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        <title>Didier Villers, UMONS - wiki</title>
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        <title>teaching:progappchim:grille_configurations_melange_binaire_2013</title>
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        <description>Création d&#039;une grille et de configurations d&#039;un système binaire modélisé

&lt;sxh python; title : grille_configurations_melange_binaire.py&gt;
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# travail de ML et MP, ba2 chimie 2012-2013
# Création d&#039;une grille et de configurations d&#039;un système binaire modélisé</description>
    </item>
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:pandas</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:pandas?rev=1668503305&amp;do=diff</link>
        <description>Pandas

Module pour l&#039;analyse de données, pouvant se substituer à l&#039;utilisation d&#039;un tableur. Une différence fondamentale de la librairie pandas avec NumPy, c&#039;est que les tableaux NumPy (NumPy arrays) ont le même type (dtype) pour le tableau entier, tandis que les tableaux pandas (pandas DataFrames) sont caractérisés par un type unique (dtype) par colonne.$X$$x$$P(x)$$X$$x$$x_1, x_2, x_3, ...$$X$$P(x_i)$$X$$x$$P(x)$$x$$x+dx$$P(x)$$x$$P(x) dx$$P(x) dx = P(x \le X &lt; x+dx)$$P(x_i) \ge 0$$x_i$$P(x) …</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:ensemble_mandelbrot_2013?rev=1425312075&amp;do=diff">
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:ensemble_mandelbrot_2013</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:ensemble_mandelbrot_2013?rev=1425312075&amp;do=diff</link>
        <description>Ensemble de Mandelbrot

Dessin d&#039;une fractale : l&#039;ensemble de Mandelbrot

&lt;sxh python; title : ensemble_mandelbrot.py&gt;
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# version un peu aménagée du travail de BF, ba2 chimie 2012-2013
# ref : &lt;http://fr.wikipedia.org/wiki/Ensemble_de_Mandelbrot&gt;

from Tkinter import *
from random import randrange</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:factorielle-4?rev=1424688150&amp;do=diff">
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        <title>teaching:progappchim:factorielle-4</title>
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        <description>Factorielle : travaux additionnels

Idées d&#039;exercices complémentaires, d&#039;applications.

Utilisation d&#039;un dictionnaire

Il peut être intéressant de précalculer des factorielles qui seront mémorisées dans un dictionnaire.

Comparaison avec l&#039;approximation de Stirling</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:lennard-jones?rev=1425554095&amp;do=diff">
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        <title>teaching:progappchim:lennard-jones</title>
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        <description>Représentation du potentiel de Lennard-Jones

L&#039;utilisation de fonctions en python permet de nombreuses applications par la création de graphiques. En utilisant la “bibliothèque matplotlib/pylab”, vous pourrez donc aisément créer des graphes de fonction.$V_{LJ} = 4\varepsilon \left[ \left(\frac{\sigma}{r}\right)^{12} - \left(\frac{\sigma}{r}\right)^{6} \right] = \varepsilon \left[ \left(\frac{r_{m}}{r}\right)^{12} - 2\left(\frac{r_{m}}{r}\right)^{6} \right]$$r_{m} = 2^{1/6} \sigma$$U_{tot} = \fr…</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:notions_fondamentales?rev=1683095960&amp;do=diff">
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        <title>teaching:progappchim:notions_fondamentales</title>
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        <description>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&#039;éditeur Idle ou Idle3 par exemple).</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:presentation_principes?rev=1676987780&amp;do=diff">
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        <title>teaching:progappchim:presentation_principes</title>
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        <description>~~REVEAL transition=convex&amp;controls=1&amp;show_progress_bar=1&amp;build_all_lists=1&amp;open_in_new_window=1~~

Programmer en Python

Généralités

	*  Qu&#039;est-ce qu&#039;un langage de programmation ?
	*  Compilation ou interprétation, ou... ?

Rôle des langages de programmation</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:random_walk_2d-simple?rev=1615285338&amp;do=diff">
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        <title>teaching:progappchim:random_walk_2d-simple</title>
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        <description>Marche aléatoire 2D simple

Dans les modèles les plus simples, on considère un polymère comme un ensemble de segments faisant entre eux un angle quelconque (freely jointed chain). Ce problème est aussi dénommé “marche aléatoire” (random walk) en mathématique ou physique. Il peut aussi rendre compte d&#039;autres phénomènes tel que celui de la diffusion.
Après simulation, vous comprendrez pourquoi on appelle</description>
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