1 Les équations différentielles Suite et fin. 2 E. D. 1 à variables séparables Un premier...

23
1 Les Les équations équations différentielles différentielles Suite et fin Suite et fin

Transcript of 1 Les équations différentielles Suite et fin. 2 E. D. 1 à variables séparables Un premier...

Page 1: 1 Les équations différentielles Suite et fin. 2 E. D. 1 à variables séparables Un premier exemple Un premier exemple Un autre exemple Un autre exemple.

1

Les Les équations équations différentiellesdifférentielles

Suite et finSuite et fin

Page 2: 1 Les équations différentielles Suite et fin. 2 E. D. 1 à variables séparables Un premier exemple Un premier exemple Un autre exemple Un autre exemple.

2

E. D. 1 E. D. 1 à variables à variables séparablesséparables

dyy f x g y f x g y

dx

Un premier exempleUn premier exemple

Un autre exempleUn autre exemple

0tdN

N N t N edt

Page 3: 1 Les équations différentielles Suite et fin. 2 E. D. 1 à variables séparables Un premier exemple Un premier exemple Un autre exemple Un autre exemple.

3

Croissance pondérale d’un Croissance pondérale d’un organismeorganisme

2

1

1

croissance ralentissement

dpkp p

dt

dpkp p

dtdp

kdtp p

Page 4: 1 Les équations différentielles Suite et fin. 2 E. D. 1 à variables séparables Un premier exemple Un premier exemple Un autre exemple Un autre exemple.

4

Croissance pondérale d’un Croissance pondérale d’un organismeorganisme

Page 5: 1 Les équations différentielles Suite et fin. 2 E. D. 1 à variables séparables Un premier exemple Un premier exemple Un autre exemple Un autre exemple.

5

E. D. 1 E. D. 1 homogènehomogène

y dy yy f f

x dx x

y du dxu

x f u u x

On peut se ramener à une équation à variables séparables par un changement de variable

Page 6: 1 Les équations différentielles Suite et fin. 2 E. D. 1 à variables séparables Un premier exemple Un premier exemple Un autre exemple Un autre exemple.

6

2

ln2

2ln

2ln

ux Cste

u C x

y x C x

xy

xyy

22

x

yu

2 2 2 1y x dy u dxy udu

xy dx u x

Page 7: 1 Les équations différentielles Suite et fin. 2 E. D. 1 à variables séparables Un premier exemple Un premier exemple Un autre exemple Un autre exemple.

7

E. D. 1 E. D. 1 linéaireslinéaires

y f x y g x

SSM : 0g x →E. D. 1 à variables séparables

1er ordre

Linéaire en y

Second membre

A coefficients constants : f x Cste

ASM : 0g x

Page 8: 1 Les équations différentielles Suite et fin. 2 E. D. 1 à variables séparables Un premier exemple Un premier exemple Un autre exemple Un autre exemple.

8

E. D. 1 linéaires E. D. 1 linéaires SSMSSM

E. D. à variables séparablesE. D. à variables séparables La solution est de type exponentielleLa solution est de type exponentielle

F F ((xx) est une primitive de ) est une primitive de ff (x) (x)

dxxfy

dyyxf

dx

dyyxfy )()(0)(

( )ln ( ) F xy F x Cste y Ke

Page 9: 1 Les équations différentielles Suite et fin. 2 E. D. 1 à variables séparables Un premier exemple Un premier exemple Un autre exemple Un autre exemple.

9

0xy e y

Page 10: 1 Les équations différentielles Suite et fin. 2 E. D. 1 à variables séparables Un premier exemple Un premier exemple Un autre exemple Un autre exemple.

10

E. D. 1E. D. 1 linéaires linéaires ASMASM

1.1. Résoudre SSM : Résoudre SSM :

1.1. Selon les cas :Selon les cas : Rechercher une solution particulière Rechercher une solution particulière yyp p ::

Méthode de variation de la constanteMéthode de variation de la constante

y f x y g x

1F xy Ce

1

F xp py y y Ce y

Page 11: 1 Les équations différentielles Suite et fin. 2 E. D. 1 à variables séparables Un premier exemple Un premier exemple Un autre exemple Un autre exemple.

11

E. D. 1E. D. 1 linéaires linéaires ASMASMAvec recherche d’une solution Avec recherche d’une solution

particulièreparticulière2y

y xx

1SSM : 0y

y y Kxx

3

3SP : 2p p

xy x y

3

1 2p

xy y y Kx

Page 12: 1 Les équations différentielles Suite et fin. 2 E. D. 1 à variables séparables Un premier exemple Un premier exemple Un autre exemple Un autre exemple.

12

E. D. 1E. D. 1 linéaires linéaires ASMASMAvec mAvec méthode de variation de la éthode de variation de la

constanteconstante2y

y xx

1SSM : 0y

y y Kxx

2

2VC :

xy K x x K x x K x C

3

1 2p

xy y y Cx

Page 13: 1 Les équations différentielles Suite et fin. 2 E. D. 1 à variables séparables Un premier exemple Un premier exemple Un autre exemple Un autre exemple.

13

Page 14: 1 Les équations différentielles Suite et fin. 2 E. D. 1 à variables séparables Un premier exemple Un premier exemple Un autre exemple Un autre exemple.

14

E. D. 1 linéaires E. D. 1 linéaires à coefficients à coefficients constantsconstants

y ay g x

f x Cste

2 xy y e 21: S 0SM 2 xy y y Ke

SP : xpy e

21

x xpy y y Ke e

Page 15: 1 Les équations différentielles Suite et fin. 2 E. D. 1 à variables séparables Un premier exemple Un premier exemple Un autre exemple Un autre exemple.

15

2 1x xy e e K

Page 16: 1 Les équations différentielles Suite et fin. 2 E. D. 1 à variables séparables Un premier exemple Un premier exemple Un autre exemple Un autre exemple.

16

Page 17: 1 Les équations différentielles Suite et fin. 2 E. D. 1 à variables séparables Un premier exemple Un premier exemple Un autre exemple Un autre exemple.

Mathématiques et Informatique du Vivant

Laboratoire de Biométrie – Biologie Evolutive

Licence « Sciences et Technologies »

Mention« Mathématiques et Informatique du Vivant »

M I VResponsable : Sandrine CHARLES

http://miv.univ-lyon1.fr/

Page 18: 1 Les équations différentielles Suite et fin. 2 E. D. 1 à variables séparables Un premier exemple Un premier exemple Un autre exemple Un autre exemple.

18

Mathématiques et Informatique du Vivant

Laboratoire de Biométrie – Biologie Evolutive

Des objectifs interdisciplinaires

Capitaliser des connaissances mathématiques et informatiques de base, par l’acquisition de concepts, de théories et de techniques ;

Faire émerger des compétences par l’utilisation, la combinaison, la généralisation et la mobilisation de ces connaissances au service de la résolution d’un problème biologique ;

Être autonome, s’auto-évaluer, dialoguer, collaborer, pour acquérir un savoir-être à l’interface de plusieurs disciplines.

Page 19: 1 Les équations différentielles Suite et fin. 2 E. D. 1 à variables séparables Un premier exemple Un premier exemple Un autre exemple Un autre exemple.

19

Mathématiques et Informatique du Vivant

Laboratoire de Biométrie – Biologie Evolutive

Débouchés• Les métiers auxquels prépare la formation MIV appartiennent aux

domaines des Bio-Mathématiques, des Bio-Statistiques, et de la Bio-Informatique.

• De nombreux secteurs industriels : la Bio-Informatique (génome, transcriptome, protéome), l’agroalimentaire, le contrôle qualité, les biotechnologies, la pharmacologie, les cosmétiques, l’environnement, l'épidémiologie, l'écologie, la biologie de la conservation, la gestion des ressources naturelles, la gestion des risques naturels, la gestion et protection de la faune et de la flore, le traitement des déchets, le génie des procédés

• Du côté de la recherche et du secteur public, la formation MIV permettra aux étudiants d’intégrer des laboratoires d’écologie, environnement, génomique, bio-mathématiques, biostatistiques, bio-informatique

Page 20: 1 Les équations différentielles Suite et fin. 2 E. D. 1 à variables séparables Un premier exemple Un premier exemple Un autre exemple Un autre exemple.

20

Mathématiques et Informatique du Vivant

Laboratoire de Biométrie – Biologie Evolutive

L2 - MIV

2 U.E. de Biologie

Stats et Bioinfo - 1

Biologie & Modélisation

TR 3

18 ECTS

IF - 3

Math II - Algèbre

6 ECTS

6 ECTS

6 ECTS

6 ECTS

6 ECTS

6 ECTS

6 ECTSTR 4

Code couleur :

U.E. MIV

U.E. transversale

U.E. Biologie

U.E. Maths / Info

U.E. libre

IF - 1

1 U.E. de Biologie

Page 21: 1 Les équations différentielles Suite et fin. 2 E. D. 1 à variables séparables Un premier exemple Un premier exemple Un autre exemple Un autre exemple.

21

Mathématiques et Informatique du Vivant

Laboratoire de Biométrie – Biologie Evolutive

Génétique et Dynamique des Populations

Biologie Mathématique et Modélisation 1

6 ECTS

Bio-Statistiques 1

1 U.E. libres

6 ECTS

6 ECTS

6 ECTS

6 ECTS

24 ECTS

Anglais Scientifique 1

Bio-Informatique 1

Remise à NiveauMathématiques ou Biologie

6 ECTS

Code couleur :

U.E. MIV

U.E. transversale

U.E. Biologie

U.E. Maths / Info

U.E. libre

L3 - MIV

2 U.E. libres

TR 5

Page 22: 1 Les équations différentielles Suite et fin. 2 E. D. 1 à variables séparables Un premier exemple Un premier exemple Un autre exemple Un autre exemple.

22

Mathématiques et Informatique du Vivant

Laboratoire de Biométrie – Biologie Evolutive

Pour continuer

Master « Approches Mathématique et Informatique du Vivant » (aMIV)

Pour en savoir plus

http://miv.univ-lyon1.fr/

Page 23: 1 Les équations différentielles Suite et fin. 2 E. D. 1 à variables séparables Un premier exemple Un premier exemple Un autre exemple Un autre exemple.

Prochain RDVProchain RDVLundi 04/10 à 16hLundi 04/10 à 16h

Un problème d’annaleUn problème d’annale

Lundi 04/10 : début des Travaux Lundi 04/10 : début des Travaux TutorésTutorés

Pour les TD de vendredi : Pour les TD de vendredi : QCM QCM Chapitre 6 - Série 3 ** : Chapitre 6 - Série 3 ** : 2-1, 2-2, 2-3, 2-1, 2-2, 2-3,

2-4, 2-62-4, 2-6