Автор: Пользователь скрыл имя, 05 Декабря 2011 в 19:46, курсовая работа
Математические модели появились вместе с математикой много веков назад. Огромный толчок развитию математического моделирования придало появление ЭВМ. Применение вычислительных машин позволило проанализировать и применить на практике многие математические модели, которые раньше не поддавались аналитическому исследованию. Реализованная на компьютере математическая модель называетсякомпьютерной математической моделью, а проведение целенаправленных расчетов с помощью компьютерной модели называется вычислительным экспериментом.
Введение
Математические модели
Математическое моделирование
Динамика популяций
Популяция
Модель неограниченного роста численности популяции
Модель Мальтуса (рождаемость смертность)
start="8"
Модель Ферхюльста (рождаемость и смертность с учетом роста численности)
Заключение
Список литературы
Модель Ферхюльста (рождаемость и смертность с учетом роста численности)
1.Введение
2.Математические модели
Математическая модель — приближенное описание объекта моделирования, выраженное с помощью математической символики.
Математические
модели появились вместе с математикой
много веков назад. Огромный толчок развитию
математического моделирования придало
появление ЭВМ. Применение вычислительных
машин позволило проанализировать и применить
на практике многие математические модели,
которые раньше не поддавались аналитическому
исследованию. Реализованная на компьютере
математическая модель называетсякомпьютерной
математической моделью, а проведение
целенаправленных расчетов с помощью
компьютерной модели называется вычислительн
3.Математическое моделирование
Однако моделирование — это еще и метод познания окружающего мира, дающий возможность управлять им.
Математическое моделирование
и связанный с ним компьютерный
эксперимент незаменимы в тех
случаях, когда натурный эксперимент
невозможен или затруднен по тем или иным
причинам. Например, нельзя поставить
натурный эксперимент в истории, чтобы
проверить, «что было бы, если бы...» Невозможно
проверить правильность той или иной космологической
теории. В принципе возможно, но вряд ли
разумно, поставить эксперимент по распространению
какой-либо болезни, например чумы, или
осуществить ядерный взрыв, чтобы изучить
его последствия. Однако все это вполне
можно сделать на компьютере, построив
предварительно математические модели
изучаемых явлений.
4.Динамика
популяций
Ключевые понятия: популяция - давление среды - емкость среды - динамика численности популяции
Как мы уже отмечали, каждый вид на Земле занимает определенный ареал - в силу того, что каждый вид способен существовать лишь в определенных условиях среды. Однако условия обитания в рамках ареала одного вида (особенно, если речь идет об эврибионтном виде) могут существенно отличаться. Это (и не только это) приводит к тому, что на территории, занимаемой видом, возникают достаточно обособленные группы особей, которые отличаются друг от друга целым рядом признаков.
Эти группы особей в пределах одного вида получили название популяции.
ПОПУЛЯЦИЯ - элементарная группировка особей одного вида, занимающая определенную территорию и обладающая всеми необходимыми условиями для поддержания своей стабильности длительное время в меняющихся условиях среды.
Это - определение
С.С. Шварца, не трудно заметить, что
он определял популяцию с
ПОПУЛЯЦИЯ - это совокупность особей одного вида, имеющих общий генофонд и населяющих определенное пространство, с относительно однородными условиями обитания.
Динамика численность популяции и ее структура (возрастной, половой состав) являются ее важнейшими характеристиками. Знание типа роста популяции и ее структуры, как мы увидем ниже, имеет важное экологическое значение. Кроме того, динамика численности популяции является излюбленным объектом для создания разнообразных математических моделей.
Численность популяции
обычно обозначают заглавной N. Отношение
прироста N к единице времени dN/dt
Не трудно догадаться, что прирост популяции будет зависеть от двух факторов - рождаемости и смертности. Разумеется, при условии отсутствия эмиграции и иммиграции (такая популяция называется изолированной). Разность рождаемости b и смертности d и представляет собой коэффициент прироста изолированной популяции:
r=b - d
Различают максимальную мгновенную скорость прироста популяции rmax и фактическую скорость увеличения популяции ra. При воображаемых идеальных условиях, когда рождаемость максимальна, а смертность минимальна, raдостигает наибольшей величины - rmax.
Если бы скорость прироста оставалась постоянной, то рост численности популяции происходил по экспоненте:
dN/dt=rN;
Nt=N0ert.
Здесь Nt - численность популяции в момент времени t, N0 - начальная численность численность популяции, r - скорость прироста (в расчете на одну особь), а e - основание натурального логарифма. Такая экспоненциальная зависимость изображена на рисунке ниже красной линией и носит название биотического потенциала, так как, как правило, она отражает лишь ту потенциальную численность, которую бы могла иметь популяция в случае отсутствия различных ограничивающих ее рост факторов.
Поэтому в естетсвенных условиях обычно наблюдается иная зависимость численность популяции от времени. Это зависимость описывается S-образной логистической кривой (она изображена на графике зеленой линией). По достижении какого-то предела график выходит на плато, численность стабилизируется и испытывает только сезонные и разногодичные флуктуации, связанные с изменением погодных условий, численности других популяций (являющихся хищниками или, наоборот, пищевыми ресурсами по отношению к данной популяции) и другими внешними факторами.
Что касается математического выражения этой зависимости, то она отличается от экспоненциальной наличием корректирующего фактора: (К-N)/K, где K - максимально возможная в данных условиях численность популяции. K называется также емкостью среды, а область на графике между кривой биотического потенциала и логистической кривой - давлением среды. Соответственно, уравнение для этой зависимости с учетом крректирующего фактора будет выглядеть так:
dN/dt=rN[(K-N)/K].
Наличие определенной емкости среды, ограничивающей рост популяции, является важной экологической закономерностью. Устойчивое существование всего биотического сообщества связано с существованием механизмов, регулирующих численность составляющих сообщество популяций. В экологии известно не мало примеров, когда нарушение этих механизмов (например, интродукция видов в экосистемы, где у них нет естественных врагов) приводило к плачевным последствиям.
Хочется особо сказать
о человеческой популяции. Споры
о существовании "пределов роста"
и емкости среды применительно
к человечеству не утихают до сих
пор. Оптимисты уверяют, что человечество
может увеличиваться в
Все живые организмы
теоретически способны к очень быстрому
увеличеню численности. При неограниченных
ресурсах и отсутствии гибели от болезней,
жищников и т.п. даже при низкой исходной
численности популяция любого вида за
сравнительно короткий срок может так
вырасти, что покроет весь земной шар сплошным
слоем.
Способность к увеличению
численности за данный
промежуток времени
называют биотическим
потенциалом вида
У разных видов биотический потенциал
разный: у крупных млекопитающихся численность
может возрастать в год лишь в 1,05 - 1,1 раза,
а у мелких насекомых (рачков, дафний) численность
в год может возрасти в 1010-1030раз.
А у бактерий и одноклеточных водорослей
еще быстрее. Во всех этих случаях, при
идеальных условиях численность будет
расти в геометрической прогрессии и график
изменения численности будет представлять
собой экспоненту. Рост численности в
геометрической прогрессии называется экспонециальным
ростом.
В лабораторных условиях наблюдать экспоненциальный
рост можно в популяциях дрожжей, водоросли
хлореллы, бактерий на начальных стадиях
роста.
В природе экспоненциальный рост наблюдается
при вспышках саранчи, непарного шелкопряда
и других насекомых. Экспоненциально может
расти численность животных, заселенных
в новую местность, где у них мало врагов
и много пищи ( класический пример - рост
численности кроликов, завезенных в Австралию).
Во всех этих случаях экспоненциальный
рост наблюдается в
течене коротких промежутков
времени, после чего скорость роста численности
снижается.
Построим модель
неограниченного роста
амеб.
Постановка задачи:
Одноклеточная амеба делится каждые 3
часа на двое. Построить модель роста численности
клеток через 3,6,9,12... часов. Факторы, приводящие
к гибели амеб не учитываются.
Математическая модель
Формула нарастания времени :
T(I+1)=T(I)+A
А - интервал нарастания времени (для амеб
он равен 3)
Формула для расчета численности амеб
K(I+1)=K(I)*B
где K(I) - численность амеб в I-й промежуток
времени, K(I+1) - количество амеб в I+1 -й момент
времени, B - биотический потенциал амеб
(он равен 2 для промежутка времени 3 часа
)
Компьютерная модель
Создадим таблицу вида:
|
В популяциях микроорганизмов
удельная скорость роста зависит
от скорости деления клеток. Исходные
клетки делятся на дочерние, что и определяет
прирост численности.
В популяциях многоклеточных организмов
удельная скорость роста зависит от рождаемости
и смертности.
Рождаемость характеризует частоту появления
новых особей в популяции. Раличают рождаемость
абсолютную и удельную. Абсолютная
рождаемость - число особей , появившихся
в популяции за единицу времени. Удельная
рождаемость выражается в числе особей
на особь в единицу времени. Например,
для популяции человека как показатель
удельной рождаемости обычно используют
число детей, родившихся в год на 1000 человек.
Смертность (абсолютная
и удельная) характеризуетскорост
Используя такие параметры модели изменения
численности популяции , австрийский священник Мальтус опубликовал
в 1802 году результаты своих исследований
, основанных на данных о росте населения
в американских колониях. Приведем его
рассуждения.
Математическая модель
Пусть в популяции с начальной численностью N особей
за промежуток времени dt появляется dN овых
особей. Если число вновь появившихся
особей прямо пропорционально N и dt. то
имеем уравнение dN=r*dt*N. Разделив обе
части на dt получим
dN/dt = r*N (1)
dN/dt - абсолютная скорость роста численности
, r - биотический потенциал
решением уравнения (1) будет
N(t)=N0*ert (2)
в дискретном виде это уравнение можно
записать так
N(t+1)=N0*er*(t-t0) (3)
Это уравнение можно взять за основу при
создании компьютерной модели.
Компьютерная модель