1. A propos du cours

1. Auteur : Mohamed Afekir
2. Type : Support pédagogique open‑source pour classes préparatoires (CPGE)
3. Langue : Français
4. Licence : Usage public gratuit (contact auteur pour commentaires/erreurs)

2. Courte description du cours

Support d’introduction à Python pour sciences physiques, couvrant bases du langage (listes, boucles, fonctions…), puis applications numériques et symboliques à la physique (mécanique, chimie, électricité, oscillateurs, mouvements) + exercices.

2. Longue description du cours

Ce document, créé par Mohamed Afekir pour les CPGE, propose une initiation progressive et complète à Python appliqué aux sciences physiques. Il commence par présenter les fondamentaux du langage : importation de modules (NumPy, SciPy, SymPy, Matplotlib, Pandas), structures de contrôle, fonctions (déf et lambda), manipulation de listes, vecteurs et matrices, et visualisation graphique.

La partie principale se consacre à des exemples concrets en physique :

• Mouvement rectiligne uniformément accéléré : résolution analytique (SymPy), numérique (odeint), et par la méthode d’Euler.
• Chute libre avec frottements : modélisation par équations différentielles intégrées et symboliques.
• Oscillateur harmonique (non amorti et amorti) : simulation des trajectoires, énergies, portraits de phase, régimes pseudo-périodiques, critiques et apériodiques.
• Pendule simple : traitement des oscillations libres/amorties avec résolution numérique et représentation graphique.
• Particule dans un champ électromagnétique : étude de la force de Lorentz, résolution formelle et simulation du mouvement hélicoïdal.
• Chimie structurale et cinétique : spectres atomiques (hydrogène – séries de Lyman/Balmer), pH de solutions, titrages, cinétique de réactions élémentaires (odeint), diagrammes de distribution ionique.
• Électricité et électronique : application de lois de Kirchhoff, simulation de signaux, circuits RC/RLC, fonctions de transfert, diagrammes de Bode, filtres Butterworth, transformée de Fourier.

Le cours se termine par une riche série d’exercices d’entraînement (listes, boucles, spectres, titrages, filtres). Chaque chapitre est accompagné de morceaux de code Python commentés, permettant aux étudiants de comprendre la traduction des concepts scientifiques en simulations concrètes. Le style est pédagogique, avec illustrations graphiques, symboles mathématiques, explications pas à pas et solutions.

Ce pdf offre une ressource claire et didactique pour tout étudiant ou enseignant désirant lier programmation Python et sciences physiques, surtout en classes préparatoires et licence scientifique. L’approche allie théorie, application numérique et visualisation, facilitant l’apprentissage.

3. Aperçu du document

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