UE Modélisation avancée en écologie

Diplômes intégrant cet élément pédagogique :

Descriptif

Méthodes d’optimisation de modèles : Méthode analytique : moindres carrés, Descente de gradient, Monte-Carlo, chaînes de Markov.

Ajustement de modèles probabilistes , Ajustement de distributions statistiques à partir de données empiriques, Maximum de vraisemblance.

Systèmes dynamiques bivariés : Outils pour l’analyse qualitative de modèles 2D : diagrammes de phase, isoclines, type des points fixes, linéarisation (théorème de Poincaré-Lyapunov), lois de conservation, existence de cycles (théorème de Poincaré-Bendixson).

Application à l’analyse des modèles de type Lotka-Voltera (proies-prédateurs, compétition, coopération, etc.), des modèles de réactions enzymatiques (Michaelis-Menten), de réactions de glycolyse, construction de distances génétiques (Jukes-Cantor, Kimura,...), modèles épidémiologiques (SIRS, SARS-Cov-2,...).

 

Objectifs pédagogiques :

 

  • Comprendre les modèles et méthodes d’optimisation de modèles utilisés couramment en écologie
  • Appliquer l’ensemble des connaissances de modélisation à un jeu de données d’écologie fonctionnelle
  • Modéliser les systèmes de dynamique des populations

Informations complémentaires

Lieu(x) : Grenoble
Langue(s) : Français