Suite de Simulation Scientifique : Écosystèmes et Dynamiques pack (3 script python )

## 🔬 Suite de Simulation Scientifique : Écosystèmes et Dynamiques

Cette suite logicielle regroupe trois simulateurs avancés permettant d’étudier visuellement et mathématiquement les interactions au sein de la nature. Que ce soit pour analyser la propagation d’un incendie ou l’équilibre fragile entre deux espèces, ces outils offrent une plateforme robuste pour l’expérimentation numérique.

### 1. Simulateur de Feu de Forêt (Automate Cellulaire)

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**Fichier** : `donnees_copiees_20251214_142439.py`

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**Concept** : Utilise un automate cellulaire pour simuler la propagation d’un incendie sur une grille de 100×100 arbres.

* **Variables Clés** :

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**Densité de la forêt** : Ajustez le pourcentage initial d’arbres pour observer le seuil critique de propagation.

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**Influence du vent** : Modélisez l’effet du vent directionnel sur la vitesse et la direction du feu.

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**Rendu** : Animation interactive en temps réel montrant l’évolution des états (Sain, En feu, Cendre).

### 2. Dynamiques Proie-Prédateur (Modèle Lotka-Volterra)

Ces deux modules permettent d’étudier les cycles de population à l’aide d’équations différentielles couplées.

#### **A. Variante Lièvres & Lynx (Approche Moderne)**

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**Fichier** : `donnees_copiees_20251214_142016.py`

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**Technologie** : Résolution via l’intégrateur `solve_ivp` (méthode Runge-Kutta d’ordre 5) pour une précision maximale.

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**Analyse** : Visualisation temporelle des oscillations périodiques des populations sur 100 unités de temps.

#### **B. Variante Cerfs & Loups (Analyse de Phase)**

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**Fichier** : `donnees_copiees_20251214_142649.py`

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**Technologie** : Utilise `scipy.integrate.odeint` pour une résolution fluide sur 500 points de temps.

* **Visualisation Avancée** :

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**Série temporelle** : Évolution numérique classique.

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**Diagramme de phase** : Trace la trajectoire cyclique de l’écosystème, illustrant l’équilibre permanent entre les prédateurs et les proies.

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### 🛠️ Spécifications Techniques

| Catégorie | Détails |

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| **Langage** | Python 3.x |

| **Bibliothèques de Calcul** | <br>**NumPy** (gestion des données), **SciPy** (intégration numérique)

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| **Bibliothèque Graphique** | <br>**Matplotlib** (rendu visuel et animations)

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| **Installation** | <br>`pip install numpy scipy matplotlib`

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### 🚀 Points Forts

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**Entièrement paramétrable** : Modifiez les taux de natalité (`alpha`), de prédation (`beta`) ou de mortalité (`gamma`) directement dans le code pour tester différents scénarios biologiques.

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**Éducatif et Scientifique** : Combine la rigueur mathématique des équations différentielles avec une approche orientée objet claire.

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**Prêt à l’emploi** : Scripts autonomes avec visualisations automatiques générées dès l’exécution.