Ce projet consiste en une analyse de données d'enquête sur les pratiques numériques des chercheurs. Il vise à produire une typologie des répondants en fonction de leurs pratiques. Le projet utilise des méthodes statistiques et des visualisations pour explorer et analyser les données.

AngPow est un logiciel scientifique développé au Laboratoire de l'Accélérateur Linéaire (LAL/CNRS) pour calculer des spectres de puissance angulaire entre deux coques de décalage vers le rouge. Il permet d'analyser les corrélations cosmiques en intégrant des fonctions de sélection de décalage vers le rouge et des modèles de croissance des structures. L'outil inclut des approximations de Limber et des méthodes numériques avancées pour des calculs précis en cosmologie.

Le projet matlab est une plateforme dédiée à l'analyse de données numériques, à la modélisation et simulation de systèmes, ainsi qu'au développement d'algorithmes mathématiques. Il permet aux utilisateurs de travailler avec des fonctions et des algorithmes puissants pour résoudre des problèmes complexes dans différents domaines tels que l'ingénierie, la physique, la finance et les sciences de la vie.

Ce projet de stage porte sur l'étude approfondie des fonctions de Mathieu, issues de l'équation de Helmholtz sur une ellipse. Il inclut l'analyse visuelle et analytique de ces fonctions, le développement d'algorithmes numériques pour calculer leurs racines, ainsi que la vérification numérique de propriétés mathématiques comme l'orthogonalité ou la conjecture de Polya. Les résultats sont visualisés et comparés à des cas de référence comme les fonctions de Bessel sur un disque.

Ce projet simule un service COUNTER pour tester et valider des harvests de données d'usage. Il génère des rapports fictifs sur les consultations de ressources numériques, permettant aux développeurs et aux administrateurs de systèmes de bibliothèque de vérifier le bon fonctionnement de leurs outils d'analyse sans utiliser de données réelles.

Ce projet propose des outils logiciels pour manipuler et analyser des images numériques. Il permet de convertir des images en niveaux de gris, d'appliquer des algorithmes de segmentation comme les super-pixels, de détecter des contours via des méthodes comme Sobel, et de binariser des images. Il inclut également des fonctions pour normaliser et inverser des images, ainsi que des tests unitaires pour valider ces opérations.

Ce projet permet de mesurer, analyser et comparer les performances d'applications ou de fonctions logicielles au fil du temps. Il offre des outils pour exécuter des tests de performance, sauvegarder les résultats, surveiller des métriques clés (temps d'exécution, valeurs numériques, etc.) et détecter automatiquement les régressions. Les données collectées peuvent être visualisées sous forme de graphiques ou de tableaux pour faciliter l'interprétation des résultats.

Ce projet pédagogique est un notebook interactif destiné aux étudiants de première année pour les initier aux fonctions mathématiques et à la création de graphiques. Il propose des exercices pratiques et des visualisations pour faciliter l'apprentissage des concepts fondamentaux en analyse numérique.

Le projet themis_maths est dédié à la résolution de problèmes mathématiques et à l'optimisation de fonctions. Il vise à fournir des outils pour l'analyse et le traitement de données numériques.

Le projet dengrand est une bibliothèque dédiée à l'analyse et au traitement de données numériques, en particulier dans le domaine des sciences et de l'ingénierie. Elle offre des fonctionnalités avancées de calcul et d'algèbre linéaire, ainsi que des outils pour la création et l'optimisation de modèles mathématiques.