La suite logistique et le chaos D’après la conférence de Daniel Perrin (St Flour août...

La suite logistique et le chaos La suite logistique et le chaos D’après la conférence de Daniel Perrin (St Flour août 2008)

Modèles d’évolution de population

Euler (1707-1783), Malthus (1766-1834) et Verhulst (1804-1849) vont s’occuper successivement de créer des modèles d’évolution de populations:

Euler, vers 1760 (« Recherches générales sur la mortalité et la multiplication du genre humain »),est conduit à déterminer la population d’une ville à une date donnée. Ses calculs reviennent à étudier une suite géométrique.

Malthus reprend en 1798 l’idée d’un accroissement exponentiel de la population. Il modélise la population humaine comme une suite géométrique et la capacité de production comme une suite arithmétique. La distorsion entre les deux, le conduit à une proposition de limitation des naissances.

Le modèle malthusien est remis en cause vers 1840 par Verhulst qui propose un modèle dit logistique qui prend en compte la limitation de la population. Le principe est simple : l’accroissement de la population n’est proportionnel à la population que pour les petites valeurs de celle-ci. Lorsqu’elle croît, des facteurs apparaissent qui amènent à une population maximale M.

Verhulst postule que l’accroissement de la population x est proportionnel à la quantité x(M − x).

Modèles d’évolution de population

Modèles continus

Le temps est continu, tR, et on a une fonction p(t) à valeurs réelles.Dans ce cas, on suppose que si on connaît la population au temps t, on la connaît au temps t + dt, avec dt infinitésimal.

Cela revient à se donner la dérivée en fonction de p(t). ( ) ( )

'( )p t d t p t

p td t

1) P’(t)=K.P(t). (Euler et Malthus) Solution : P(t) = P(0) . ekt Pas raisonnable à terme: la population tend vers l’infini.

2) P’(t)= .P(t).(M-P(t)) (Verhulst) : On borne la population par M.

Solution :

avec

( )1

Mp t

M te

(0)

(0)

M p

p

Modèles d’évolution de populationModèles discrets

Le temps est discret, nN (n désigne un nombre de minutes, d’heures…) et on a une suite pn à valeurs réelles. Dans ce cas, on se donne l’accroissement pn+1 − pn en fonction de pn.Le modèle est toujours autonome.La suite peut représenter:• En génétique : la fréquence d’un gène au temps n.• En épidémiologie : la proportion de la population infectée au temps n.• En économie : n est la quantité de marchandises et pn le prix.• En sciences sociales, l’étude de la propagation des rumeurs.

1) Pn+1 – Pn = K.Pn (K>0) : Pn = (1+K)n P0.

2) Pn+1 = Pn - Pn² = Pn (1- (/)Pn) est borné par / Si on pose Un = ()Pn on obtient : Un+1 = Un (1-Un) (la suite logistique).Pour que Un [0 ;1] il est nécessaire que [0 ;4] : f(x)= x(1-x) atteint son max sur [0;1] pour x=1/2 et f(1/2)= /4 qui doit appartenir à [0 ;1]…

L’étude de la suite U quand [0 ;4] est très compliquée .

l’étude de la suite logistique U reste encore OUVERTE…

Etude de la suite logistique

Points fixes de f (1-cycle): cas]0 ;3]

Les points fixes de f sont les solutions de g1(x) = f(x) - x = 0 ( avec f(x) = x(1 - x) )

Si 0 < ≤ 1, il y a 1 point fixe : 0

Les points fixes peuvent être attractifs ou répulsifs :

Un point fixe x est :répulsif si |f’(x)| 1 attractif si |f’(x)| < 1.

( Avec f’(x) = – 2 x )

Si > 1, il y a 2 points fixes : 0 et = 1-1/

Etude de la suite logistiquePoints fixes de f (1-cycle): cas]0 ;3]

cas ] 0 ; 1 [ : Il y a 1 point fixe qui est 0. f’(x) = – 2x ∣f’()∣= < 1, donc 0 est attractif. La suite converge vers 0 et est décroissante

Si reste attractif et la suite converge vers 0 et est décroissante


cas ] 1 ; 2 [ :

Il y a 2 point fixes qui sont 0 et 1 – 1 / ( = ).

f’(0) = donc 0 est un point fixe répulsif.|f’() | = |2 - | ] 0 ; 1 [ , donc est attractif.

La suite converge vers

Si U0 ] 0 ; [ alors U est croissante Si U0 ] ; 0,5 [ alors U est décroissanteSi U0 ] 0,5 ; 1 [ alors U est croissante pour n>0

Si la suite converge

(vite) vers et est croissantepour n>0


cas ] 2 ; 3 [ : Il y a 2 point fixes qui sont 0 et 1 – 1 / ( = ).

f’(0) = donc 0 est un point fixe répulsif.

|f’() | = |2 - | ] 0 ; 1 [ , donc est attractif.

La suite converge vers

Si la suite converge (très lentement) vers

f’() < 0: à partir d’un certain rang (quand Un sera suffisamment proche de ),la suite sera en « escargot ».


Résumé: Pour [0 ;1] : 0 est attractif, U est décroissante, convergente vers 0 ; pas de dans ]0 ;1]

Pour [0 ;1] : U est décroissante, convergente vers 0

Pour ]1 ;2] : 0 est répulsif, est attractif, U est monotone, U converge vers .

Pour ]1 ;2] : U est monotone, convergente vers

Pour ]2 ;3] : 0 est répulsif, est attractif, U est en « escargot » (à partir d’un certain rang),U converge vers

Pour ]2 ;3] : U est en escargot, convergente vers


On était iciCas m]3 ;4] : 0 et sont répulsifs… U diverge en général (sauf si U0=f(-k)() ou 0 ou 1)

Le problème est : De quelle façon cela diverge ?

Si ]3 ;4] , on a:f’(0) = donc 0 est répulsif.|f’() | = |2 - | > 1 donc est répulsif.

La suite diverge en général. (sauf à se retrouver au bout d’un moment sur 0 ou )

Points fixes de f2 (2-cycle): cas]3 ;]

Les 2-cycles sont les points fixes de f2 (=fof) qui ne sont pas des points fixes de f.Th de Coppel : Si f n’a pas de 2-Cycle alors la suite converge…Il y a donc des 2-cycles dans le cas où ]3 ;4].Il s’agit de trouver les racines de g2(x)=f(f(x))-x=0 qui ne sont pas 0 et .


Les solutions de f(f(x))=x sont les points fixes de f : 0 et =1-1/, puis deux autres :

a et b sont dans ]0 ;1[ et on a : f(a)=b et f(b)=a

Calculs pénibles: heureusement, il y a les logiciels de calcul formel…

La question est:

Ce 2-cycle est-il attractif ou répulsif ?(ou a et b sont ils attractifs?)

a b

Points fixes de f2 (2-cycle): cas]3 ;] Etude de la suite logistique

Pour = Le 2-cycle est « super attractif ».( (f²)’(1+√5) = 0 )

Pour savoir si a et b sont attractifs ou répulsifs, il faut calculer (f²)’(a) et (f²)’(b) :

Cas= 3,2

On a :a = ½b = (1+ √5)/4

Points fixes de f2 (2-cycle): cas]3 ;] Etude de la suite logistique

Suite pour =3,4.Il y a un 2-cycle, c’est-à-dire 2 points d’accumulation a et b avec :


Pour [0 ;1] : U est décroissante, convergente vers 0

Pour ]1 ;2] : U est monotone, convergente vers


Pour ]3; : U a deux points d’accumulation a et b

a

b

On était ici

Pour ] 3; : (U2n) converge vers a.(U2n+1) converge vers b.

Pour Le cycle est super attractif

Résumé:

Points fixes de f4 (4-cycle): cas];[

Lorsque le cycle d’ordre 2 cesse d’être attractif, le théorème de Coppel, appliqué à f², montre qu’il y a un cycle d’ordre 2 pour f², donc d’ordre 4 pour f.


A partir de maintenant, on a à résoudre des équations algébriques de plus en plus compliquées (degré 16 pour f4). Il s’agit de trouver les racines de g4(x)=f(f(f(f(x))))-x=0 qui ne sont pas 0, a, b et déjà trouvés.


Ce 4-cycles existe et est attractif pour ] 2 ; 3 [ avec 3 ≈ 3,544On ne connaît pas les valeurs exactes du 4-cycle (en fonction de ) racines du polynôme suivant:

Tout se fait numériquement pour un donné.On connaît encore moins la valeur exacte de 3: tout se fait numériquement, et c’est difficile!



Un exemple de 4-cycles attractif pour m = 3,54 4 points d’accumulation ≈ 0,364 825 927 ≈ 0,820 353 221 ≈ 0,521 702 770 ≈ 0,883 329 898



Pour [0 ;1] : U est décroissante, convergente vers 0 Pour ]1 ;2] : U est monotone, convergente vers


Pour ]3; : U a 2 points d’accumulation a et b

Pour ]; : U a 4 points d’accumulation

Pour ] ; : U4n converge vers a1.U4n+1 converge vers a2.U4n+2 converge vers a3.U4n+3 converge vers a4.

≈3,449490≈ 3,544090

Pour ≈ 3, 49856Le cycle est super attractif

On est ici

Résumé:

4 pointsd’accumulation

Les 4-cycle, 8-cycles …: cas];[

Lorsque le cycle d’ordre 4 cesse d’être attractif.

le théorème de Coppel, appliqué à f4, montre qu’il y a un cycle d’ordre 2 pour f4, et donc d’ordre 8 pour f etc…


On aura donc des 8-cycles, 16 cycles … 2n-cycles, attractifs sur ] 3; 4[, ] 4; 5[, … ] n; n +1[Par des algorithmes complexes, on trouve: 4 ≈ 3, 564407… et ≈ 3, 5699456 .

Calcul des cycles, points d’accumulation sur Excel:

Etude de la suite logistiqueCalcul des cycles, points d’accumulation sur Excel:

Pour entre 0 et 1 : convergence ver 0

Pour entre 1 et 3, convergence vers .( = 1 – 1/ )

Pour entre 3 et 3,45: 2 points d’accumulation.


Pour entre 3,45 et 3,544 : 4 points d’accumulation.

Il faut se lancer dans du visual basic pour trouver ces 4 points…

On définit d’abord les fonctions f, f2, f4 (pour les 4-cycles) et f8 (pour les 8-cycles)

Puis on définit leurs dérivées en appliquant la formule de la dérivée de la composée de fonctions


Pour entre 3,45 et 3,544 : Calcul des 4 points d’accumulation par visual basic.

Pour calculer les 4 points, on peut voir sur le dessin que ces points (en rouge) sont entre les 1-cycle et les 2 cycles:a(0) < x1 < a(1) < x2 < a(2) < x3 < a(3) < x4 < a(4) Où a(0) = 0, a(1) = a (1er pt du 2-cycle)a(2) = a(3) = b (2ème pt du 2-cycle)a(4) = 1

x1, x2, x3, x4 sont les points du 4-cycles.

0 x1 x2 x3 x4a b

On va calculer ces 4 points par un mixte: Couper le segment en 100 Chercher le segment où est xi

Méthode de Newton enfin pour résoudre f4(x)-x = 0….


Pour entre 3,45 et 3,544 : Calcul des 4 points d’accumulation par une fonction visual basic.

a(0) < x1 < a(1) < x2 < a(2) < x3 < a(3) < x4 < a(4)

b1, b2: la racine x cherchée (de f4(x) – x = 0) est dans [b1;b2].m: est la valeur de . eps: précision de la racine. On sort de l’algorithme quand ABS(f4(x)-x) < epspas: On coupe [b1;b2] en 100. pas est la longueur d’un de ces 100 intervalles. 1ère boucle:On va chercher dans quel intervalle se situe la racine x (test de sortie: g(xk)*g(xk+1) < 0 où g(x) = f4(x) – x.

A la sortie de la boucle, la racine x est entre x1-pas et x12ème boucle:On itère la formule « xk+1 = xk – g(xk) / g’(xk) »On sort de la boucle quand ABS(g(x)) < eps La racine est x


Pour entre 3,45 et 3,544 : Voyons si ces points sont attractifs ou répulsifs (par le calcul des valeurs du nombre dérivé de f(4) en ces points) .

On voit que les 4-cycles sont attractifs (dérivée de f(4) en ces points entre -1 et 1) pour variant de 3,45 à 3,544.

Au-delà, les 4-cycles sont répulsifs et les 8-cycles (en vert) prennent le relais…

Etude de la suite logistiquePour entre 3,45 et 3,544 : les 4-cycles


Pour entre 3,545 et 3,564 : Calcul des 8 points d’accumulation par une fonction visual basic.

En posant:a0 = 0, a1= 1er point du 2 cycle, a2 = , a3 = 2ème point du 2-cycle, a4 = 1. b1, b2, b3 et b4 sont les 4 points du 4-cycles ( ordre croissant). Les 8 points du 8-cycles sont x1, x2, … x8:

Changement d’algorithme: Une seule boucle dans laquelle il y a la dichotomie:x1 et x2 sont au départ les bornes de l’intervalle légèrement modifiées pour ne pas avoir f(x1)-x1 et f(x2)-x2 égaux à 0.

Le test se fait sur l’écart x2-x1 qui doit être inférieur à eps. La valeur renvoyée est la moyenne de x1 et x2.

=newtonf8(0;E3547;A3547)

a0 < x1 < b1

=newtonf8(E3547;C3547;A3547)

b1 < x2 < a1

=newtonf8(C3547;F3547;A3547)

a1 < x3 < b2

a1 a3a2 b1 b2 b3 b4 x1 x2 x3

x4 x5 x6 x7 x8

0 < x1 < b1< x2 < a1 < x3 < b2 < x4 < a2 < x5 < b3 < x6 < a3 < x7 < b4 < x8 < 1

Etude de la suite logistiqueCalcul des cycles, points d’accumulation sur Excel:Pour entre 3,546 et 3,57.Les 8-cycles attractifs vont de 3,546 à 3,564

Etude de la suite logistiqueCalcul des cycles, points d’accumulation sur Excel:Pour entre 3,546 et 3,57.On voit l’attractivités de ces 8-cycles en calculant la dérivée de f (8) en ces points:

A partir de 3,565 (), ces points d’accumulation deviennent répulsifs

Etude de la suite logistiqueUn 8-cycles sur géogébra (=3,56)

Suivre le 8-cycle :

En résumé sur [;[: Etude de la suite logistiquePour [0 ;1] : U est décroissante, convergente vers 0 Pour ]1 ;2] : U est monotone, convergente vers


Pour ]3; : U a 2 points d’accumulation Pour ]; : U a 4 points d’accumulation…Pour ]n;n +1 : U a 2n points d’accumulation…

=3≈3,449490≈ 3,544090 ≈ 3, 564407….≈ 3, 5699456

Le cas 2 définitions:La dynamique associée à f est « chaotique » s’il existe U0 tel que la suite U est partout dense dans [0 ;1].La dynamique associée à f est « sensitive » ou sensible aux conditions initiales, si : >0 , x[0 ;1], >0, y[0 ;1], nN avec |x - y | < et |f n (x)- f n (y)| > (pffff!!!)


Cette dynamique est imprévisible à cause de la sensibilité aux conditions initiales et aux approximations de calculs : par ex. U0=0.6 et V0=0.599999 et U21-V21≈0,8

Si la dynamique de f est chaotique, alors f est sensitive et l’ensemble des points périodiques de f est partout dense. (en gros, on y trouve de tout: des 3-cycles, des 4 cycles , des 5 cycles… ).

Le cas

Etude de la suite logistiqueLa suite est dense dans [0;1] :

Le cas


On peut se servir de ces suites comme nombres aléatoires :

Sur ce graphique, les 5000 points ont pour coordonnées les suites logistiques (=4) dont les premiers termes sont 0,4 et 0,7…

La suite est dense dans [0;1] :

Le cas


Des points particuliersEn remarquant que (cas =4), f(sin²( ))=sin(2), on obtient avec U0 = sin²(): Un=sin²(2n )

Avec avec 0 k <2p-1 ou avec 0 k 2p-1 ,

La suite U est périodique de période p

(sauf si peut se simplifier en avec 0<k’<k et 0<p’<p )

Par exemple: :

U est de période 4.

Ou encore :


En revanche les erreurs d’approximations des logiciels font que les suites n’apparaissent pas cycliques…

17sin

12sin 2

42

0

U

7sin

12sin 2

32

0

U

Le cas


Ou encore :


En revanche les erreurs d’approximations des logiciels font que les suites n’apparaissent pas cycliques…

7sin

12sin 2

32

0

U

Cela part bien: période 3

Au rang 27: cela se dérègle…

Au rang 60: plus de période…

C’est dû au fait que cette suite chaotique est très « sensitive » et les approximations de calculs dérègle la suite…

Le cas très difficile ] ; 4[ Etude de la suite logistique

Le théorème de «Sarkovsky » (forme faible!!!) :Si f admet un point de période 3, alors f admet des points périodique de toutes les périodes n > 0.

Cherchons donc un de ces fameux 3-cycles pour =3,831 , avec Xcas:

481 427828,381

et aussi :

La fonction f admet des points de période 3 pour (et donc de toutes les périodes).

Il y a donc deux 3-cycle pour =3,831:{0.1550726466 , 0.5019572381 , 0.9577353243 }{0.1645585343 , 0.5266821375 , 0.9550225714 }

Points fixes de f3:

Points fixes de f:

Le cas très difficile ] ; 4[ Etude de la suite logistiquePremier 3-cycle pour =3,831: {0.1550726466 , 0.5019572381 , 0.9577353243 }

Même au bout du rang 1000, il n’y a toujours qu’un seul trait sur la figure géogébra…Ce 3-cycle est très attractif.

Le cas très difficile ] ; 4[ Etude de la suite logistiqueDeuxième 3-cycle pour =3,831: {0.1645585343 , 0.5266821375 ,0.9550225714}

Si au rang 84, la suite est bien stable dans sa période, au bout du rang 700, la période n’apparaît plus… Ce 3-cycle semble lentement répulsif.

Le cas très difficile ] ; 4[

Le reste:

Je ne comprends

RIEN….

Utilisation en classe Etude de la suite logistiqueEn 2003, nous recevions la base d’exercices de bac (en vue du nouveau bac). Il y avait:

Utilisation en classe Etude de la suite logistique

Suite de l’exercice proposé…

Utilisation en classe Etude de la suite logistiqueOn y étudiait donc la suite logistique dans différent cas:k=1 (cv vers 0) puis k=1,8 (cv vers ) et enfin k=3,2 (2-cycle)..On peut de reprendre ce classique pour un td en 1ère S avec l’objectif de représenter des suites avec la calculatrice. Le début de l’énoncé étant similaire à ce qui précède, voici les questions:

Pour l’essentiel, le document de Daniel Perrin dont j’ai tenté de restituer à peine le centième! http://www.math.u-psud.fr/~perrin/Conferences/logistiqueDP.pdfLe Wiki: http://fr.wikipedia.org/wiki/Suite_logistique

Bibliographie

ET

Voilà !!

http://www.math.u-psud.fr/~perrin/Conferences/logistiqueDP.pdf

http://fr.wikipedia.org/wiki/Suite_logistique

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