Projet de développement logiciel expérimental ou prototype technique sans cas d'usage métier identifié. Il semble s'agir d'un dépôt de code source dédié à des fonctions algorithmiques ou mathématiques avancées, comme des méthodes d'optimisation ou de calcul numérique.

PLIBS_9_PYTHON est une bibliothèque Python optimisée dédiée aux calculs scientifiques intensifs. Elle propose des fonctions avancées pour accélérer les opérations mathématiques comme les réductions de données, les produits matriciels (GEMM, GEMV) ou les calculs vectoriels. Utilisée principalement dans le domaine de la physique et de l'astrophysique, elle permet aux chercheurs et développeurs d'optimiser leurs algorithmes tout en simplifiant leur implémentation en Python.

Ce projet propose des outils pour optimiser les calculs mathématiques intensifs, notamment via des produits de Hadamard et des produits matriciels. Il inclut des implémentations de base, vectorisées et intrinsèques pour évaluer des fonctions et des opérations sur des matrices, destinées à améliorer les performances des calculs numériques dans des environnements scientifiques ou industriels.

Ce projet propose des travaux pratiques (TP) pour un cours d'optimisation destiné aux étudiants de licence 3 en mathématiques et informatique. Il inclut des notebooks interactifs couvrant divers sujets comme la régression linéaire, les fonctions multivariées ou les SVM. Les TP sont accessibles via un serveur mybinder.org, permettant une exécution en ligne sans installation locale. Des corrections détaillées sont également fournies pour chaque TP.

Bibliothèque logicielle dédiée à l'analyse et à la manipulation de fonctions en C++. Elle permet de parser, évaluer et optimiser des fonctions mathématiques ou logicielles, facilitant ainsi leur intégration dans des projets plus larges. Utilisée principalement dans le domaine de la physique des hautes énergies, elle offre des outils pour gérer les arguments, les en-têtes et les opérations mathématiques comme les produits de Hadamard.

Ce projet open source propose une bibliothèque de fonctions mathématiques en TypeScript, conçue pour faciliter les calculs courants et avancés dans les applications web ou serveurs. Il permet aux développeurs d'intégrer rapidement des opérations mathématiques sans réinventer la roue, en offrant des méthodes optimisées et maintenues.

Ce projet développe des algorithmes métaheuristiques basés sur des populations pour résoudre des problèmes d'optimisation dans des espaces continus. Il implémente des méthodes inspirées de comportements naturels comme les essaims d'abeilles, les fourmis ou les algorithmes de recherche locale. L'objectif est de fournir des solutions performantes pour des fonctions mathématiques complexes et des benchmarks standards en optimisation.

Ce projet développe des modèles mathématiques et algorithmes pour analyser et prédire les interactions sociales et spatiales entre individus. Il permet de cartographier des réseaux sociaux géolocalisés, d'identifier des communautés locales et de recommander des connexions pertinentes en fonction de la proximité géographique et des comportements partagés. Les applications incluent l'optimisation des transports, la gestion des flux de population et l'amélioration des systèmes de recommandation.

Bibliothèque dédiée à l'implémentation de l'arithmétique d'intervalles en Julia. Elle permet d'effectuer des calculs mathématiques avec une précision garantie, en prenant en compte les incertitudes et les erreurs d'arrondi. Idéale pour les applications nécessitant une validation rigoureuse des résultats numériques, comme la simulation de systèmes ou l'optimisation de fonctions.

Ce projet open source propose une bibliothèque de fonctions mathématiques écrites en TypeScript. Il vise à faciliter l'intégration de calculs courants dans des applications logicielles en fournissant des outils réutilisables et optimisés pour les développeurs.