Introduction à Scilab

Vue d'ensemble des fonctionnalités de Scilab pour se familiariser avec cet environnement.

Livret "Scilab pour l'enseignement des mathématiques"

Ce livret, réalisé avec le soutien d'Inria et co-écrit par Scilab Enterprises et des enseignants, est une introduction pratique et didactique à l’utilisation de Scilab, illustrée par de nombreux exemples inspirés des programmes de mathématiques du secondaire.

Introduction aux probabilités discrètes avec Scilab

Ce document est une introduction aux variables aléatoires discrètes (probabilités conditionnelles,problèmes combinatoires, les arbres de probabilité et les épreuves de Bernoulli, simulation de processus aléatoires avec Scilab...).

Scilab n'est pas naïf

La plupart du temps, la formule mathématique est utilisée directement dans le code source de Scilab. Mais, pour de nombreux algorithmes, un travail supplémentaire est nécessaire pour prendre en compte le fait que l'ordinateur ne traite pas les vraies valeurs mathématiques, mais effectue des calculs avec leur représentation en virgule flottante. Le but de cet article est de montrer que dans de nombreuses situations, Scilab n'est pas naïf et utilise les algorithmes spécifiquement conçus pour les ordinateurs à virgule flottante. Pour chaque exemple, nous montrons que l'algorithme naïf peut être instable, tandis que l'implémentation de Scilab est bien plus précise.

L'optimisation avec Scilab

Ce document présente toutes les fonctionnalités d’optimisation existantes et non-existantes dans Scilab (exemples d'algorithmes capables de résoudre des problèmes quadratiques, problèmes de moindre carrés non-linéaires, problèmes de programmation semi-définie, les algorithmes génétiques, le recuit simulé et les inégalités matricielles linéaires...).