LA MODÉLISATION MATHÉMATIQUE
Modéliser consiste à écrire en notation mathématique ce qui est exprimé d'abord en mots en faisant intervenir des variables au besoin. L'exemple qui précède
Quest-ce que la modélisation mathématique ?
http://math.univ-angers.fr/?ducrot/CSG/. François Ducrot. Qu'est-ce que la modélisation mathématique ? Page 2. Introduction. Le mod`ele malthusien. Le mod`ele
Introduction à la modélisation mathématique et à lanalyse
la simulation numérique est le processus qui permet de calculer sur ordinateur les solutions de ces modèles et donc de simuler la réalité physique. 1.3
MATHÉMATIQUES Modéliser
La compétence « Modéliser » est parmi les compétences travaillées
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Les mathématiques appliquées se situent `a l'intersection de plusieurs disciplines scientifiques : • mathématiques. • calcul informatique (programmer coder
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En mathématiques il existe de nombreuses transformations intégrales d'une fonction parmi lesquel- les nous avons vu la transformation de Fourier Une autre
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Méthodes mathématiques d'analyse et de modélisation appliquées `a l'environnement Dr Ir ´Eric J M DELHEZ Septembre 2008
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Qu'est-ce que la modélisation mathématique ?
Le procédé par lequel nous utilisons des expressions mathématiques pour décrire une situation quantitative réelle s'appelle la modélisation. Modéliser consiste à écrire en notation mathématique ce qui est exprimé d'abord en mots en faisant intervenir des variables au besoin.Comment faire la modélisation mathématique ?
MÉTHODOLOGIE
1Choisir l'inconnue (en général le nombre correspondant à ce qui est demandé) et la nommer.2Mettre le problème en équation (traduire le texte par des écritures mathématiques).3Résoudre l'équation obtenue.4Vérifier la solution trouvée.5Conclure en répondant à la question posée.Quel est le but de la modélisation ?
La modélisation consiste à mettre au point un ensemble d'équations ou de règles pour décrire un phénomène de façon reproductible et simulable. Le modèle issu de la modélisation sert à prédire le comportement d'un système en fonction de sollicitations connues.- En effet, la modélisation permet de développer toutes les compétences mathématiques au programme. Elle permet également de développer l'esprit critique. En effet, dans le socle commun, nous pouvons lire : « L'élève vérifie la validité d'une information et distingue ce qui objectif de ce qui est subjectif.
Mathématiques et Modélisation
Cours de 2ème année
C. NazaretAnnée Universitaire 2016/2017
2Table des matières
1 Transformation de Laplace 5
1.0.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.1 Définitions et théorèmes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.1.1 Définitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.1.2 Condition d"existence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.1.3 Autres définitions utiles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.1.4 Propriétés de la transformée de Laplace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.2 Calcul de quelques transformées . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.2.1 Exemples : application des théorèmes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.2.2 Table de quelques transformées . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.2.3 Transformée d"une fonction périodique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.3 Transformée inverse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.3.1 Méthode pratique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.3.2 Méthode de calcul de la transformée inverse d"une fraction rationnelle . . . . . . . 11
1.3.3 Une transformée de Laplace inverse particulière : la distribution de Dirac . . . . . 12
1.4 Application à la résolution d"équations différentielles ou aux dérivées partielles . . . . . . 12
1.5 Fonction de transfert . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2 Introduction [Pleaseinsertintopreamble] la modélisation de processus continus par [Pleasein-
sertintopreamble]quations diff[Pleaseinsertintopreamble]rentielles 152.1 Un exemple simple : croissance de microorganismes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.2 Modèle en génie des procédés : évolution de la concentration en oxygène dans un fer-
menteur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.3 Modèle en microbiologie : croissance bactérienne dans un chemostat . . . . . . . . . . . . 16
3 Ajustement d"un modèle à des données expérimentales - curve fitting 19
3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
3.2 Critère des moindres carrés : cas linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
3.2.1 Etude de la droite . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
3.2.2 Généralisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
3.3 Critère des moindres carrés : cas non linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.3.1 Linéarisation de problèmes non linéaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.3.2 Recherche d"une solution aux problèmes non linéaires . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.3.3 Méthode de Newton . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.3.4 Autres méthodes itératives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.3.5 Le point de vue du statisticien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
4 Modélisation par ED de phénomènes biologiques à une espèce 27
4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
4.1.1 Un exemple simple . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
4.1.2 Terminologie : EDO, ordre, équation linéaire ou non linéaire. . . . . . . . . . . . . . 28
4.2 Etude mathématique des EDO du 1er ordre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
4.2.1 Définitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
4.2.2 Existence et unicité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
34TABLE DES MATIÈRES
4.2.3 Point stationnaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
4.2.4 Etude géométrique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
4.2.5 Intervalle maximal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
4.2.6 Positivité - Théorème de comparaison - Régions invariantes . . . . . . . . . . . . . 32
4.3 La modélisation mathématique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
4.4 Méthodes de résolution explicites de quelques équations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
4.4.1 Equations du premier ordre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
4.4.2 Equations du second ordre à coefficients constants . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
5 Simulation numérique des ED 39
5.1 Méthode d"Euler . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
5.1.1 L"équation logistique avec la méthode d"Euler . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
5.2 Concepts de base de l"approximation numérique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
5.2.1 Convergence et stabilité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
5.2.2 Méthodes explicites, implicites, à pas multiples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
5.3 Quelques méthodes numériques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
5.3.1 Exemples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
5.3.2 Méthodes de Runge-Kutta . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
6 Modélisation par SD de phénomènes biologiques à plusieurs espèces 43
6.1 Introduction : deux exemples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
6.2 Cas particulier : système linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
6.2.1 Recherche des solutions en dimension 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
6.2.2 Point stationnaire et stabilité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
6.3 Représentation des solutions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
6.4 Système différentiel non linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
6.4.1 Définitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
6.4.2 Existence et unicité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
6.4.3 Point stationnaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
6.5 Etude de quelques modèles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
6.5.1 Modèles en dynamique des populations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
6.5.2 Modèles en cinétique enzymatique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
6.5.3 Modèle de croissance en microbiologie dans un chemostat . . . . . . . . . . . . . . 56
Chapitre 1
Transformation de Laplace
1.0.1 Introduction
En mathématiques, il existe de nombreuses transformations intégrales d"une fonction parmi lesquel-
les nous avons vu la transformation de Fourier. Une autre transformation extrêmement utilisée est celle
de Laplace.F(p) =Z
0exp(pt)f(t)dt.
Les transformations de Laplace (TL) et de Fourier (TF) présentent de nombreuses similitudes mais leur
usage est différent. Dans la pratique, on utilise souvent la TL pour les fonctions dépendant du tempst
ce qui permet de considérer le phénomène à partir du tempst=0 (alors qu"avec la TF, le phénomène
doit exister depuist=¥jusqu"àt= +¥). De plus, les quantités dépendant du temps augmente
parfois avect. Or la TF ne peut pas être appliquée aux fonctions qui tendent vers l"infini en l"infini, alors
que la TL existera pour la plupart des fonctions usuelles. (La TF s"applique davantage à des fonctions
dépendant de l"espace car ces quantités sont plus localisées ou au moins s"atténuent d"où l"intégrabilité
sur]¥;+¥[). D"autre part, il est difficile d"intégrer les conditions initiales dans les TF alors qu"elles
s"introduisent naturellement dans les TL.La TL permet de résoudre des équations différentielles ou des équations aux dérivées partielles en
les transformant en équations algébriques ou équations différentielles plus simples. Dans un premier
temps, nous donnerons quelques définitions et des conditions suffisantes d"existence des TL. Ensuite,
nous énoncerons différents théorèmes très utiles pour le calcul des transformées. Puis nous donnons une
méthode pour retrouver une fonction lorsqu"on connaît sa transformée, et une table des transformées
usuelles. Nous terminons enfin par la résolution de quelques équations différentielles ou aux dérivées
partielles.1.1 Définitions et théorèmes
1.1.1 Définitions
Définition 1.1.1Une fonction f de de IR dans IR (ou IC) est dite causale si f(t) =0pour tout t<0.Définition 1.1.2On appelle transformation de Laplace d"une fonction causale f de IR dans IR (ou IC) , une appli-
cation qui fait correspondre à f(t)une fonction F(p) =L(f)(p)définie par l"intégrale suivante, si elle existe,
F(p) =Z
0exp(pt)f(t)dt.
Dans ce qui suit, nous supposerons quefest une fonction causale et nous noteronsFouL(f)la transformée d"une fonctionflorsqu"elle existe.Exemple 1.1.1Quelques transformées
1.8t2IR+f(t) =1
F(p) =L(f)(p) =1p
si p>0 56CHAPITRE 1. TRANSFORMATION DE LAPLACE
La variable p est ici supposée réelle mais elle peut être complexe. Dans ce cas, la transformée de Laplace de
f est définie pour Re(p)>0.2.8t2IR+f(t) =t
F(p) =L(f)(p) =1p
2si p>0
1.1.2 Condition d"existence
Définition 1.1.3Onditqu"unefonction f estsectionnellementcontinuesurunintervalle[a,b],sionpeutdiviser
cet intervalle en un nombre fini d"intervalles]ti,ti+1[où f est continue et oùlim t!t+ if(t)etlim t!t i+1f(t)existent.Définition 1.1.4Onditqu"unefonction f estd"ordreexponentielquand t tendvers+¥,s"ilexistedesconstantes
M, b et t
0telles que
jf(t)jMexp(bt)8t>t0Dans un langage imagé, on peut exprimer cette propriété en disant que la fonction ne tend jamais vers
¥plus rapidement qu"une exponentielleeatavec une valeur déterminée dea. Remarque 1.1.11. On recherche la plus petite valeur de b.2. Silimt!+¥exp(bt)jf(t)jexiste alors f(t)est de l"ordreexp(bt).
Exemple 1.1.21. La fonction
u(t) =0si t<01sinon.
est d"ordre exponentiel. En effet, prenons M=1, t0=0et b=0, on a lim t!+¥exp(0t)jf(t)j=1.Mais b ne peut être négatif, car
limt!+¥exp(bt)jf(t)j= +¥.2. f(t) =tnest d"ordre exponentiel dès que b>0.
3.sinat etcosat sont d"ordre exponentiel (b=0).
Théorème 1.1.1Si f est sectionnellement continue sur tout intervalle[0,a]et est d"ordre exponentielexp(bt)
quand t tend vers+¥, alors la transformée de Laplace L(f)(p)existe pour p>b.Exemple 1.1.3Soit f(t) =cos(wt). D"après le théorème 1.1.1, cette fonction admet une transformée de Laplace
pour p>0. Par définition, on aL(f(t))(p) =Z
0exp(pt)cos(wt)dt.
et en intégrant deux fois par parties, on obtientL(f(t))(p) =pp
2+w2pour p>0.
Remarque 1.1.21. Il existe des fonctions qui ne possèdent pas de TL (Transformée de Laplace). Par exemple,
f(t) =et2.Pourprouverque f n"admetpasdeTL,ilfautmontrerque I=R+¥0exp(pt)f(t)dt diverge:
pour t suffisamment grand, on a00et2ptdt sont de même
nature, notre intégrale I diverge.2. Dans le théorème 1.1.1, il s"agit de conditions suffisantes et non nécessaires. Par exemple, t
1/2n"est pas
sectionnellement continue sur[0,a](carlimt!0+t1/2= +¥)mais cependantL(t1/2) =q(
Pp )pour p>0. Il existe aussi des fonctions qui ne sont pas d"ordre exponentiel mais qui admettent une TL.1.1. DÉFINITIONS ET THÉORÈMES7
1.1.3 Autres définitions utiles
Définition 1.1.5Fonction d"Heaviside (étagée unitaire, échelon unitaire,...)On définit u(t)par
u(t) =0si t<01sinon.
Cette fonction permet de translater aisément le graphe d"une fonction. Elle est donc très utile pour
exprimer par une seule relation une fonction définie par morceaux.Exemple 1.1.4
f(t) =8 :t si0t<12si1t<2
0si t2
En utilisant la fonction u, on peut écrire
8t2IR f(t) =tu(t)(2t)u(t1)2u(t2).
Définition 1.1.6Produit de convolution
On définit le produit de convolution de deux fonctions f et g, lorsqu"il existe, de la façon suivante
(fg)(t) =Z¥f(x)g(tx)dx
De plus, on a
(fg)(t) = (gf)(t) =Z¥g(x)f(tx)dx.
1.1.4 Propriétés de la transformée de Laplace
Remarque 1.1.3L est un opérateur linéaire c"est-à-dire si L(f)et L(g)existent alors8(a,b)2IRIR,L(af+bg) =aL(f) +bL(g).
Théorème 1.1.2Transformée de dérivéesSi f, f
0, f00,, f(n1)sont continues pour t0, sont d"ordre exponentielexp(bt)(où b2IR) quand t tend
vers+¥et si f(n)est sectionnellement continue sur tout intervalle[0,c](où c2IR+) et est d"ordre exponentiel
exp(bt)quand t tend vers+¥, alors L(f(n))(p)existe pour p>b et on a :L(f(n))(p) =pnF(p)pn1f(0)pn2f0(0) f(n1)(0).
En particulier pour n=1,
L(f0)(p) =pF(p)f(0).
Théorème 1.1.3Si f et g vérifient les hypothèses du théorème 1.1.1, alors pour p>b (sauf mention contraire).
Soient a et c des réels.
1. Transformée d"intégrale
L(Z t0f(x)dx) =1p
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