Taketechease - Mathématiques Physique Numérique - Cours et Programmes
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Le champ d'intérêt principal considère les programmes informatiques scientifiques et les applications mobiles ainsi que le parcours éducatif, cependant, un autre travail est également développé. Ce dernier comprend
Les applications scientifiques sont basées sur les méthodes mathématiques suivantes : la méthode des éléments finis, les algorithmes génétiques et le machine learning.
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La première méthode mentionnée ci-dessus, la Méthode des éléments finis, permet de résoudre des équations différentielles multidimensionnelles. Les équations différentielles sont utilisées pour décrire une énorme quantité de phénomènes dans divers domaines scientifiques allant de la physique, la chimie, la biologie à l'économie. La méthode des éléments finis est une technique mathématique utilisée pour trouver une approximation discrète de la solution exacte du continu. Comme toute technique approximative, cette approche peut être facilement traduite en procédures informatiques. Parmi une grande variété de méthodes approximatives, la méthode des éléments finis a une précision numérique considérablement meilleure que les autres approches discrètes standard.
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Les algorithmes génétiques sont l'une des méthodes numériques permettant de trouver les « mieux » individus adaptés au sein d'une population d'organismes. En biologie, l'aptitude d'un organisme fait référence à sa capacité à « survivre » et à « reproduire » dans un environnement donné. Au contraire, les algorithmes génétiques sont une méthode numérique où un objet individuel peut représenter non pas un organisme réel mais un attribut numérique (juste un nombre). Et par conséquent, sa bonté est considérée par rapport à une condition mathématique. Par exemple, si l'on peut trouver le minimum d'un problème mathématique, alors l'aptitude d'un individu (c'est-à-dire un nombre) reflète à quel point notre nombre est proche de la valeur minimale. Ainsi, les algorithmes génétiques fonctionnent comme des 'optimiseurs' de fonctions.
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La troisième méthode numérique est le machine learning. L'approche d'apprentissage automatique vise à trouver une telle configuration de système qui permette de coopérer avec l'environnement de la manière la plus efficace.
Logiciel scientifique gratuit
A ce moment, les packages numériques suivants sont disponibles:
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Metfem2d - FEM Solver pour le temps- problèmes différentiels linéaires bidimensionnels (spatialement) dépendants basés sur la méthode des éléments finis (FEM);
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OptFinder pour la simulation d'algorithmes génétiques.
et en préparation:
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Metfem3d - FEM Solver pour le temps- problèmes différentiels linéaires tridimensionnels (spatialement) dépendants basés sur la méthode des éléments finis (FEM)
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OptFinderML pour un système d'apprentissage automatique basé sur la génétique. Ce package contient des modules d'analyse stochastique et chaotique.
Cours en ligne gratuits
En plus des applications mathématiques avancées mentionnées ci-dessus, quelques cours en ligne gratuits sont également proposés:
J'espère qu'ils seront tous les deux reconnus comme une bonne annonce pour des logiciels beaucoup plus compliqués en préparation. Pour en savoir plus, utilisez les sujets présentés ci-dessous (c'est-à-dire l'étendue des produits proposés).
Dernière mise à jour: 31 août 2023
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