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Processus gaussien : régression
Régression par processus gaussien à noyaux RBF et de Matérn : longueur de corrélation et bruit, observations par clic, moyenne a posteriori, bande d’incertitude et choix du point de plus grande variance.
Addition de vecteurs
Deux vecteurs dans le plan : règle du triangle et addition des projections, norme et direction de la résultante.
Particules dans un champ d’écoulement
Champ synthétique v(x, y, t) ; transport à bords périodiques ; grille de flèches en option.
Optimiseurs de descente de gradient
Comparaison de SGD, du moment et d’Adam sur un relief bidimensionnel de la fonction de perte : pas d’apprentissage, courbure, stabilité et trajectoires des itérations.
Oscillations MinD/MinE (E. coli)
Réaction–diffusion unidimensionnelle sur un bâtonnet ; oscillations de pôle à pôle ; plan de division au minimum de MinD moyen.
Filtre de Kalman (1D)
Estimation optimale récursive : mesures bruitées, vérité cachée, prédiction et mise à jour avec Q et R ; marche aléatoire ou vitesse constante, bande ±2σ et résidus.