Le projet deMon2k-v6.1.6-gpu est un outil de simulation et d'analyse de données dédié aux phénomènes physiques complexes. Il permet de modéliser et de visualiser des systèmes physiques en utilisant des méthodes numériques avancées. Cet outil est utilisé dans le domaine de la recherche scientifique pour comprendre et prédire les comportements de divers systèmes physiques.

Le projet DeepPhysX.Torch est un package Python dédié à la simulation et à la prédiction de systèmes physiques complexes. Compatible avec le framework PyTorch, il permet de modéliser et d'analyser divers phénomènes physiques grâce à des algorithmes d'intelligence artificielle. Destiné aux chercheurs et ingénieurs, il offre des fonctionnalités avancées pour une meilleure compréhension et prédiction des comportements de matériaux et systèmes physiques.

Bibliothèque SystemC CT permettant la simulation de systèmes physiques continus et discrets dans SystemC.

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 implémente des algorithmes de Monte Carlo non réversibles pour la simulation de systèmes de particules dures en deux et trois dimensions, en utilisant des flux de translation et de rotation. Il est utilisé dans le cadre de recherches en physique statistique hors équilibre et vise à améliorer l'efficacité des méthodes de simulation.

Ce projet consiste en un synthétiseur d'oscillateur de Van der Pol, qui permet de simuler des systèmes physiques et de générer des sons synthétiques à partir de ces simulations. Il s'appuie sur la bibliothèque JUCE pour fournir une interface utilisateur intuitive et des fonctionnalités avancées de traitement du signal.

Le projet SOMA-DNS a pour but de développer des implémentations efficaces de techniques de simulation particulaire sur des architectures GPU massivement parallèles. Il se concentre sur les systèmes physiques à l'échelle mésoscopique, tels que les suspensions colloïdales, où les techniques de simulation particulaire telles que la dynamique moléculaire (MD), la dynamique brownienne (BD), la dynamique dissipative des particules (DPD) et la dynamique stochastique des rotations (SRD) sont largement utilisées. Le projet a pour objectif d'optimiser la recherche de voisinage, qui est le principal goulot d'étranglement dans ces techniques, et de créer un logiciel open source pour la simulation de suspensions colloïdales.

Le projet issofa-merge est une fusion de fonctionnalités dédiées à la simulation de systèmes physiques, en particulier dans le domaine médical. Il permet de créer des simulations complexes en combinant différents algorithmes, de modifier les paramètres clés des simulations via des fichiers XML, de synthétiser des modèles complexes à partir de modèles simples, d'optimiser les dynamiques d'interactions entre objets et de comparer divers algorithmes disponibles dans SOFA.

Ce projet vise à développer un solveur de tâches couplé pour les systèmes linéaires creux/denses issus de la méthode des éléments finis (FEM) et de la méthode des éléments bord (BEM). Il s'agit d'optimiser les performances des solveurs directs pour de tels systèmes, améliorant ainsi l'efficacité des simulations numériques dans divers domaines d'ingénierie et de physique.

Le projet mujoco est un wrapper pour le simulateur de physique MuJoCo, qui permet la simulation de systèmes multi-articulés avec contact. Il est basé sur le système de génération de code PID et est distribué sous licence CeCILL-B. Il fournit une API et des applications pour l'installation, l'utilisation et l'intégration de MuJoCo dans des projets de robotique.