Analyse Muriel Ney Laboratoire Biométrie et Biologie Evolutive ney@biomserv.univ-lyon1.fr

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Analyse

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Muriel Ney

LaboratoireBiométrie et Biologie Evolutive

ney@biomserv.univ-lyon1.fr

s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9 s10 s11 s12 s13 s14 s15 s162 cm 2 cm cm cm 2 cm 2 cm 2 cm 2 cm

TT TT TT TT(E) TT TT TT TT TT TT(E)

TD TD TD TD TD TD TD TD TD TD TD 2TD TD

Vacances

Organisation du semestreAffichage des groupes TT/TD et des salles : vendredi ou lundi matin.

Objectif général du cours

• Apprendre à utiliser le langage mathématique pour résoudre des situations où interviennent des phénomènes biologiques

• Apprendre les concepts de base et se familiariser avec les usages et les significations de ces concepts en fonction de la situation biologique

Le plan des cours d’analyse ‘Etude des phénomènes variables’

CM1-CM2 Décrire les variations étude de fonction - fonctions usuelles

CM3 Prendre du recul calculer une Primitive et intégrer une fonction

CM4-CM5 Les processus qui provoquent des variations poser et intégrer une équation différentielle

Les cours de probabilités-statistiques

‘Prise de décision sur un phénomène aléatoire’

• Probabilités

• Statistiques descriptives

• Estimation

• Tests d’hypothèses

Dominique Mouchiroud

Déterminisme et Hasard

Peut-on prédire l’évolution au court du temps d’une population d’organismes vivants ?

La croissance

Déterminisme = reproduction, mortalité, etc.

Variabilité (« hasard ») = temps et succès de la reproduction, etc.

Déterminisme et Hasard

Peut-on prédire l’évolution au court du temps d’une population ?

0

20

40

60

80

100

120

0 1 2 3 4 5 6

Temps

No

mb

re d

'org

an

ism

es

Déterminisme et Hasard

1. Modèles du hasard

Se décider dans une situation où le hasard intervient

outils = probabilités et statistiques

0

20

40

60

80

100

120

0 1 2 3 4 5 6

Temps N

om

bre

d'o

rgan

ism

es

Déterminisme et Hasard

2. Modèles déterministes

Faire le lien entre le phénomène et les processus qui le provoquent

Outils : fonctions et équations différentielles

0

20

40

60

80

100

120

0 1 2 3 4 5 6

Temps

No

mb

re d

'org

an

ism

es

Etude de fonction

Modéliser le phénomène par une fonction

Déterminer des propriétés de la fonction

Interpréter en termes biologiques

0

20

40

60

80

100

120

0 1 2 3 4 5 6

Temps

No

mb

re d

'org

an

ism

es

Un jeu de traduction• Est-ce que le nombre d’organismes ne fait que croître avec le

temps ?

• Quelle est vitesse d’accroissement du nombre d’organismes ?

• Quel est le nombre moyen d’organismes produits entre le début de l’expérience et un temps t donné ?

• Est-ce que le nombre d’organismes se stabilise au bout d’un certain temps ?

Un jeu de traduction• Est-ce que le nombre d’organismes ne fait que croître avec le

temps ?le signe de la dérivée de g

• Quelle est vitesse d’accroissement du nombre d’organismes?la dérivée seconde

• Quel est le nombre moyen d’organismes produits entre le début de l’expérience et un temps t donné ?

l’intégrale sur [0 , t]

• Est-ce que le nombre d’organismes se stabilise au bout d’un certain temps ?

la limite quand le temps tend vers l’infini, l’asymptote

CM1,CM2 : Décrire les variations

• Definition d’une fonction

• Etude de fonction en étapes (a à h)

• Fonctions usuelles: fonction linéaire, exponentielle, logarithme, puissance

Définition d’une fonction

Application de IR dans IR qui à un point x de IR fait correspondre un point UNIQUE y = f(x) dans IR.

x : le temps (t), la température (T), etc.

f : un nombre d’organismes (N), leur taille, leur poids, une concentration, une intensité, etc.

Plan d’étude d’une fonction

MathSV : Analyse Etude de fonctions

Applications à l’étude des fonctions

A. Df

B. Symétrie

C. Points particuliers

D. Sens de variation

E.

F. Tableau de variation

Limites

G. Asymptotes

H. Graphe f x

f x

Espérance de vie à la naissance

Un indicateur fondé uniquement sur les données de la mortalité : le nombre moyen d'années que peut espérer vivre une

personne (dans les conditions de mortalité de la période considérée).

Nous allons modéliser l’augmentation de l’espérance de vie à la naissance entre 1981 et 2000 (des hommes et des femmes).

Quel modèle  (quelle fonction) ?

Espérance de vie = f (temps)

( )E t at b t= année

E=espérance

a et b dépendent du sexe

A. Domaine de définition

Définitions :

• Df = Domaine de définition Ensemble de départ (ensemble des antécédents) = l’ensemble des x

• f(Df ) = Ensemble d’arrivée (ou ensemble des images) = l’ensemble des y

f

B. Symétrie : paire ou impaire ?Définitions :

On dit que f est paire si f(-x)=f(x) symétrie / axe y

exemple f(x)=x2

On dit que f est impaire si f(-x)=-f(x) symétrie / (0,0)

exemple f(x)=ax (0,0)x

y

x-x

C. Points particuliers

x = 0 alors f(x) = ?

f(x) = 0 alors x = ?

D. Sens de variation : dérivéeMathSV : formulaire

Définition :

La dérivée de f en x0 est la variation de f dans un voisinage infiniment petit de ce point  

0

00

0

( ) ( )limx x

f x f xf x

x x

Notation : 0 0

dff x x

dx Limite

D. Sens de variation : dérivée

0

00

0

( ) ( )limx x

f x f xf x

x x

x

yf(x)

x0

0 0 0

0

0 0 0

( )( ) ( )

ou

avec ( )

et ( ) ( )

y f x x x f x

y ax b

a f x

b f x x f x

Equation de la tangente au point x0

x

yf(x)

T

x0

f(x)=|x|Fonction continue mais non dérivable en 0

f(x)= x2

Dérivable en tout point

Continuité

Définition :

Une fonction est continue en un point x0

si la limite en ce point

existe.

0

lim ( )x x

f x

Continue en (0,0) Pas continue en (0,0)

D. Sens de variation

Propriétés :

• f est constante sur [a,b] si la dérivée est nulle sur [a,b]

• f est croissante sur [a,b] si la dérivée est positive sur [a,b]

• f est décroissante sur [a,b] si la dérivée est négative sur [a,b]

• f admet un extremum en x si la dérivée s’annule en x

E. La dérivée seconde f”(x)

Définitions :

1. f est convexe sur un intervalle si sa dérivée seconde est positive (le graphe de f est courbé vers le haut)

E. La dérivée seconde f”(x)

Définitions :

2. f est concave sur un intervalle si sa dérivée seconde est négative

E. La dérivée seconde f”(x)

Définitions :

3. f a un point d’inflexion si la dérivée seconde s’annule ET change de signe en ce point.

3f x x

F. Le tableau de variation

1. Construire le tableau à partir du signe de la dérivée.

1. Compléter ce tableau en cherchant les limites de f aux bornes des intervalles, et lorsque x tend vers plus ou moins l’infini.

1 1053x

f’(x)

f(x)

+_

Calcul des limites

Si les valeurs successivement attribuées à une variable s'approchent indéfiniment d'une valeur fixe,

de manière à finir par en différer aussi peu que l'on voudra,

alors cette dernière est appelée la limite de toutes les autres.

Cauchy, 1821

Calcul des limitesMathSV : formulaire

Formes indéterminées

00 ( )

0 0

a

G. Asymptotes

Si la courbe de f s’approche infiniment près d’une droite, celle-ci s’appelle une asymptote

Asymptote oblique

Asymptote verticale

Asymptotes

• Si il y a une asymptote verticale passant par x = x0

• Si il y a une asymptote horizontale passant par y = l

• Si il y a une asymptote oblique d’équation y = ax+b

0

( )limx x

f xa

x

lim ( )x

f x

0

lim ( )x x

f x

lim ( )x

f x l

lim ( )x

b f x ax

si

H. Graphe

Mesurer les magnitude d’un tremblement de terre

A amplitude des oscillations, T période

M = ln(A/T)

Japon 1906 A/T=3641 M = ?

Chili 1960 A/T=13360 M = ?

Echelle de Richter

100

1000

10

2143

5

6

7A/T

M = ln(A/T)

L’échelle logarithmique rapproche des valeurs qui sont de plus en plus éloignées

500

Propriétés• ln (1) = 0

• ln (ab) = ln(a) +ln(b)donc ln (ap) = p ln(a)

• ln (a/b) = ln(a) – ln(b)donc ln(1/b) = – ln(b)

• Logarithme en base 10 : Log10(a) = ln(a)/ln(10)

donc Log10(10n) = n

Etude de la fonction ln(x)logarithme népérien

A. Df

B. Symétrie

C. Points particuliers

D. Sens de variation

E.

F. Tableau de variation

Limites

G. Asymptotes

H. Graphe f x

f x

Graphe logarithme népérien

Croissance d’une population de tourterelles

Au début du 20ème siècle, les populations de tourterelles turques ont envahi l’Europe d’Est en Ouest et arrivent en Grande Bretagne :1 lieu recensé en 1955… 501 en 1964

On cherche un modèle de l’accroissement de la population de ces tourterelles compatible avec les données en GB.

Hypothèse : le nombre de tourterelles est proportionnel au nombre d’endroits où l’espèce est recensée.

Données : modèle (fonction) ?

Temps Lieux

1955 1

1956 2

1957 6

1958 15

1959 29

1960 58

1961 117

1962 204

1963 342

1964 501

btN ae

Propriétés

• Notation : exp(x) = ex

• exp(0) = 1 exp(1) = e

• exp(a+b) = exp(a) exp(b)donc exp(ap) = exp(a)p

• exp(a-b) = exp(a) / exp(b)donc exp(-b) = 1 / exp(b)

La fonction exp est la fonction réciproque de la fonction ln

Définitions

f admet une fonction réciproque s’il existe une fonction g telle que

f o g = g o f = Identité avec Identité(x)=x

où f o g est la fonction composée définie par

f o g (x) = f ( g (x) )

“logarithme(exponentielle) = droite”

btN ae ln ln N a bt

Etude de la fonction exp

A. Df

B. Symétrie

C. Points particuliers

D. Sens de variation

E.

F. Tableau de variation

Limites

G. Asymptotes

H. Graphe f x

f x

Graphe

Autres fonctions usuelles

Fonctions trigonométriques

Variations de la dureté de l’eau en fonction du temps

cosD t f t

Fonctions polynômes

Polynôme de degré 4

Polynôme de degré 3

Polynôme de degré 2

Fonction linéaire

2f x ax bx c

f x ax b

3 2f x ax bx cx d

4 3 2f x ax bx cx dx e

Variation du taux de croissance d’une population en fonction de la

température2T aT b

Existe-t-il une relation entre le poids du corps et le poids du cerveau chez les mammifères ?

Si oui, laquelle ?

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000

Poids du corps (Kg)

Po

ids

du

ce

rve

au

(g

)

y = 0,7517x - 1,3279

-1

0

1

2

3

4

5

0 1 2 3 4 5 6 7

Log10(Poids du corps en g)

Lo

g10

(Po

ids

du

cer

veau

en

g)

Log10(cerveau) = a Log10(corps) + b

donc cerveau = 10b (corps)a

y = c xa

a = 0,7517

b = -1,3279

Etude de la fonction xm

A. Df

B. Symétrie

C. Points particuliers

D. Sens de variation

E.

F. Tableau de variation

Limites

G. Asymptotes

H. Graphe f x

f x

Graphe mf x x

m = 0

La semaine prochaine

• Deux cours : intégration et équations différentielles

• Une séance de Travaux Tutorés

• Une séance de Travaux dirigés

MathSV : QCM des chapitres 1 à 4.

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