Les défis de l'agriculture de demain
-
- Langues : Français
Pages : p.36-38 -
- Nature du document : documentaire Genre : Article de périodique
-
Résumé :
Présentation du projet AgroStat (pour Statistiques pour l'évolution et la dynamique des populations et espèces d'intérêt agronomique) visant la compréhension des modalités d'évolution d'espèces végétales, animales, virales ou bactériennes dans une approche interdisciplinaire (biologie, génétique, agronomie, mathématiques et statistiques) : défis biologiques et outils mathématiques ; collecte et analyse des données ; inférence statistique et génomique ; prédiction de l'adaptation génomique ; modélisation des systèmes multi-échelles complexes. Encadrés : définition et explication de l'inférence bayésienne (utilisation de la formule probabiliste de Bayes) ; l'utilisation des équations aux dérivées partielles (EDP) pour décrire l'évolution d'une quantité dans le temps et l'espace.
-
- Descripteurs : mathématique appliquée
- Mots-clés : technique agricole