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2019-03-22T12:07:33+00:00

Les bases de SciPy La librairie SciPy ajoute à NumPy des fonctionnalités mathématiques. Directive d'importation * Méthode standard : import scipy as sp * Importation par sous-modules (cf le site de Scipy) : from scipy import optimize from scipy import interpolate from scipy import integrate ...

teaching:progappchim:solubilite_ph_t

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2016-03-04T15:24:32+00:00

Solubilité en fonction du pH et de la température Interface en ligne de commande et graphiques matplotlib Nécessite [ce fichier de données] (à décompresser). #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- “”“

teaching:progappchim:matplotlib_gallery:potentiel_morse

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2020-02-25T10:04:25+00:00

Potentiel de Morse Potentiel de Morse et approximation harmonique, avec représentation des niveaux d'énergie des modèles quantiques correspondants. Code source : #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ Représentation du potentiel de Morse pour H2 http://en.wikipedia.org/wiki/Morse_potential http://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_harmonic_oscillator approximation harmonique D_e = 7.6E-19 J a = 19.3E-15 m r_e= 74.1E-12 m dérivée de seconde d2V/dr2 = 2 * D_e * a**2. """ import matplot…