Modèles d'évolution de populations - Historique des versions

Tguesdon : /* conclusion */

2020-05-18T07:34:18Z

conclusion

← Version précédente		Version du 18 mai 2020 à 07:34
Ligne 66 :		Ligne 66 :
	ainsi, dans cette présentation nous avons étudié les mathématiques derrière le modèle wright Fischer et abord´e la phase de programmation de la simulation, aﬁn de mieux comprendre le fonctionnement mathématique et algorithmique du logiciel.		ainsi, dans cette présentation nous avons étudié les mathématiques derrière le modèle wright Fischer et abord´e la phase de programmation de la simulation, aﬁn de mieux comprendre le fonctionnement mathématique et algorithmique du logiciel.
	je met aussi en lien le programme si besoin.		je met aussi en lien le programme si besoin.
	[https://pastebin.com/~~Z96ZH3ej~~]		[https://pastebin.com/QBnXGgPY]

Tguesdon : /* conclusion */

2020-05-17T21:51:33Z

conclusion

← Version précédente		Version du 17 mai 2020 à 21:51
Ligne 65 :		Ligne 65 :
	==conclusion==		==conclusion==
	ainsi, dans cette présentation nous avons étudié les mathématiques derrière le modèle wright Fischer et abord´e la phase de programmation de la simulation, aﬁn de mieux comprendre le fonctionnement mathématique et algorithmique du logiciel.		ainsi, dans cette présentation nous avons étudié les mathématiques derrière le modèle wright Fischer et abord´e la phase de programmation de la simulation, aﬁn de mieux comprendre le fonctionnement mathématique et algorithmique du logiciel.
			je met aussi en lien le programme si besoin.
			[https://pastebin.com/Z96ZH3ej]

Tguesdon : /* code descriptif */

2020-05-17T21:24:14Z

code descriptif

← Version précédente		Version du 17 mai 2020 à 21:24
Ligne 42 :		Ligne 42 :
	1. simulation		1. simulation

	(a) crée une simulation: cette fonction sert a commencer le programme, une fois que l’on lance ce programme on nous demande d'insérer les variables pour commencer la simulation		(a) crée une simulation: cette fonction sert a commencer le programme, une fois que l’on lance ce programme on nous demande d'insérer les variables pour commencer la simulation

	2. code centrale		2. code centrale

	(a) naissance: cette fonction prend chaque individu et fait un test pour savoir si il crée un ou plusieurs descendent		(a) naissance: cette fonction prend chaque individu et fait un test pour savoir si il crée un ou plusieurs descendent

	(b) mutation: cette fonction prend chaque descendent et fait des test de mutation		(b) mutation: cette fonction prend chaque descendent et fait des test de mutation

	(c) échantillonnage: cette fonction prend aléatoirement un nombre égale d’individu qu’au départ		(c) échantillonnage: cette fonction prend aléatoirement un nombre égale d’individu qu’au départ

	3. création graphique		3. création graphique


	(a) crée graph: crée un graphique avec les résultats obtenues		(a) crée graph: crée un graphique avec les résultats obtenues

	===simulation===		===simulation===

Tguesdon : /* code descriptif */

2020-05-17T21:23:53Z

code descriptif

← Version précédente		Version du 17 mai 2020 à 21:23
Ligne 42 :		Ligne 42 :
	1. simulation		1. simulation

	(a) crée une simulation: cette fonction sert a commencer le programme, une fois que l’on lance ce programme on nous demande d'insérer les variables pour commencer la simulation		(a) crée une simulation: cette fonction sert a commencer le programme, une fois que l’on lance ce programme on nous demande d'insérer les variables pour commencer la simulation

	2. code centrale		2. code centrale

Tguesdon : /* code descriptif */

2020-05-17T21:23:06Z

code descriptif

← Version précédente		Version du 17 mai 2020 à 21:23
Ligne 41 :		Ligne 41 :
	===code descriptif===		===code descriptif===
	1. simulation		1. simulation

	(a) crée une simulation: cette fonction sert a commencer le programme, une fois que l’on lance ce programme on nous demande d'insérer les variables pour commencer la simulation		(a) crée une simulation: cette fonction sert a commencer le programme, une fois que l’on lance ce programme on nous demande d'insérer les variables pour commencer la simulation

	2. code centrale		2. code centrale

	(a) naissance: cette fonction prend chaque individu et fait un test pour savoir si il crée un ou plusieurs descendent (b) mutation: cette fonction prend chaque descendent et fait des test de mutation (c) échantillonnage: cette fonction prend aléatoirement un nombre égale d’individu qu’au départ
			(a) naissance: cette fonction prend chaque individu et fait un test pour savoir si il crée un ou plusieurs descendent

			(b) mutation: cette fonction prend chaque descendent et fait des test de mutation

			(c) échantillonnage: cette fonction prend aléatoirement un nombre égale d’individu qu’au départ

	3. création graphique		3. création graphique

	3

	(a) crée graph: crée un graphique avec les résultats obtenues		(a) crée graph: crée un graphique avec les résultats obtenues

Tguesdon : /* simulation */

2020-05-17T21:20:37Z

simulation

← Version précédente		Version du 17 mai 2020 à 21:20
Ligne 49 :		Ligne 49 :

	===simulation===		===simulation===
	après quelque test et correctif, on arrive a quelque chose qui ressemble et suis les modèles mathématiques, ce qui est prometteur.		après quelque test et correctif, on arrive a quelque chose qui ressemble et suis les modèles mathématiques, ce qui est prometteur. on pourra donc tester plusieur cas et commencer a utiliser ce programme
	on pourra donc tester plusieur cas et commencer a utiliser ce programme
	exemple:		exemple:
	ici on a représenter 3 groupe, 2 qui sont a peu près pareil et 1 avec un plus forte proportion de descendent		ici on a représenter 3 groupe, 2 qui sont a peu près pareil et 1 avec un plus forte proportion de descendent
	[[fichier:~~exemple~~.png]]		[[fichier:exemple_simulation.png]]

	==conclusion==		==conclusion==

Tguesdon : /* simulation */

2020-05-17T21:19:45Z

simulation

← Version précédente		Version du 17 mai 2020 à 21:19
Ligne 49 :		Ligne 49 :

	===simulation===		===simulation===
	après quelque test et correctif, on arrive a quelque chose qui ressemble et suis les modèles mathématiques, ce qui est ~~prométteur~~.		après quelque test et correctif, on arrive a quelque chose qui ressemble et suis les modèles mathématiques, ce qui est prometteur.
	on pourra donc tester plusieur cas et commencer a utiliser ce programme		on pourra donc tester plusieur cas et commencer a utiliser ce programme
	exemple:		exemple:
			ici on a représenter 3 groupe, 2 qui sont a peu près pareil et 1 avec un plus forte proportion de descendent
			[[fichier:exemple.png]]

	==conclusion==		==conclusion==

Tguesdon le 17 mai 2020 à 18:42

2020-05-17T18:42:39Z

← Version précédente		Version du 17 mai 2020 à 18:42
Ligne 32 :		Ligne 32 :
	[[fichier:modèle wrightfisher.png]]		[[fichier:modèle wrightfisher.png]]
	<br/>		<br/>

			==code et simulation==

	===introduction===		===introduction===
Ligne 45 :		Ligne 47 :
	3		3
	(a) crée graph: crée un graphique avec les résultats obtenues		(a) crée graph: crée un graphique avec les résultats obtenues

			===simulation===
			après quelque test et correctif, on arrive a quelque chose qui ressemble et suis les modèles mathématiques, ce qui est prométteur.
			on pourra donc tester plusieur cas et commencer a utiliser ce programme
			exemple:

	==conclusion==		==conclusion==

Tguesdon : /* le modèle wright Fischer */

2020-05-17T18:36:34Z

le modèle wright Fischer

← Version précédente		Version du 17 mai 2020 à 18:36
Ligne 24 :		Ligne 24 :
	===le modèle wright Fischer===		===le modèle wright Fischer===
	Wright Fischer applique les chaînes de Markov pour trouver un modèle qui permet de créer une simulation réaliste et simplifier de modiﬁcations génétiques au ﬁl des générations. la fonction utilisée sera donc:		Wright Fischer applique les chaînes de Markov pour trouver un modèle qui permet de créer une simulation réaliste et simplifier de modiﬁcations génétiques au ﬁl des générations. la fonction utilisée sera donc:
	entre autre: dans ce modèle nous prendrons un échantillon de population par exemple 20 ou 1000 individus. ensuite nous allons faire reproduire et muter ces individus. cela nous donnera une nouvelle population supérieure à la population que nous avions sélectionnée enﬁn, nous irons sélectionner aléatoirement les individus pour arriver au mémé nombre que nous avions choisi au départ. on recommencera cela plusieurs fois et nous arriverons à une simulation simple, rapide et eﬃcace de population. ainsi nous pourrons ajouter ou non des ~~parametres~~.		entre autre: dans ce modèle nous prendrons un échantillon de population par exemple 20 ou 1000 individus. ensuite nous allons faire reproduire et muter ces individus. cela nous donnera une nouvelle population supérieure à la population que nous avions sélectionnée enﬁn, nous irons sélectionner aléatoirement les individus pour arriver au mémé nombre que nous avions choisi au départ. on recommencera cela plusieurs fois et nous arriverons à une simulation simple, rapide et eﬃcace de population. ainsi nous pourrons ajouter ou non des paramètres.

			<br/>

			par exemple, grâce a ce modèle nous pouvons simuler la mutation de plusieurs allèle sous la contrainte de sélection naturelle. on observe aussi une dérive génétique qui est très marqué pour les population de 20 individu. ceci s'explique par le nombre d'individu asser petit pour qui la dérive génétique (soit le hasard) soit marqué, on observe des pic de population que l'on ne peut pas expliquer par sélection naturelle
	<br/>		<br/>
	[[fichier:modèle wrightfisher.png]]		[[fichier:modèle wrightfisher.png]]

Tguesdon : /* le modèle wright Fischer */

2020-05-17T18:31:14Z

le modèle wright Fischer

← Version précédente		Version du 17 mai 2020 à 18:31
Ligne 26 :		Ligne 26 :
	entre autre: dans ce modèle nous prendrons un échantillon de population par exemple 20 ou 1000 individus. ensuite nous allons faire reproduire et muter ces individus. cela nous donnera une nouvelle population supérieure à la population que nous avions sélectionnée enﬁn, nous irons sélectionner aléatoirement les individus pour arriver au mémé nombre que nous avions choisi au départ. on recommencera cela plusieurs fois et nous arriverons à une simulation simple, rapide et eﬃcace de population. ainsi nous pourrons ajouter ou non des parametres.		entre autre: dans ce modèle nous prendrons un échantillon de population par exemple 20 ou 1000 individus. ensuite nous allons faire reproduire et muter ces individus. cela nous donnera une nouvelle population supérieure à la population que nous avions sélectionnée enﬁn, nous irons sélectionner aléatoirement les individus pour arriver au mémé nombre que nous avions choisi au départ. on recommencera cela plusieurs fois et nous arriverons à une simulation simple, rapide et eﬃcace de population. ainsi nous pourrons ajouter ou non des parametres.
	<br/>		<br/>
	[[fichier:modèle wrightfisher]]		[[fichier:modèle wrightfisher.png]]
	<br/>		<br/>

Modèles d'évolution de populations - Historique des versions

Tguesdon : /* conclusion */

Tguesdon : /* conclusion */

Tguesdon : /* code descriptif */

Tguesdon : /* code descriptif */

Tguesdon : /* code descriptif */

Tguesdon : /* simulation */

Tguesdon : /* simulation */

Tguesdon le 17 mai 2020 à 18:42

Tguesdon : /* le modèle wright Fischer */

Tguesdon : /* le modèle wright Fischer */

Tguesdon : /* conclusion */

Tguesdon : /* conclusion */

Tguesdon : /* code descriptif */

Tguesdon : /* code descriptif */

Tguesdon : /* code descriptif */

Tguesdon : /* simulation */

Tguesdon : /* simulation */

Tguesdon : /* le modèle wright Fischer */

Tguesdon : /* le modèle wright Fischer */