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! *Le MODELE "TOLÉRANCE-PERSISTANCE"*
<!---#### Le modèle tolérance-peristence de Lokta Volterra
##### Qu'est-ce que modèle "tolérance-persistance" ?
* Le modèle de **Lotka-Volterra** est le *premier modèle proie-prédateur, le plus simple*, proposé
dès 1925 (Alfred J. Lotka <sub>[1]</sub>) et 1926 (Vito Volterra <sub>[2]</sub>).
<br>
[1] _Lotka, A.J. Elements of physical biology. Elem. Phys. Biol. 1926, 82, 341–343._
[2] _Volterra, V. Variazioni e fluttuazioni del numero d’individui in specie animali conviventi._
_In Memoire della Real Accademia Nazionale._
dei Lincei II; Rome, Italy, 1926; pp. 31–113
<br>
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##### De combien de variables décrit-il l'évolution?
* Le modèle "proie-prédateur" concerne un couple de variables réelles liées
**$`\mathbf{\big(\,(X_1(t)\,,X_2(t)\,\big)\,\in\,\mathbb{R}_+^2}`$**
<br>
Dans l'interprétation du modèle, elles **peuvent représenter** :
* la *valeur réelle d'une grandeur physique* continue à l'instant $`t`$.
* un *nombre entier d'entités* au sein d'un système à l'instant $`t`$,
seules les valeurs entières prenant alors un sens.
<br>
##### Quels sont ses domaines d'application ?
Les modèles tolérance-persistance du plus simple à ses développements ultérieurs, peuvent servir
à comprendre et modéliser de nombreux phénomènes couvrant des **disciplines très diverses**.
* *Micro-biologir* : dynamique d'espèces en compétition.
* ... (liste non limitative)
Il suffit de reconnaître dans les **équations et paramètres** des modèles une *description possible*
*d'un phénomène* observé, qu'il soit naturel ou culturel.
<br>
##### Quelles sont les hypothèses fondatrices ?
<br>
Les variables **$`X_1(t)`$ et $`X_2(t)`$** jouent des *rôles symétriques*.
L'une représente ... et l'autre ....
<br>
**Variable $`X_1(t)`$**
* Elle représente .
* **hypothèse** : *nourriture en quantité illimitée*.
* $`\Longrightarrow`$ **en absence de prédateur** rien ne s'oppose à un taux de croissance
*$`\left.\dfrac{dX_1}{dt}\right\lvert_{\,\bigt}^+`$ proportionnel à $`X_1`$*, le nombre de proies,
conduisant à une croissance exponentielle.
<br>
**$`\large{\left.\dfrac{dX_1}{dt}\right\lvert_{\,\bigt}^+ \,=\,+\, C_1\, X_1(t)}\quad`$**, avec *$`C_1 \gt 0`$*.
<br>
**Variable $`X_2(t)`$**
* Elle représente .
* **hypothèse** : ...,
conduisant à une décroissance exponentielle.
<br>
**$`\large{\left.\dfrac{dX_2}{dt}\right\lvert_{\,\bigt}^- \,=\,-\, D_2\, X_2(t)}\quad`$**, avec *$`D_2 \gt 0`$*.
<br>
**Interaction entre $`X_1(t)`$ et $`X_2(t)`$**
* **hypothèses** :
* ...
<br>
Cela entraîne :
* ...
<br>
##### Quelle est l'expression mathématique de ce modèle ?
* Le taux de variation temporelle de chacune des variables est la somme de sa composante
croissante et sa composante décroissante.
<br>
...
* Les *hypothèses du modèle se traduisent par* le système d'équations différentielles :
<br>
**$`\large{\left\{\;\begin{array}{l}
\left.\dfrac{dX_1}{dt}\right\lvert_{\,\bigt}=\,(\;\mu_1 - c_{1\rightarrow 2}\,)\,X_1(t)\;+\;c_{2\rightarrow 1}\;X_1(t)\,X_2(t)\\
\\
\left.\dfrac{dX_2}{dt}\right\lvert_{\,\bigt}=\,(\,\mu_2 - c_{2\rightarrow 1}\,)\,X_1(t)\;+\;c_{1\rightarrow 2}\;X_1(t)\,X_1(t)
\end{array}\right.}`$**
<br>
avec *$`(\mu_1\,,\mu_2\,,c_{1\rightarrow 2}\,,c_{2\rightarrow 1})\in\mathbb{R}_+^4`$*.
<br>
......
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