Simulations de Dynamique du Vivant (Python) dont 3script python inclus dans le pack

39,99 

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📦 PACK : Simulations de Dynamique du Vivant (Python)

Trois modèles mathématiques et comportementaux complets pour l’étude des écosystèmes.

Ce pack regroupe trois scripts Python sophistiqués permettant d’explorer la complexité de la nature à travers le code. Idéal pour les étudiants, chercheurs ou passionnés de simulation numérique.

Prix : 39,99 € Licence : MIT (Libre d’utilisation, de modification et de distribution)


📑 Contenu du Pack

1. Simulation de Flore (Automate Cellulaire)

Un modèle basé sur une grille 2D simulant la colonisation végétale.

  • Mécanismes : Germination stochastique, croissance par étapes et mortalité par compétition spatiale.

  • Technologie : Utilise la convolution (scipy.signal.convolve2d) pour calculer les interactions entre voisins en temps record.

  • Rendu : Animation en temps réel des « Jeunes Pousses » et « Plantes Adultes ».

2. Dynamique Proie-Prédateur (Lotka-Volterra)

L’approche mathématique classique pour modéliser l’équilibre entre deux espèces.

  • Mécanismes : Résolution d’équations différentielles ordinaires (EDO).

  • Analyses : Génère automatiquement une courbe temporelle et un diagramme de phase (orbites de stabilité).

  • Précision : Intégration numérique haute fidélité via scipy.integrate.odeint.

3. Écosystème Multi-Agents (SMA)

Une simulation comportementale où chaque individu est un agent autonome.

  • Mécanismes : Gestion de l’énergie, chasse active et reproduction basée sur le métabolisme.

  • Immersion : Visualisation simultanée de la répartition spatiale (carte) et des statistiques de population.

  • Complexité : Les cycles émergent naturellement des actions individuelles (manger, bouger, mourir).


⚙️ Caractéristiques Techniques

  • Langage : Python 3.7+

  • Dépendances : NumPy, Matplotlib, SciPy

  • Format : Scripts .py clairs, commentés et prêts à l’emploi.

  • Installation : Guide complet inclus avec procédures pour Windows, Linux et macOS.

🛠️ Support & Utilisation

  • Installation rapide : pip install numpy matplotlib scipy.

  • Personnalisation : Paramètres modifiables (taux de reproduction, énergie, densité initiale) directement dans le code.

  • Éducatif : Parfait pour illustrer des concepts de biologie théorique ou d’algorithmie avancée.


Livraison immédiate par téléchargement. Inclus : 3 scripts Python + Guide d’installation. 

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