Ce guide rassemble les meilleures pratiques adoptées par La Suite numérique pour le développement collaboratif, la communication à distance et la gestion de projets. Il vise à uniformiser les méthodes de travail au sein de l'équipe, à faciliter l'intégration des nouveaux membres et à optimiser la productivité tout en maintenant une qualité de code élevée. Le document est évolutif et ouvert aux contributions externes.

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 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.

Ce projet propose une méthode innovante pour optimiser le calcul des racines cubiques, réduisant significativement le temps de traitement tout en maintenant la précision. Destiné aux chercheurs, étudiants et ingénieurs, il facilite l'apprentissage et l'application de techniques d'optimisation numérique dans des contextes académiques ou industriels.

LibPFASST est une bibliothèque logicielle dédiée à la résolution de problèmes mathématiques complexes, notamment les équations différentielles partielles. Elle permet de simuler des systèmes physiques ou chimiques en utilisant des méthodes numériques avancées comme les méthodes de décomposition de domaine. Utilisée dans des environnements de calcul intensif, elle optimise les performances des simulations pour des applications scientifiques ou industrielles.

Meteor HPC est une bibliothèque dédiée à la simulation numérique haute performance pour résoudre des problèmes physiques complexes. Elle permet de modéliser des flux, des conditions aux limites et des erreurs numériques dans des environnements périodiques ou non. Utilisée en recherche scientifique, elle facilite l'analyse de schémas numériques et l'optimisation de méthodes de calcul pour des applications en physique, ingénierie ou mathématiques appliquées.

Ce projet propose des implémentations parallèles optimisées de l'algorithme de clustering k-means, exploitant les unités vectorielles des CPU multi-cœurs et les GPU NVIDIA. Il permet d'accélérer significativement le traitement de grands jeux de données, comme des mesures de consommation électrique ou des données de recensement, tout en garantissant une précision numérique élevée grâce à des méthodes de sommation en deux étapes.

Ce projet développe une méthode analytique pour simuler l'érosion physique des terrains et générer rapidement des reliefs réalistes. Basé sur des principes physiques, il permet de créer des modèles de terrain détaillés et interactifs, utiles pour la recherche en géomorphologie, l'analyse paysagère ou la visualisation scientifique. Les outils développés s'appuient sur des calculs numériques optimisés pour une exécution efficace.

Projet dédié à l'évaluation et à la comparaison de solveurs de mécanique des fluides numérique (CFD). Il permet aux chercheurs et ingénieurs de tester et valider des méthodes numériques, d'identifier les meilleures pratiques et d'optimiser les performances des outils de simulation. Les résultats sont utilisés pour améliorer la précision et l'efficacité des calculs dans des domaines comme l'aéronautique, l'énergie ou l'environnement.

Ce projet propose une implémentation optimisée de la Méthode des Solutions Fondamentales (MFS) pour résoudre des problèmes physiques en 3D, notamment la diffusion de pixels et les équations aux dérivées partielles. Il inclut des solveurs rapides et des outils de visualisation en temps réel, avec une intégration GPU pour des performances accrues. Les applications visent la synthèse d'images, la simulation physique et l'analyse numérique.