Didier Villers, UMONS - wiki

teaching:progappchim:matrices

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2018-03-06T14:49:57+00:00

Manipulations de matrices Les matrices sont des tableaux de nombres à deux dimensions. On peut utiliser des listes de lignes, qui sont elles-mêmes des listes d'éléments de la ligne, pour représenter une matrice. On aura donc des listes de listes.

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:matplotlib_gallery:potentiel_energy_surface

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2020-12-07T17:22:27+00:00

Surface d'énergie potentielle Historique Eyring et Polanyi ont publié en 1931 l'article On Simple Gas Reactions dans lequel ils décrivent les trajets des atomes dans la réaction + H --> H + (échange d'atomes). Ces travaux aboutiront au développement des notions de $E_{bond}= D_e [\exp(-2\beta(r-r_e))-2\exp(-\beta(r-r_e))]$$E_{ant}= \frac{D_e}{2} [\exp(-2\beta(r-r_e))+2\exp(-\beta(r-r_e))]$$r_e$$D_e$$\beta$$E_{bond}= \frac{Q_{AB}+\alpha_{AB}}{1+S^2_{AB}} = \frac{Q_{AB}+\alpha_{AB}}{1+k}$$E_{a…

teaching:progappchim:courbe_predominance_acide_2013

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2013-11-28T14:18:09+00:00

Courbe de Prédominance d'un Acide #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # travail de KH, ba2 chimie 2012-2013 # Courbe de Prédominance d'un Acide # from math import * import matplotlib.pyplot as plt from Tkinter import *

teaching:progappchim:entropie_melange

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2021-03-09T11:24:33+00:00

Entropie de mélange pour un gaz ou liquide idéal #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ représentation graphique de l'entropie de mélange d'un système idéal """ import numpy as np # voir http://docs.scipy.org/doc/ import matplotlib.pyplot as plt def s(t): return t*np.log(t) + (1-t) * np.log(1-t) x1 = np.arange(0.0, 1., 0.001) plt.plot(x1, s(x1), 'b-') #plt.plot(x1, x1*np.log(x1) + (1-x1) * np.log(1-x1), 'b-') #autre façon, n'utilisant pas la fonction plt.show() # des m…

teaching:progappchim:factorielle-3

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2017-02-24T09:28:44+00:00

Factorielle : une fonction en Python Voici une version avec la fonction factorielle() #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ Calcul de la factorielle d'un nombre Référence : http://fr.wikipedia.org/wiki/Factorielle """ def factorielle(arg_n): """ structure de répétition pour appliquer la définition de la factorielle """ reponse = 1 # la réponse sera dans la variable reponse i = 1 # on va commencer par 1 while i <= arg_n: …

teaching:progappchim:lennard-jones

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2015-03-05T12:14:55+00:00

Représentation du potentiel de Lennard-Jones L'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…

teaching:progappchim:numpy_simple

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2023-03-07T13:05:54+00:00

Les bases de NumPy NumPy est une extension du langage de programmation Python, destinée à manipuler des matrices ou tableaux multidimensionnels ainsi que des fonctions mathématiques opérant sur ces tableaux. Chaque élément d'un tableau numpy occupe un nombre fixe d'octets, associé à un type particulier de donnée (data-type, ou dtype). Les types les plus courants incluent les entiers, bytes, entiers courts, booléens, nombres en virgule flottante, nombres complexes,

teaching:progappchim:polynomes-3

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2017-02-24T11:11:41+00:00

Polynômes : fonction pour évaluer #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- """ écriture d'un programme pour évaluer des polynomes """ def polyeval(x,a): """ Fonction s'occupant uniquement de l'évaluation du polynome fonction de x avec les coefficients dans la liste a """ n = len(a) - 1 p = 0. # initialisation for i in range(n+1): p = p + a[i] * x**i #calcul et addition de chacun des termes return p # premier exemple d'utilisation …

teaching:progappchim:presentation_principes

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2023-02-21T14:56:20+00:00

~~REVEAL transition=convex&controls=1&show_progress_bar=1&build_all_lists=1&open_in_new_window=1~~ Programmer en Python Généralités * Qu'est-ce qu'un langage de programmation ? * Compilation ou interprétation, ou... ? Rôle des langages de programmation

teaching:progappchim:suite_de_fibonacci-2

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2017-02-24T08:51:15+00:00

Suite de Fibonacci : un premier programme Voici un embryon non fonctionnel de programme. Il y manque alors des éléments (à la place des “???”) #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ Calculs des premiers éléments de la suite de Fibonacci. Référence : http://fr.wikipedia.org/wiki/Suite_de_Fibonacci """ # élément d'indice 0 i = 0 a = 0 print(i,a) # élément d'indice 1 i = 1 b = 1 print(i,b) # structure de répétition pour appliquer la règle de récurrence max = 100 # indice du dernier …

teaching:progappchim:tableau_periodique_2011

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2021-04-19T21:00:29+00:00

Tableau périodique FIXME : importation de la librairie tkinter à unifier + codes à améliorer #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # Programme sur le tableau périodique # MJ, Ba2 chimie 2010-2011 from tkinter import * from element_liste import * #sert à importer la liste présente dans l'autre fichier #création de la commande générale du boutton def elem(x): element=Tk() element.title("Proprietes") listbox=Listbox(element,height=10,width=40,fg="#070942") listbox.pack(…

teaching:progappchim:matplotlib_gallery:ir_spectrum_co

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2015-05-12T10:04:44+00:00

Spectre IR du CO Différentes techniques de spectroscopie utilisent des représentations standardisées des spectres. En spectroscopie Infrarouge, l'absorbance est traditionnellement représentée en fonction des nombres d'ondes décroissants exprimés en $cm^{-1}$. Pour rappel, en spectroscopie, le $\tilde{\nu}$$\tilde{\nu} = 1/\lambda = \nu/c$$\Delta J = \pm 1$$cm^{-1}$

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…