Individual-Based Modeling and Nonlinear Analysis for Complex Systems with Application to Theoretical Ecology
Notice bibliographique
Résumé
One approach to understanding the behaviour of complex systems is individual-based modeling, which provides a bottom-up approach allowing for the consideration of the traits and behaviour of individual organisms. Ecosystem models aim to characterize the major dynamics of ecosystems, in order to synthesize the understanding of such systems and to allow predictions of their behaviour. Moreover, ecosystem simulations have the potential to help scientists address theoretical questions as well as helping with ecological resource management. Because in reality biologists do not have much data regarding variations in ecosystems over long periods of time, using the results of ecological computer simulation for making reasonable predictions can help biologists to better understand the long-term behaviour of ecosystems. Different versions of ecosystem simulations have been developed to investigate several questions in ecology such as how speciation proceeds in the absence of experimenter-defined functions. I have investigated some of these questions relying on complex interactions between the many individuals involved in the system, as well as long-term evolutionary patterns and processes such as speciation and macroevolution. Most scientists now believe that natural phenomena have to be looking as a chaotic system. In the past few years, chaos analysis techniques have gained increasing attention over a variety of applications. I have analyzed results of complex models to see whether chaotic behaviour can emerge, since any attempt to model a realistic system needs to have the capacity to generate patterns as complex as the ones that are observed in real systems. To further understand the complex behaviour of real systems, a new algorithm for long-term prediction of time series behaviour is also proposed based on chaos analysis. We evaluated the performance of our new method with respect to the prediction of the Dow-Jones industrial index time series, epileptic seizure and global temperature anomaly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».