Ce projet propose des ressources pédagogiques complètes en optimisation numérique pour des étudiants de niveau master. Il inclut un polycopié détaillé, des supports de cours sous forme de slides, ainsi que des travaux dirigés couvrant les contraintes d'égalité et d'inégalité. Les contenus sont conçus pour accompagner l'apprentissage des algorithmes d'optimisation en dimension finie.

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 pédagogique destiné aux étudiants en IS4 pour approfondir leurs connaissances en algorithmique numérique et en optimisation. Il propose des exercices et des outils pratiques pour résoudre des problèmes numériques complexes dans un cadre académique.

Projet de simulation numérique utilisant la méthode de Boltzmann sur réseau (LBM) pour modéliser des écoulements de fluides sur des architectures GPU. Permet d'étudier des phénomènes physiques comme les écoulements de fluides ou les transferts de chaleur avec une approche computationnelle optimisée pour les processeurs graphiques.

Ce projet implémente une simulation numérique de la réaction chimique de Gray-Scott, un modèle mathématique utilisé pour étudier les motifs spatiaux dans les systèmes réactifs-diffusifs. Il propose plusieurs backends de calcul (CPU et GPU) pour optimiser les performances, ainsi que des outils de visualisation et d'analyse des résultats. Le code est conçu pour être modulaire, permettant d'ajouter facilement de nouveaux algorithmes ou optimisations.

Ce projet permet de déployer une solution de flashcards numériques pour faciliter l'apprentissage et la mémorisation. Il offre un environnement modulaire et personnalisable pour créer, organiser et partager des contenus pédagogiques sous forme de cartes interactives. Idéal pour les enseignants, formateurs ou étudiants souhaitant optimiser leur méthode d'étude.

Projet pédagogique destiné aux étudiants en algorithmique numérique. Il vise à fournir des outils et méthodes pour résoudre des problèmes d'optimisation à travers des exercices pratiques et théoriques. Le contenu est structuré pour accompagner un cours universitaire et faciliter la compréhension des concepts clés.

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.

Projet pédagogique destiné aux étudiants en IS2A5 pour l'apprentissage des concepts d'algorithmique numérique et d'optimisation. Les travaux pratiques sont réalisés sous forme de rapports commentés dans le dépôt.

Le projet WAPE (Wide Angle Parabolic Equation) est un modèle numérique conçu pour simuler la propagation des ondes sonores dans l'atmosphère. Il permet d'étudier l'impact des conditions météorologiques, du relief et des propriétés du sol sur la transmission du son à longue distance. Utilisé principalement en acoustique environnementale, il aide à évaluer les nuisances sonores, optimiser les installations industrielles ou énergétiques, et comprendre les phénomènes de propagation dans des milieux complexes.