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        <title>Didier Villers, UMONS - wiki</title>
        <description></description>
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        <title>Didier Villers, UMONS - wiki</title>
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:start</title>
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        <description>Programmation appliquée à la chimie
&lt;https://lukasz.langa.pl/f15a8851-af26-4e94-a4b1-c146c57c9d20/&gt;
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 :</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:matplotlib_simple?rev=1689054396&amp;do=diff">
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        <dc:date>2023-07-11T07:46:36+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:matplotlib_simple</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:matplotlib_simple?rev=1689054396&amp;do=diff</link>
        <description>Les bases de Matplotlib, une librairie pour réaliser des graphiques 2D

Matplotlib est une bibliothèque très puissante du langage de programmation Python destinée à tracer et visualiser des données sous formes de graphiques. Elle est souvent combinée avec les bibliothèques python de calcul scientifique :</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:pandas?rev=1668503305&amp;do=diff">
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        <dc:date>2022-11-15T10:08:25+00:00</dc:date>
        <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:algos_entiers?rev=1673337894&amp;do=diff">
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        <dc:date>2023-01-10T09:04:54+00:00</dc:date>
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        <title>teaching:progappchim:algos_entiers</title>
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        <description>Algorithmes sur entiers
cf.......
Cette page reprend quelques grands algorithmes classiques sur les nombres entiers, et introduit quelques algorithmes ayant des applications en chimie.

Recherche du PGCD (plus grand commun diviseur)

Explication géométrique : en comprenant un nombre entier comme une longueur et un couple d&#039;entiers (a,b) comme un rectangle, leur PGCD est la longueur du côté du plus grand carré permettant de carreler entièrement ce rectangle. L&#039;algorithme d&#039;Euclide décompose ce re…</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:bokeh_simple?rev=1634124192&amp;do=diff">
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        <dc:date>2021-10-13T13:23:12+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:bokeh_simple</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:bokeh_simple?rev=1634124192&amp;do=diff</link>
        <description>Les bases de Bokeh, une librairie pour des visualisations interactives dans un navigateur web

	*  page d&#039;entrée sur Bokeh
		*  User guide
		*  Galerie d&#039;exemples
		*  Bokeh dans les Jupyter notebooks
		*  Bokeh tutorial in live Jupyter Notebooks
		*  Reference guide

	*  Réseaux sociaux :
		*  Twitter
		*  GitHub
		*  Youtube


Exemples scientifiques

	*  Interactions sur la fonction sinus (amplitude, décalage vertical, fréquence, déphasage) +</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:codes_presentation?rev=1611853121&amp;do=diff">
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        <dc:date>2021-01-28T17:58:41+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:codes_presentation</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:codes_presentation?rev=1611853121&amp;do=diff</link>
        <description>Codes de la présentation

Turtle

Cf. la documentation officielle.


#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

# exemple de base turtle
#
from turtle import *
import sys
import time

reset()
x=-100
y=-100
i=0
while i &lt; 10:
    j=0
    while j &lt;10:
        up()
        goto(x+i*20,y+j*20)
        down()
        fill(1)
        n=0
        while n &lt;4 :
            forward(16)
            left(90)
            n=n+1
        color([i*0.1,j*0.1,0])
        fill(0)
        color(0,0,0)
        j=j+1
 …</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:epidemie_coronavirus?rev=1594605869&amp;do=diff">
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:epidemie_coronavirus</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:epidemie_coronavirus?rev=1594605869&amp;do=diff</link>
        <description>Épidémie du coronavirus COVID-19

Références :

	*  Coronavirus disease 2019
	*  Maladie à coronavirus 2019
	*  Coronavirus COVID-19 Global Cases by Johns Hopkins CSSE
	*  Coronavirus (COVID-19) Mortality Rate
	*  data : &lt;https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19/tree/master/csse_covid_19_data&gt;

Programmes de représentations

FIXME

Quelques simulations SEIR effectuées par des scientifiques :

	*  Marius Gilbert (ULB/FNRS, Spatial Epidemiology lab (SpELL), &lt;https://twitter.com/mariusgilbert/sta…</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:jupyter?rev=1654844164&amp;do=diff">
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:jupyter</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:jupyter?rev=1654844164&amp;do=diff</link>
        <description>Jupyter, IPython Notebooks et JupyterLab

	*  Jupyter a succédé à IPython Notebook
	*  Jupyter est installé par défaut avec la distribution python Anaconda. C&#039;est la manière la plus adéquate d&#039;utiliser Jupyter.
	*  Sinon, on peut utiliser facilement les notebooks Jupyter sur la plateforme</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:lennard-jones?rev=1425554095&amp;do=diff">
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:lennard-jones</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:lennard-jones?rev=1425554095&amp;do=diff</link>
        <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:numpy_simple?rev=1678190754&amp;do=diff">
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:numpy_simple</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:numpy_simple?rev=1678190754&amp;do=diff</link>
        <description>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&#039;un tableau numpy occupe un nombre fixe d&#039;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,</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:tkinter_gui_simple?rev=1674139591&amp;do=diff">
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:tkinter_gui_simple</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:tkinter_gui_simple?rev=1674139591&amp;do=diff</link>
        <description>Les bases d&#039;un interface graphique avec Tkinter

Quelques références de base pour utiliser Tkinter

	*  Documentation officielle :
		*  Les interfaces graphiques TK
			*  tkinter — interface Python à Tcl/Tk, reprenant quelques références recommandées
			*  Python 3 avec Tk intègre également les extensions</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:matplotlib_gallery:potentiel_morse?rev=1582621465&amp;do=diff">
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:matplotlib_gallery:potentiel_morse</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:matplotlib_gallery:potentiel_morse?rev=1582621465&amp;do=diff</link>
        <description>Potentiel de Morse

Potentiel de Morse et approximation harmonique, avec représentation des niveaux d&#039;énergie des modèles quantiques correspondants.

Code source : 


#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
&quot;&quot;&quot;
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.
&quot;&quot;&quot;
import matplot…</description>
    </item>
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