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- lennard-jones
- e l'argon : $V_{LJ} = 4\varepsilon \left[ \left(\frac{\sigma}{r}\right)^{12} - \left(\frac{\sigma}{r}\right)^{6} \right] = \varepsilon \left[ \left(\frac{r_{m}}{r}\right)^{12} - 2\left(\frac{r_{m}}{r}\right)^{6} \right]$ où σ est la distance à laquelle le
- potentiel_energy_surface @teaching:progappchim:matplotlib_gallery
- eta(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)... e A et B, une approximation est : * $E_{bond}= \frac{Q_{AB}+\alpha_{AB}}{1+S^2_{AB}} = \frac{Q_{AB}+\alpha_{AB}}{1+k}$ * $E_{ant}= \frac{Q_{AB}-\alpha_{AB}}{1-S^2_{AB}} = \frac{Q_{AB}-\alpha_{AB
- plot_sinus_cosinus
- cos(t), ], 50, color='blue') plt.annotate(r'$cos(\frac{2\pi}{3})=-\frac{1}{2}$', xy=(t, np.cos(t)), xycoords='data', xytext=(-90, -50)... .sin(t), ], 50, color='red') plt.annotate(r'$sin(\frac{2\pi}{3})=\frac{\sqrt{3}}{2}$', xy=(t, np.sin(t)), xycoords='data', xytext=(+10
- math_nombres
- pour f(x) = 1/x² : $$f(x)=\sum _{n=0}^{\infty}{\frac {f^{(n)}(a)}{n!}}(x-a)^{n}}=1-2(x-1)+3(x-1)^2−4(x