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Article

Stochastic modeling for biotechnologies Anaerobic model AM2b

Fabien Campillo ORCID (1), Mohsen Chebbi (2) (3), Salwa Toumi (4) (5)
(1) Mathématiques pour les Neurosciences
(2) Ecole Nationale d'Ingénieurs de Tunis
(3) National Engineering School of Tunis [Tunis El Manar University] = École Nationale d'Ingénieurs de Tunis [Université de Tunis – El Manar]
(4) Institut National des Sciences Appliquées et de Technologie - Carthage
(5) Institut National des Sciences Appliquées et de Technologie [Carthage]
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Open on HAL
Submitted on
February 24, 2017
Accepted on
January 23, 2019
Published on
June 10, 2019
Last modified on
March 31, 2025
Special issue 28
Volume 28 - 2018 - 2019 - Mathematics for Biology and the Environment
DOI
10.46298/arima.3159
License
https://about.hal.science/hal-authorisation-v1
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815
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589
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Stochastic modeling for biotechnologies Anaerobic model AM2b

Fabien Campillo ORCID (1), Mohsen Chebbi (2) (3), Salwa Toumi (4) (5)
(1) Mathématiques pour les Neurosciences
(2) Ecole Nationale d'Ingénieurs de Tunis
(3) National Engineering School of Tunis [Tunis El Manar University] = École Nationale d'Ingénieurs de Tunis [Université de Tunis – El Manar]
(4) Institut National des Sciences Appliquées et de Technologie - Carthage
(5) Institut National des Sciences Appliquées et de Technologie [Carthage]
Abstract
English
Le modèle AM2b est classiquement représenté par un système d'équations différentielles. Toutefois ce modèle n'est valide qu'en grande population et notre objectif est d'établir plusieurs mo-dèles stochastiques à différentes échelles. À l'échelle microscopique, on propose un modèle sto-chastique de saut pur que l'on peut simuler de fa con exacte. Mais dans la plupart des situations ce genre de simulation n'est pas réaliste, et nous proposons des méthodes de simulation approchées de type poissonnien ou de type diffusif. La méthode de simulation de type diffusif peut être vue comme une discrétisation d'une équation différentielle stochastique. Nous présentons enfin de fa con infor-melle un résultat de type loi des grands nombres/théorème central limite fonctionnelle qui démontre la convergence de ses modèles stochastiques vers le modèles déterministe initial.
French
The model AM2b is conventionally represented by a system of differential equations. However, this model is valid only in a large population context and our objective is to establish several stochastic models at different scales. At a microscopic scale, we propose a pure jump stochastic model that can be simulated exactly. But in most situations this exact simulation is not feasible, and we propose approximate simulation methods of Poisson type and of diffusive type. The diffusive type simulation method can be seen as a discretization of a stochastic differential equation. Finally, we formally present a result of law of large numbers and of functional central limit theorem which demonstrates the convergence of these stochastic models towards the initial deterministic models.
Keywords
English
  • [MATH]Mathematics [math]
  • [SDV]Life Sciences [q-bio]
  • [CHIM]Chemical Sciences
  • stochastic differential equation
  • AM2b model
  • ordinary differential equation
  • pure jump process
  • diffusion approximation
French
  • équation différentielle ordinaire
  • modèle AM2b
  • processus de saut pur
  • approximation diffusion
  • équation différentielle stochastique
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