Exemples modélisés | Mathématiques 1ère - Enseignement scientifique

Introduction

EXEMPLES MODÉLISÉS
Mathématiques et modélisation scientifique

Découvrez comment les mathématiques modélisent le monde réel

Évolution
Taux de variation
Modèles

Définition de la modélisation mathématique

Qu'est-ce que la modélisation ?

DÉFINITION FONDAMENTALE
Définition

La modélisation mathématique consiste à représenter un phénomène réel à l'aide d'outils mathématiques (fonctions, équations, graphiques...).

Elle permet de :

  • Comprendre un phénomène
  • Faire des prévisions
  • Optimiser des processus
  • Prendre des décisions éclairées
La modélisation suit un cycle : observation → modélisation → validation → utilisation

Modélisation de l'évolution d'une population

Modèle exponentiel

MODÈLE MALTHUSIEN
Hypothèses

Supposons qu'une population évolue selon le modèle suivant :

  • Chaque individu se reproduit à un taux constant
  • La population n'est limitée par aucune ressource
  • Aucun facteur externe n'influence l'évolution
Modèle mathématique

Soit P(t) la population à l'instant t. Le modèle s'écrit :

\( P(t) = P_0 \cdot e^{rt} \)

Où :

  • P₀ est la population initiale
  • r est le taux de croissance
  • t est le temps

Modélisation de la température

Loi de refroidissement de Newton

LOI DE NEWTON
Phénomène observé

Un objet chaud placé dans un environnement plus froid va se refroidir progressivement.

La vitesse de refroidissement est proportionnelle à la différence de température entre l'objet et son environnement.

Modèle mathématique

Soit T(t) la température de l'objet à l'instant t. Le modèle s'écrit :

\( T(t) = T_e + (T_0 - T_e) \cdot e^{-kt} \)

Où :

  • Tₑ est la température ambiante
  • T₀ est la température initiale
  • k est une constante positive

Modélisation d'un mouvement rectiligne

Mouvement uniformément varié

MOUVEMENT UNIFORMÉMENT VARIÉ
Loi horaire

Soit s(t) la position d'un mobile à l'instant t. Pour un mouvement uniformément varié :

\( s(t) = s_0 + v_0t + \frac{1}{2}at^2 \)

Où :

  • s₀ est la position initiale
  • v₀ est la vitesse initiale
  • a est l'accélération constante
Vitesse et accélération

Par dérivation :

  • Vitesse : v(t) = s'(t) = v₀ + at
  • Accélération : a(t) = s''(t) = a

Modélisation économique

Demande et offre

FONCTIONS D'OFFRE ET DE DEMANDE
Modèle de marché

Soit p le prix d'un produit et q la quantité :

  • Fonction de demande : D(p) = a - bp (où a, b > 0)
  • Fonction d'offre : O(p) = c + dp (où c ≥ 0, d > 0)

L'équilibre du marché correspond à D(p) = O(p).

Point d'équilibre

À l'équilibre : a - bp = c + dp

\( p^* = \frac{a-c}{b+d} \)

Quantité à l'équilibre : q* = a - bp*

Modélisation de la propagation d'une épidémie

Modèle SIR

MODÈLE SIR (Susceptible, Infecté, Retiré)
Classes de la population
  • S(t) : Nombre de personnes susceptibles d'être infectées
  • I(t) : Nombre de personnes infectées
  • R(t) : Nombre de personnes retirées (guéries ou décédées)
Équations différentielles
\( \frac{dS}{dt} = -\beta SI \)
\( \frac{dI}{dt} = \beta SI - \gamma I \)
\( \frac{dR}{dt} = \gamma I \)

Où β est le taux de transmission et γ le taux de guérison.

Exercice 1 : Croissance bactérienne

Modèle exponentiel

ÉNONCÉ
Situation

Une culture bactérienne double toutes les 3 heures. Initialement, il y a 500 bactéries.

1. Donner le modèle mathématique de cette situation.

2. Combien de bactéries y aura-t-il après 12 heures ?

3. Après combien de temps y aura-t-il 8000 bactéries ?

SOLUTION
Réponse détaillée
1 Modèle : N(t) = 500 × 2^(t/3)
2 Pour t = 12 : N(12) = 500 × 2^(12/3) = 500 × 2^4 = 500 × 16 = 8000 bactéries
3 On cherche t tel que N(t) = 8000 :
8000 = 500 × 2^(t/3)
16 = 2^(t/3)
2^4 = 2^(t/3)
4 = t/3
t = 12 heures

Exercice 2 : Refroidissement d'un liquide

Loi de Newton

ÉNONCÉ
Situation

Un café est servi à 80°C dans une pièce à 20°C. La température du café suit la loi T(t) = 20 + 60e^(-0.1t), où t est en minutes.

1. Quelle est la température du café après 10 minutes ?

2. Après combien de temps le café sera-t-il à 40°C ?

3. Quelle est la température du café à long terme ?

SOLUTION
Réponse détaillée
1 T(10) = 20 + 60e^(-0.1×10) = 20 + 60e^(-1) ≈ 20 + 60×0.368 ≈ 42.1°C
2 On cherche t tel que T(t) = 40 :
40 = 20 + 60e^(-0.1t)
20 = 60e^(-0.1t)
1/3 = e^(-0.1t)
ln(1/3) = -0.1t
t = -ln(1/3)/0.1 ≈ 10.99 minutes
3 lim[t→∞] T(t) = 20°C (température ambiante)

Exercice 3 : Mouvement d'une voiture

Accélération constante

ÉNONCÉ
Situation

Une voiture part du repos (v₀ = 0) et accélère à 2 m/s². La position est donnée par s(t) = t² (en mètres).

1. Quelle est la vitesse de la voiture après 5 secondes ?

2. Quelle distance a-t-elle parcourue en 5 secondes ?

3. Combien de temps faut-il pour atteindre 20 m/s ?

SOLUTION
Réponse détaillée
1 v(t) = s'(t) = 2t, donc v(5) = 2×5 = 10 m/s
2 s(5) = 5² = 25 mètres
3 On cherche t tel que v(t) = 20 :
2t = 20
t = 10 secondes

Modélisation avec dérivées

Utilisation des dérivées

RÔLE DES DÉRIVÉES
Interprétations
  • La dérivée première f'(x) représente le taux de variation instantané
  • Elle indique la vitesse de changement d'une grandeur
  • Elle permet de trouver les extrema d'une fonction
  • Elle aide à comprendre la croissance ou décroissance d'une fonction
Applications concrètes
  • Étude de l'évolution d'une population
  • Analyse de la vitesse d'un objet en mouvement
  • Optimisation d'un profit économique
  • Prévision de l'évolution d'une température

Validation d'un modèle

Évaluation de la qualité

CRITÈRES DE VALIDATION
Exactitude du modèle
  • Le modèle prédit-il correctement les observations passées ?
  • Est-il cohérent avec les lois physiques ou économiques connues ?
  • Peut-il être utilisé pour faire des prévisions fiables ?
Limites du modèle
  • Quelles sont les hypothèses faites ?
  • Sur quelle plage de valeurs est-il valable ?
  • Que se passe-t-il en dehors de cette plage ?
Un bon modèle est simple mais suffisamment précis pour répondre à la question posée

Résumé

Points clés

CONCEPTS FONDAMENTAUX
Modélisation mathématique
  • Processus de traduction d'une situation réelle en langage mathématique
  • Permet de comprendre, prédire et optimiser
  • Suit un cycle : observation → modélisation → validation → utilisation
Types de modèles
  • Exponentiel : croissance/décroissance rapide
  • Linéaire : évolution constante
  • Quadratique : mouvement avec accélération constante
Utilisation des dérivées
  • Calcul du taux de variation instantané
  • Étude des variations d'une fonction
  • Optimisation de grandeurs
La modélisation permet de représenter le réel de manière mathématique !

Conclusion

Félicitations !

FÉLICITATIONS !
MAÎTRISE DE LA MODÉLISATION
Vous comprenez maintenant les exemples modélisés !

Continuez à pratiquer pour renforcer vos compétences

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Appliqué