Outil mathématique dédié à la comparaison et à l'alignement de formes géométriques (courbes, surfaces ou nuages de points) via la théorie des varifolds orientés. Permet de quantifier les différences entre deux objets géométriques de même nature, même avec des résolutions différentes, et fournit des dérivées pour des applications d'optimisation.

Bibliothèque Python dédiée à la manipulation et à la conversion de courbes vectorielles, notamment pour transformer des chemins SVG en courbes de Bézier ou en trajectoires optimisées. Utilisée dans des contextes de modélisation géométrique, d'analyse de formes ou de génération de trajectoires pour des applications industrielles ou artistiques.

Ce projet fournit des ressources pédagogiques pour les étudiants de l'ENSEEIHT en Sciences du Numérique. Il couvre deux matières principales : l'optimisation sans contraintes et les méthodes des différences finies pour les équations aux dérivées partielles (EDP). Les étudiants y trouvent des polycopiés, des travaux dirigés, des sujets de TP et des fichiers sources pour approfondir leurs connaissances.

Projet dédié à l'optimisation de calculs mathématiques avancés, notamment pour des applications en physique et en traitement de données. Il propose des outils pour évaluer et simplifier des expressions algébriques, des produits matriciels et des calculs de barycentres, facilitant ainsi l'analyse et la modélisation dans des contextes scientifiques ou industriels.

Le projet optimisation vise à améliorer l'efficacité et la productivité des processus métiers grâce à l'automatisation et au suivi en temps réel. Il permet de simplifier les tâches répétitives, de détecter rapidement les goulets d'étranglement et de prendre des mesures correctives.

Le projet Optimisation vise à améliorer l'efficacité et la productivité des processus métiers grâce à l'automatisation et la gestion de workflows. Il permet de simplifier et d'accélérer les tâches répétitives, offrant ainsi un gain de temps et une meilleure qualité de travail.