Exemples essentiels de Python pour les étudiants en sciences et en ingénierie 2
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Description
Introduction au livre
« Python Essential Examples for Science and Engineering Students 2 (Applied Mathematics and Science Experiments with ChatGPT and Google Colab) » est un ouvrage de laboratoire de programmation approfondi conçu pour aider les étudiants à expérimenter et à visualiser les mathématiques et les sciences à l'aide de Python, et à développer des compétences de pensée intégrée et d'investigation.
Ce livre approfondit les expériences de mathématiques de niveau lycée présentées dans le volume 1 et aborde des sujets mathématiques avancés tels que la théorie des nombres, la géométrie fractale, la géométrie différentielle et les équations différentielles. Il propose également un large éventail d'expériences de physique, de chimie, de biologie et de sciences de la Terre, conformes au programme de sciences du lycée.
Il est basé sur Google Colaboratory, vous pouvez donc vous entraîner à tout moment et n'importe où sur différents appareils tels que des ordinateurs portables, des tablettes et des smartphones, à condition de disposer d'une connexion Internet, sans installation supplémentaire.
La partie 3, « Expériences de mathématiques appliquées », présente diverses expériences mathématiques, notamment la visualisation de formes à l'aide de ColabTurtlePlus et Plotly, des expériences de théorie des nombres, le chiffrement RSA, la courbure et la torsion des courbes spatiales, l'analyse vectorielle, les théorèmes (théorème de Green et théorème de Stokes) et les approches analytiques et numériques des équations différentielles.
La partie 4, « Expériences scientifiques », met en œuvre et visualise le contenu expérimental de base des manuels de sciences du secondaire à l'aide du code Python, ce qui le rend pratique pour une utilisation directe dans les cours, les projets de recherche et les activités liées aux impôts.
Ce livre sera utile aux lecteurs qui :
- Les élèves du secondaire qui souhaitent se préparer aux mathématiques universitaires ou expérimenter des concepts mathématiques avancés.
- Les apprenants qui souhaitent mettre en œuvre des sujets d'exploration en mathématiques et en sciences directement par le biais du code.
- Les enseignants qui ont besoin de supports visuels et de matériel de simulation utilisables immédiatement en classe.
- Le grand public qui souhaite bénéficier d'une formation intégrée en mathématiques et en sciences par le biais de la programmation
Chaque exemple est expliqué étape par étape, ce qui permet même aux débutants de le suivre facilement, et la structure qui allie théorie et pratique offre une expérience plus vivante des mathématiques et des sciences.
Ce livre va bien au-delà d'un simple manuel de programmation axé sur la grammaire ; c'est un guide optimisé pour la visualisation, l'expérimentation pratique et l'exploration approfondie de concepts complexes.
Python n'est pas qu'un simple outil ; il deviendra un langage permettant aux étudiants en sciences et en ingénierie de mettre en œuvre leur pensée et de survivre à l'ère de l'intelligence artificielle.
Ce livre approfondit les expériences de mathématiques de niveau lycée présentées dans le volume 1 et aborde des sujets mathématiques avancés tels que la théorie des nombres, la géométrie fractale, la géométrie différentielle et les équations différentielles. Il propose également un large éventail d'expériences de physique, de chimie, de biologie et de sciences de la Terre, conformes au programme de sciences du lycée.
Il est basé sur Google Colaboratory, vous pouvez donc vous entraîner à tout moment et n'importe où sur différents appareils tels que des ordinateurs portables, des tablettes et des smartphones, à condition de disposer d'une connexion Internet, sans installation supplémentaire.
La partie 3, « Expériences de mathématiques appliquées », présente diverses expériences mathématiques, notamment la visualisation de formes à l'aide de ColabTurtlePlus et Plotly, des expériences de théorie des nombres, le chiffrement RSA, la courbure et la torsion des courbes spatiales, l'analyse vectorielle, les théorèmes (théorème de Green et théorème de Stokes) et les approches analytiques et numériques des équations différentielles.
La partie 4, « Expériences scientifiques », met en œuvre et visualise le contenu expérimental de base des manuels de sciences du secondaire à l'aide du code Python, ce qui le rend pratique pour une utilisation directe dans les cours, les projets de recherche et les activités liées aux impôts.
Ce livre sera utile aux lecteurs qui :
- Les élèves du secondaire qui souhaitent se préparer aux mathématiques universitaires ou expérimenter des concepts mathématiques avancés.
- Les apprenants qui souhaitent mettre en œuvre des sujets d'exploration en mathématiques et en sciences directement par le biais du code.
- Les enseignants qui ont besoin de supports visuels et de matériel de simulation utilisables immédiatement en classe.
- Le grand public qui souhaite bénéficier d'une formation intégrée en mathématiques et en sciences par le biais de la programmation
Chaque exemple est expliqué étape par étape, ce qui permet même aux débutants de le suivre facilement, et la structure qui allie théorie et pratique offre une expérience plus vivante des mathématiques et des sciences.
Ce livre va bien au-delà d'un simple manuel de programmation axé sur la grammaire ; c'est un guide optimisé pour la visualisation, l'expérimentation pratique et l'exploration approfondie de concepts complexes.
Python n'est pas qu'un simple outil ; il deviendra un langage permettant aux étudiants en sciences et en ingénierie de mettre en œuvre leur pensée et de survivre à l'ère de l'intelligence artificielle.
indice
Partie 3 Expériences de mathématiques appliquées
Chapitre 6 Mathématiques appliquées (Théorie des nombres, géométrie différentielle, fractales, etc.)
# Exemple 82.
Dessiner un carré avec ColabTurtlePlus 4
# Exemple 83.
Dessiner de l'art du fil avec ColabTurtlePlus (1) 6
# Exemple 84.
Dessiner de l'art du fil avec ColabTurtlePlus (2) 8
# Exemple 85.
Dessiner de l'art du fil avec ColabTurtlePlus (3) 10
# Exemple 86.
Dessiner de l'art du fil avec Plotly 12
# Exemple 87.
Dessiner un polygone à n côtés avec ColabTurtlePlus 16
# Exemple 88.
Koch Snowflake 18
# Exemple 89.
Arbre pythagoricien 22
# Exemple 90.
Courbe de Hilbert 26
# Exemple 91.
Dessiner le triangle de Sierpinski 30
# Exemple 92.
Visualisation de l'ensemble de Mandelbrot 33
# Exemple 93.
Tracer une courbe cycloïde 37
# Exemple 94.
Tracé d'une courbe cycloïde (effet d'animation) 39
# Exemple 95.
Simulation de Monte Carlo (approximation de pi par dispersion aléatoire de points à l'intérieur d'un cercle) 43
# Exemple 96.
Création d'un triangle pythagoricien (trouver trois paires qui satisfont aux conditions pythagoriciennes pour un triangle d'entiers) 45
# Exemple 97.
Trouver le plus grand commun diviseur et le plus petit commun multiple à l'aide de la bibliothèque mathématique 46
# Exemple 98.
Recherche du plus grand commun diviseur et du plus petit commun multiple à l'aide de l'algorithme d'Euclide 48
# Exemple 99.
Expérience 49 de division des nombres naturels
# Exemple 100.
Confirmation de la conjecture de Goldbach 52
# Exemple 101.
Le crible d'Ératosthène (Recherche des nombres premiers) 54
# Exemple 102.
Factorisation 56
# Exemple 103.
Fraction continue 57
# Exemple 104.
Expérience 59 sur la distribution des nombres premiers
# Exemple 105.
Joint 62
# Exemple 106.
Résolution de l'équation linéaire ax=b modulo n 63
# Exemple 107.
Motif modulaire de la séquence de Fibonacci 65
# Exemple 108.
Algorithme d'Euclide étendu (Résolution des équations diophantiennes) 67
# Exemple 109.
Théorème des restes chinois 70
# Exemple 110.
Calcul de la fonction Phi d'Euler (pour toutes les valeurs d'un intervalle) 73
# Exemple 111.
Racine primitive 75
# Exemple 112.
Théorie de l'indice 78
# Exemple 113. Programme de chiffrement RSA 81
# Exemple 114. Programme de décryptage RSA 86
# Exemple 115.
Comparaison de la complexité des algorithmes de tri 88
# Exemple 116.
Algorithme de Galey-Shapley 94
# Exemple 117.
Conversion des coordonnées sphériques et rectangulaires 99
# Exemple 118.
Conversion des coordonnées orthogonales en 102
# Exemple 119.
Visualisation des repères de Frenay-Séré pour les courbes spatiales (T, N, B, courbure, torsion) 104
# Exemple 120.
Gestion verte 111
# Exemple 121.
Théorème de Stokes 116
# Exemple 122.
Résolution d'équations différentielles à l'aide de sp.dsolve 121
# Exemple 123.
Comparaison des solutions analytiques et numériques de l'équation différentielle y'=2xy (condition initiale : y(0)=1) 124
Partie 4 Expériences scientifiques
Chapitre 7 Expériences de physique
#Exemple 124.
Graphique du mouvement uniformément accéléré 132
#Exemple 125.
Expérience sur les projectiles (mouvement parabolique) 135
#Exemple 126.
Expérience de frottement sur une surface inclinée 139
#Exemple 127.
Crash Test 143
#Exemple 128.
Expérience de printemps 147
#Exemple 129.
Expérience de pendule simple 151
#Exemple 130.
Simulation du double pendule 153
#Exemple 131.
Simulation du problème à trois corps 158
#Exemple 132.
Loi de Faraday sur l'induction électromagnétique 163
#Exemple 133.
Visualisation d'images à l'aide de lentilles concaves et convexes 165
#Exemple 134.
Simulation du mouvement brownien 169
#Exemple 135.
Effet papillon (Système Lorenz) 171
Chapitre 8 : Expériences de chimie
#Exemple 136.
Modèle atomique de l'hélium 176
#Exemple 137.
Modèle atomique de l'azote 179
#Exemple 138.
Création d'un fichier de données de tableau périodique 181
#Exemple 139.
Recherchez le tableau périodique en téléchargeant le fichier periodic_table.txt 183
#Exemple 140. Génération et visualisation de structures moléculaires à l'aide de RDKit 187
#Exemple 141.
Recherche de composés à l'aide de l'API PubChem 194
#Exemple 142.
Visualisation 3D des isomères structuraux 197
#Exemple 143.
Visualisation des isomères structuraux du propanal et de l'acétone 201
#Exemple 144.
Visualisation 3D des isomères géométriques 204
#Exemple 145.
Simulation de l'équation des gaz parfaits (PV=nRT) 207
#Exemple 146.
Expérience chimique Hartree-Bock 209
Chapitre 9 : Expériences biologiques
#Exemple 147. Fonction de calcul de la teneur en GC 214
#Exemple 148. Analyseur d'alignement et de similarité de séquences d'ADN 217
#Exemple 149.
Fonctions de génération de séquences complémentaires et inversement complémentaires 219
#Exemple 150. Programme 222 pour convertir les séquences de bases d'ADN en ARN et en acides aminés
#Exemple 151.
Simulation de probabilité de l'hérédité mendélienne 225
#Exemple 152.
Calculateur de probabilité de génotype et de phénotype pour un seul caractère 228
#Exemple 153.
Calculateur de probabilité génotype-phénotype pour deux caractères 230
#Exemple 154.
Expérience de simulation de combinaison génétique à deux caractères 234
#Exemple 155.
Simulateur d'équilibre de Hardy-Weinberg 237
#Exemple 156.
Courbe logistique 240
Chapitre 10 : Expériences en sciences de la Terre
#Exemple 157. Détection sismique à l'aide de STA/LTA 245
#Exemple 158.
Deuxième loi de Kepler 250
#Exemple 159.
Différence de temps de performance : 254
#Exemple 160.
Effet Doppler 257
#Exemple 161.
Carte des isothermes et analyse de la direction du vent en Corée (Fond de carte 259)
Chapitre 6 Mathématiques appliquées (Théorie des nombres, géométrie différentielle, fractales, etc.)
# Exemple 82.
Dessiner un carré avec ColabTurtlePlus 4
# Exemple 83.
Dessiner de l'art du fil avec ColabTurtlePlus (1) 6
# Exemple 84.
Dessiner de l'art du fil avec ColabTurtlePlus (2) 8
# Exemple 85.
Dessiner de l'art du fil avec ColabTurtlePlus (3) 10
# Exemple 86.
Dessiner de l'art du fil avec Plotly 12
# Exemple 87.
Dessiner un polygone à n côtés avec ColabTurtlePlus 16
# Exemple 88.
Koch Snowflake 18
# Exemple 89.
Arbre pythagoricien 22
# Exemple 90.
Courbe de Hilbert 26
# Exemple 91.
Dessiner le triangle de Sierpinski 30
# Exemple 92.
Visualisation de l'ensemble de Mandelbrot 33
# Exemple 93.
Tracer une courbe cycloïde 37
# Exemple 94.
Tracé d'une courbe cycloïde (effet d'animation) 39
# Exemple 95.
Simulation de Monte Carlo (approximation de pi par dispersion aléatoire de points à l'intérieur d'un cercle) 43
# Exemple 96.
Création d'un triangle pythagoricien (trouver trois paires qui satisfont aux conditions pythagoriciennes pour un triangle d'entiers) 45
# Exemple 97.
Trouver le plus grand commun diviseur et le plus petit commun multiple à l'aide de la bibliothèque mathématique 46
# Exemple 98.
Recherche du plus grand commun diviseur et du plus petit commun multiple à l'aide de l'algorithme d'Euclide 48
# Exemple 99.
Expérience 49 de division des nombres naturels
# Exemple 100.
Confirmation de la conjecture de Goldbach 52
# Exemple 101.
Le crible d'Ératosthène (Recherche des nombres premiers) 54
# Exemple 102.
Factorisation 56
# Exemple 103.
Fraction continue 57
# Exemple 104.
Expérience 59 sur la distribution des nombres premiers
# Exemple 105.
Joint 62
# Exemple 106.
Résolution de l'équation linéaire ax=b modulo n 63
# Exemple 107.
Motif modulaire de la séquence de Fibonacci 65
# Exemple 108.
Algorithme d'Euclide étendu (Résolution des équations diophantiennes) 67
# Exemple 109.
Théorème des restes chinois 70
# Exemple 110.
Calcul de la fonction Phi d'Euler (pour toutes les valeurs d'un intervalle) 73
# Exemple 111.
Racine primitive 75
# Exemple 112.
Théorie de l'indice 78
# Exemple 113. Programme de chiffrement RSA 81
# Exemple 114. Programme de décryptage RSA 86
# Exemple 115.
Comparaison de la complexité des algorithmes de tri 88
# Exemple 116.
Algorithme de Galey-Shapley 94
# Exemple 117.
Conversion des coordonnées sphériques et rectangulaires 99
# Exemple 118.
Conversion des coordonnées orthogonales en 102
# Exemple 119.
Visualisation des repères de Frenay-Séré pour les courbes spatiales (T, N, B, courbure, torsion) 104
# Exemple 120.
Gestion verte 111
# Exemple 121.
Théorème de Stokes 116
# Exemple 122.
Résolution d'équations différentielles à l'aide de sp.dsolve 121
# Exemple 123.
Comparaison des solutions analytiques et numériques de l'équation différentielle y'=2xy (condition initiale : y(0)=1) 124
Partie 4 Expériences scientifiques
Chapitre 7 Expériences de physique
#Exemple 124.
Graphique du mouvement uniformément accéléré 132
#Exemple 125.
Expérience sur les projectiles (mouvement parabolique) 135
#Exemple 126.
Expérience de frottement sur une surface inclinée 139
#Exemple 127.
Crash Test 143
#Exemple 128.
Expérience de printemps 147
#Exemple 129.
Expérience de pendule simple 151
#Exemple 130.
Simulation du double pendule 153
#Exemple 131.
Simulation du problème à trois corps 158
#Exemple 132.
Loi de Faraday sur l'induction électromagnétique 163
#Exemple 133.
Visualisation d'images à l'aide de lentilles concaves et convexes 165
#Exemple 134.
Simulation du mouvement brownien 169
#Exemple 135.
Effet papillon (Système Lorenz) 171
Chapitre 8 : Expériences de chimie
#Exemple 136.
Modèle atomique de l'hélium 176
#Exemple 137.
Modèle atomique de l'azote 179
#Exemple 138.
Création d'un fichier de données de tableau périodique 181
#Exemple 139.
Recherchez le tableau périodique en téléchargeant le fichier periodic_table.txt 183
#Exemple 140. Génération et visualisation de structures moléculaires à l'aide de RDKit 187
#Exemple 141.
Recherche de composés à l'aide de l'API PubChem 194
#Exemple 142.
Visualisation 3D des isomères structuraux 197
#Exemple 143.
Visualisation des isomères structuraux du propanal et de l'acétone 201
#Exemple 144.
Visualisation 3D des isomères géométriques 204
#Exemple 145.
Simulation de l'équation des gaz parfaits (PV=nRT) 207
#Exemple 146.
Expérience chimique Hartree-Bock 209
Chapitre 9 : Expériences biologiques
#Exemple 147. Fonction de calcul de la teneur en GC 214
#Exemple 148. Analyseur d'alignement et de similarité de séquences d'ADN 217
#Exemple 149.
Fonctions de génération de séquences complémentaires et inversement complémentaires 219
#Exemple 150. Programme 222 pour convertir les séquences de bases d'ADN en ARN et en acides aminés
#Exemple 151.
Simulation de probabilité de l'hérédité mendélienne 225
#Exemple 152.
Calculateur de probabilité de génotype et de phénotype pour un seul caractère 228
#Exemple 153.
Calculateur de probabilité génotype-phénotype pour deux caractères 230
#Exemple 154.
Expérience de simulation de combinaison génétique à deux caractères 234
#Exemple 155.
Simulateur d'équilibre de Hardy-Weinberg 237
#Exemple 156.
Courbe logistique 240
Chapitre 10 : Expériences en sciences de la Terre
#Exemple 157. Détection sismique à l'aide de STA/LTA 245
#Exemple 158.
Deuxième loi de Kepler 250
#Exemple 159.
Différence de temps de performance : 254
#Exemple 160.
Effet Doppler 257
#Exemple 161.
Carte des isothermes et analyse de la direction du vent en Corée (Fond de carte 259)
Avis de l'éditeur
Le XXIe siècle est l'ère de l'intelligence artificielle et des données.
À notre époque, la pensée mathématique et les compétences en programmation ne sont plus optionnelles mais essentielles.
La capacité à résoudre logiquement des problèmes, à interpréter des données et à visualiser des expériences devient de plus en plus importante non seulement en sciences et en ingénierie, mais aussi dans divers autres domaines.
« Python Essential Examples for Science and Engineering Students 2 (Applied Mathematics and Science Experiments with ChatGPT and Google Colab) » a été écrit pour répondre aux besoins de notre époque, dans le but d’être un manuel de laboratoire de programmation qui met en œuvre et visualise des concepts mathématiques avancés tels que la théorie des nombres, les fractales, la géométrie différentielle et les équations différentielles, ainsi que des activités d’exploration expérimentale en physique, chimie, biologie et sciences de la Terre, en utilisant Python.
Ce livre est basé sur l'environnement Google Colaboratory, qui permet d'exécuter Python directement sur le web sans installation séparée.
De plus, il est conçu pour permettre la pratique sur ordinateurs portables, tablettes et smartphones, offrant un environnement où vous pouvez apprendre à tout moment, n'importe où, quels que soient votre emplacement ou votre équipement.
Même les apprenants ayant peu d'expérience en programmation peuvent suivre chaque exemple et acquérir progressivement des concepts mathématiques et scientifiques. Même les débutants en Python peuvent développer naturellement leurs compétences en programmation grâce à une variété d'exemples pratiques.
Ce livre permet notamment aux élèves d'approfondir leurs connaissances en expérimentant et en visualisant directement des concepts mathématiques et scientifiques qu'ils n'avaient auparavant abordés que de manière théorique. Ils peuvent également développer leurs propres sujets de recherche et les intégrer à leurs travaux ou activités de recherche.
De plus, vous pourrez éprouver à la fois la joie de programmer et le sentiment d'accomplissement lié à la résolution de problèmes grâce à des sujets créatifs tels que les jeux, les algorithmes, la cryptographie et les simulations.
Les enseignants peuvent également utiliser directement les différents exemples présentés dans ce livre en classe, offrant ainsi aux élèves des supports pédagogiques concrets et un environnement expérimental visuel.
Même les théories complexes peuvent être implémentées directement dans le code et vérifiées visuellement afin d'accroître l'intérêt et la compréhension des étudiants.
J'espère que ce livre servira de guide aux lecteurs, en leur offrant des explications claires et des conseils pratiques pour apprendre Python, au-delà des simples compétences en programmation.
Nous vous invitons à entreprendre un voyage passionnant à la découverte de concepts et à l'expérimentation du code.
« Ce livre est un guide convivial basé sur le programme du lycée, aidant les enseignants à créer des exemples Python à l'aide de ChatGPT et de Google Collab, et à enseigner facilement la modélisation mathématique aux élèves. »
Des annotations détaillées sont fournies tout au long du livre afin que même les non-spécialistes puissent suivre sans difficulté, et vous pouvez télécharger les fichiers d'exemple inclus dans le livre et les utiliser immédiatement.
Grâce à ce livre, chacun peut enrichir ses cours en proposant des exercices pratiques avec les élèves, de manière simple et ludique.
Il s'agit d'un guide rapide permettant aux étudiants de créer leurs propres exemples Python à l'aide de ChatGTP.
À notre époque, la pensée mathématique et les compétences en programmation ne sont plus optionnelles mais essentielles.
La capacité à résoudre logiquement des problèmes, à interpréter des données et à visualiser des expériences devient de plus en plus importante non seulement en sciences et en ingénierie, mais aussi dans divers autres domaines.
« Python Essential Examples for Science and Engineering Students 2 (Applied Mathematics and Science Experiments with ChatGPT and Google Colab) » a été écrit pour répondre aux besoins de notre époque, dans le but d’être un manuel de laboratoire de programmation qui met en œuvre et visualise des concepts mathématiques avancés tels que la théorie des nombres, les fractales, la géométrie différentielle et les équations différentielles, ainsi que des activités d’exploration expérimentale en physique, chimie, biologie et sciences de la Terre, en utilisant Python.
Ce livre est basé sur l'environnement Google Colaboratory, qui permet d'exécuter Python directement sur le web sans installation séparée.
De plus, il est conçu pour permettre la pratique sur ordinateurs portables, tablettes et smartphones, offrant un environnement où vous pouvez apprendre à tout moment, n'importe où, quels que soient votre emplacement ou votre équipement.
Même les apprenants ayant peu d'expérience en programmation peuvent suivre chaque exemple et acquérir progressivement des concepts mathématiques et scientifiques. Même les débutants en Python peuvent développer naturellement leurs compétences en programmation grâce à une variété d'exemples pratiques.
Ce livre permet notamment aux élèves d'approfondir leurs connaissances en expérimentant et en visualisant directement des concepts mathématiques et scientifiques qu'ils n'avaient auparavant abordés que de manière théorique. Ils peuvent également développer leurs propres sujets de recherche et les intégrer à leurs travaux ou activités de recherche.
De plus, vous pourrez éprouver à la fois la joie de programmer et le sentiment d'accomplissement lié à la résolution de problèmes grâce à des sujets créatifs tels que les jeux, les algorithmes, la cryptographie et les simulations.
Les enseignants peuvent également utiliser directement les différents exemples présentés dans ce livre en classe, offrant ainsi aux élèves des supports pédagogiques concrets et un environnement expérimental visuel.
Même les théories complexes peuvent être implémentées directement dans le code et vérifiées visuellement afin d'accroître l'intérêt et la compréhension des étudiants.
J'espère que ce livre servira de guide aux lecteurs, en leur offrant des explications claires et des conseils pratiques pour apprendre Python, au-delà des simples compétences en programmation.
Nous vous invitons à entreprendre un voyage passionnant à la découverte de concepts et à l'expérimentation du code.
« Ce livre est un guide convivial basé sur le programme du lycée, aidant les enseignants à créer des exemples Python à l'aide de ChatGPT et de Google Collab, et à enseigner facilement la modélisation mathématique aux élèves. »
Des annotations détaillées sont fournies tout au long du livre afin que même les non-spécialistes puissent suivre sans difficulté, et vous pouvez télécharger les fichiers d'exemple inclus dans le livre et les utiliser immédiatement.
Grâce à ce livre, chacun peut enrichir ses cours en proposant des exercices pratiques avec les élèves, de manière simple et ludique.
Il s'agit d'un guide rapide permettant aux étudiants de créer leurs propres exemples Python à l'aide de ChatGTP.
SPÉCIFICATIONS DES PRODUITS
- Date d'émission : 1er octobre 2025
- Nombre de pages, poids, dimensions : 270 pages | 188 × 257 × 20 mm
- ISBN13 : 9791194145295
- ISBN10 : 1194145299
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Langue coréenne
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