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Séance de cours

Systèmes non linéaires en 2D : Modèles Predator-Prey

Dans cours

BIO-341: Dynamical systems in biology

Life is non-linear. This course introduces dynamical systems as a technique for modelling simple biological processes. The emphasis is on the qualitative and numerical analysis of non-linear dynamical models. Examples are taken from biology and population ...

Description

Cette séance de cours couvre l'analyse des systèmes non linéaires en 2D, en se concentrant sur les modèles prédateurs-proies. Il traite de la dynamique de deux populations en interaction, en mettant en évidence des phénomènes comme les oscillations temporelles. La séance de cours se penche sur l'interprétation des modèles de croissance logistique et la stabilité des points fixes dans les portraits de phase.

Enseignant·e·s (2)

Julian Charles Shillcock

Julian received his PhD at Simon Fraser University in Canada for work on Monte Carlo simulations of liquid crystal phase transitions and the elastic properties of fluid and polymerized membranes. He was a Group Leader at the Max Planck Institute of Colloids and Interfaces, Germany for five years applying coarse-grained simulation techniques - principally Dissipative Particle Dynamics (DPD) and Brownian Dynamics - to equilibrium and dynamic properties of fluid lipid membranes. A major target of this research was to reveal the molecular rearrangements that occur during vesicle fusion. During this time, he developed a commercially-available, parallel DPD code that is being used by several universities. He was an Associate Professor at MEMPHYS in the Department of Physics and Chemistry, University of Southern Denmark. He has also worked in industry, designing and writing software for communication satellite simulations (British Aerospace, 1986-1990), and fluid simulation software (Accelrys, Inc., 1998-1999). He joined the Blue Brain Project in 2011, and uses mesoscale simulation techniques, together with theoretical analysis and collaborations with experimentalists, to study the dynamics of cellular processes. Current projects include simulating the formation of the post-synaptic density in dendritic spines and developing theoretical models of the supramolecular organisation of synapses. He also teaches Master's and PhD courses in computational cell biology and biophysics. He wrote and maintains an open source dissipative particle dynamics simulation code: https://github.com/Osprey-DPD/osprey-dpd Orcid: orcid.org/0000-0002-7885-735X

Felix Naef

Felix Naef studied theoretical physics at the ETHZ and obtained his PhD from the EPFL in 2000. He then received postdoctoral training at the Center for Studies in Physics and Biology at the Rockefeller University (NYC) under the guidance of Prof. Magnasco. His research focuses on the modeling and interpretation of high-throughput functional data and the study of biomolecular oscillators. He joined ISREC as an associate scientist in early 2004 and is currently Associate Professor in the Institute of Bioengineering (IBI).

Source officielle

Proximité ontologique

Systems science and engineering

Théorie générale des systèmes: Théorie du chaos

Concepts associés (32)

Dynamique des populations

La dynamique des populations est une branche de l'écologie qui s’intéresse à la fluctuation dans le temps du nombre d'individus au sein d'une population d’êtres vivants. Elle a également pour but de comprendre les influences environnementales sur les effectifs des populations. La structuration de la population par âge, poids, l'environnement, la biologie des groupes, et les processus qui influent sur ces changements font également partie de son champ d'étude.

Population dynamics of fisheries

A fishery is an area with an associated fish or aquatic population which is harvested for its commercial or recreational value. Fisheries can be wild or farmed. Population dynamics describes the ways in which a given population grows and shrinks over time, as controlled by birth, death, and migration. It is the basis for understanding changing fishery patterns and issues such as habitat destruction, predation and optimal harvesting rates. The population dynamics of fisheries is used by fisheries scientists to determine sustainable yields.

Démécologie

thumb|350px|Groupes familiaux d'éléphants, au sein d'une population régionale thumb|350px|Un groupe de « populations » constitue une métapopulation. Les populations d'animaux, plantes, champignons, microbes... contribuent au fonctionnement des écosystèmes, qui eux-mêmes forment des biomes et la biosphère ou symbiosphère (expression de Joël de Rosnay est le niveau planétaire d'intégration de toutes les échelles du Vivant (du gène à la somme des biomes (sans laquelle l'oxygène et donc la couche d'ozone n'existeraient pas) ; Le gène est représenté à part, car non vivant en tant que tel, mais support d'information et base du vivant.

Population model

A population model is a type of mathematical model that is applied to the study of population dynamics. Models allow a better understanding of how complex interactions and processes work. Modeling of dynamic interactions in nature can provide a manageable way of understanding how numbers change over time or in relation to each other. Many patterns can be noticed by using population modeling as a tool. Ecological population modeling is concerned with the changes in parameters such as population size and age distribution within a population.

Portrait de phase

Un portrait de phase est une représentation géométrique des trajectoires d'un système dynamique dans l'espace des phases : à chaque ensemble de conditions initiales correspond une courbe ou un point. Les portraits de phase constituent un outil précieux pour l'étude des systèmes dynamiques ; ils consistent en un ensemble de trajectoires-types dans l'espace des phases. Cela permet de caractériser la présence d'un attracteur, d'un répulseur ou d'un cycle limite pour les valeurs de paramètres choisies.

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Séances de cours associées (44)

Portraits de phase et modèles Predator-Prey

Explore les portraits de phase dans les systèmes 2D et la dynamique des modèles prédateurs-proies.

Systèmes dynamiques : formalisme et bases

Couvre le formalisme et les bases des systèmes dynamiques, y compris les équations différentielles et les systèmes non linéaires.

Systèmes linéaires en 2D : Stabilité

Explore la stabilité dans les systèmes 2D linéaires, couvrant les points fixes, les champs vectoriels et les portraits de phase.

Systèmes dynamiques en biologie

Couvre les systèmes dynamiques en biologie, y compris les trajectoires, la stabilité et l'analyse qualitative.

Analyse de stabilité: Systèmes linéaires

Explore l'analyse de stabilité dans les systèmes linéaires, en mettant l'accent sur les valeurs propres, les vecteurs propres et les variétés stables.

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Dynamique des populations

Population dynamics of fisheries