Разделы презентаций


Модели биологических аналогий

Содержание

Средства и методы моделированияМетоды моделирования – методы динамической теории системСредства – дифференциальные и разностные уравнения, методы качественной теории дифференциальных уравнений, компьютерная симуляция

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1Модели биологических аналогий

Модели биологических аналогий

Слайд 2Средства и методы моделирования
Методы моделирования – методы динамической теории систем

Средства

– дифференциальные и разностные уравнения, методы качественной теории дифференциальных уравнений,

компьютерная симуляция
Средства и методы моделированияМетоды моделирования – методы динамической теории системСредства – дифференциальные и разностные уравнения, методы качественной

Слайд 3Пример. Рост колонии микроорганизмов
За время прирост численности

равен

,
где R – число родившихся и S – число умерших за время особей пропорциональные этому промежутку времени:


В дискретной форме:
В непрерывной форме:
Пример. Рост колонии микроорганизмовЗа время    прирост численности равен

Слайд 4Пример. Рост колонии микроорганизмов
В простейшем случае, когда рождаемость и смертность

пропорциональны численности:


или

Получим экспоненциальную форму динамики роста

Пример. Рост колонии микроорганизмовВ простейшем случае, когда рождаемость и смертность пропорциональны численности:или Получим экспоненциальную форму динамики роста

Слайд 5Пример. Рост колонии микроорганизмов
График функции

при положительных (размножение) и отрицательных (вымирание) значениях константы скорости роста
Пример. Рост колонии микроорганизмовГрафик функции

Слайд 6Уравнение Ферхюльста
Логистическое уравнение было предложено Ферхюльстом в 1838 г.



При малых

х численность x возрастает, при больших – приближается к определенному

пределу K.
Аналитическое решение имеет вид:
Уравнение ФерхюльстаЛогистическое уравнение было предложено Ферхюльстом в 1838 г.При малых х численность x возрастает, при больших –

Слайд 7Динамика численности в логистической модели при разных начальных значениях численности

популяции

Если начальное значение

, кривая роста имеет точку перегиба

Если , численность со временем убывает
Динамика численности в логистической модели при разных начальных значениях численности популяции Если начальное значение

Слайд 8Системы двух автономных дифференциальных уравнений
Рассмотрим систему двух автономных дифф.

Уравнений




P(x, y), Q(x, y) - непрерывные функции, определенные в некоторой

области евклидовой плоскости G (x, y – декартовы координаты) и имеющие в этой области непрерывные производные порядка не ниже первого
x, y – численность видов
Системы двух автономных  дифференциальных уравнений Рассмотрим систему двух автономных дифф. УравненийP(x, y), Q(x, y) - непрерывные

Слайд 9Фазовая плоскость
Плоскость всех точек M(x,y) называется фазовой плоскости и изображает

совокупность всех состояний системы.
Точка M(x,y) называется изображающей или представляющей

точкой
Совокупность точек M(x(t), y(t)) на фазовой плоскости, положение которых соответствует состояниям системы в процессе изменения во времени переменных x(t), y(t) согласно уравнениям системы, называется фазовой траекторией
Фазовая плоскостьПлоскость всех точек M(x,y) называется фазовой плоскости и изображает совокупность всех состояний системы. Точка M(x,y) называется

Слайд 10Фазовый портрет
Совокупность фазовых траекторий при различных начальных значениях переменных дает

фазовый портрет системы
Для изображения фазового портрета необходимо построить векторное поле

направлений траекторий системы в каждой точке фазовой плоскости.
Задавая приращение , получим соответствующие приращения
Фазовый портретСовокупность фазовых траекторий при различных начальных значениях переменных дает фазовый портрет системыДля изображения фазового портрета необходимо

Слайд 11Направление вектора dy/dx

Направление вектора dy/dx

Слайд 12Фазовые траекторий в аналитическом виде
дает семейство интегральных кривых уравнения -

фазовых траекторий системы на плоскости

Фазовые траекторий в аналитическом виде дает семейство интегральных кривых уравнения - фазовых траекторий системы на плоскости

Слайд 13Линейные системы
Рассмотрим систему



a, b, c, d = const


Линейные системыРассмотрим системуa, b, c, d = const

Слайд 14Вид фазовых траекторий

Вид фазовых траекторий

Слайд 15Математические модели взаимодействия двух видов. Гипотезы Вольтерра
1. Пища либо имеется

в неограниченном количестве, либо ее поступление с течением времени жестко

регламентировано.
2. Особи каждого вида отмирают так, что в единицу времени погибает постоянная доля существующих особей.
3. Хищные виды поедают жертв, причем в единицу времени количество съеденных жертв всегда пропорционально вероятности встречи особей этих двух видов, т.е. произведению количества хищников на количество жертв.

Математические модели взаимодействия двух видов. Гипотезы Вольтерра1. Пища либо имеется в неограниченном количестве, либо ее поступление с

Слайд 16Математические модели взаимодействия двух видов. Гипотезы Вольтерра
4. Если имеется пища

в ограниченном количестве и несколько видов, которые способны ее потреблять,

то доля пищи, потребляемой видом в единицу времени, пропорциональна количеству особей этого вида, взятому с некоторым коэффициентом, зависящим от вида (модели межвидовой конкуренции).
5. Если вид питается пищей, имеющейся в неограниченном количестве, прирост численности вида в единицу времени пропорционален численности вида.
6. Если вид питается пищей, имеющейся в ограниченном количестве, то его размножение регулируется скоростью потребления пищи, т.е. за единицу времени прирост пропорционален количеству съеденной пищи.


Математические модели взаимодействия двух видов. Гипотезы Вольтерра4. Если имеется пища в ограниченном количестве и несколько видов, которые

Слайд 17Уравнения Вольтерра
x1, x2 – численности видов





ai – константы собственной скорости

роста видов,
ci – константы самоограничения численности (внутривидовой конкуренции),
bij

– константы взаимодействия видов, (i,j=1,2)
Знаки этих коэффициентов определяют тип взаимодействия
Уравнения Вольтерраx1, x2 – численности видовai – константы собственной скорости роста видов, ci – константы самоограничения численности

Слайд 18Основные типы взаимодействий

Основные типы взаимодействий

Слайд 19Уравнения конкуренции

Уравнения конкуренции

Слайд 20Стационарные решения

Стационарные решения

Слайд 21Условие сосуществования видов



Необходимое условие устойчивости

Условие сосуществования видовНеобходимое условие устойчивости

Слайд 22Расположение главных изоклин на фазовом портрете
Выживание x1
Выживание x2
Сосуществование видов
Триггерная система

Расположение главных изоклин на фазовом портретеВыживание x1Выживание x2Сосуществование видовТриггерная система

Слайд 23Система «хищник-жертва»

Система «хищник-жертва»

Слайд 24Стационарные решения системы

Стационарные решения системы

Слайд 25Расположение главных изоклин на фазовом портрете
Устойчивое сосуществование
Популяция хищников вымерла
Точки

1 и 3 неустойчивые

Расположение главных изоклин на фазовом портрете Устойчивое сосуществованиеПопуляция хищников вымерлаТочки 1 и 3 неустойчивые

Слайд 26Моделирование динамики популяций с помощью уравнений Лотка-Вольтерра
Модель взаимодействия хищников и

их добычи, когда между особями одного вида нет соперничества
x1

– число жертв, x2 – число хищников



a – скорость размножения жертв в отсутствие хищников,
–bx2 – потери от хищников
–c – относительная скорость изменения популяции хищников

Моделирование динамики популяций с помощью уравнений Лотка-ВольтерраМодель взаимодействия хищников и их добычи, когда между особями одного вида

Слайд 27Решение системы Лотка-Вольтерра

Решение системы Лотка-Вольтерра

Слайд 28Уравнения Лотка-Вольтерра с логистической поправкой
Модель конкурирующих видов с логистической поправкой

Уравнения Лотка-Вольтерра с логистической поправкойМодель конкурирующих видов с логистической поправкой

Слайд 29Графики решений и фазовая кривая, α>0

Графики решений и фазовая кривая, α>0

Слайд 30Графики решений и фазовая кривая, α

Графики решений и фазовая кривая, α

Слайд 31Модель Холлинга-Тэннера
Скорость роста популяции жертв dx1⁄dt в этой модели равна

сумме трех величин

Модель Холлинга-ТэннераСкорость роста популяции жертв dx1⁄dt в этой модели равна сумме трех величин

Слайд 32Модель Холлинга-Тэннера
Скорость роста популяции хищников dx2⁄dt строится так же, как

в модели Вольтерра–Лотка, в предположении, что жертвы встречаются редко
Если для

поддержания жизни одного хищника нужно J жертв, то популяция из жертв сможет обеспечить пищей x1/J хищников. Модель роста популяции хищников, в которой их число не может превысить эту критическую величину
Модель Холлинга-ТэннераСкорость роста популяции хищников dx2⁄dt строится так же, как в модели Вольтерра–Лотка, в предположении, что жертвы

Слайд 33Модель Холлинга-Тэннера






При

на фазовом портрете системы будет

устойчивый предельный цикл
Модель Холлинга-ТэннераПри              на фазовом

Слайд 34Графики решений и фазовый портрет при

Графики решений и фазовый портрет при

Слайд 35Графики решений и фазовый портрет при

Графики решений и фазовый портрет при

Слайд 36Обобщенная модель взаимодействия двух видов А. Н. Колмогорова

Обобщенная модель взаимодействия двух видов А. Н. Колмогорова

Слайд 37Обобщенная модель взаимодействия двух видов А. Н. Колмогорова
1) Хищники не

взаимодействуют друг с другом, т.е. коэффициент размножения хищников k2 и

число жертв L, истребляемых в единицу времени одним хищником, не зависит от y.
2) Прирост числа жертв при наличии хищников равен приросту в отсутствие хищников минус число жертв, истребляемых хищниками. Функции k1(x), k2(x), L(x) – непрерывны и определены на положительной полуоси x, y ≥0.
3) Число жертв, истребляемых одним хищником в единицу времени L(x)>0 при x>0; L(0)=0.


Обобщенная модель взаимодействия двух видов А. Н. Колмогорова1) Хищники не взаимодействуют друг с другом, т.е. коэффициент размножения

Слайд 38Обобщенная модель взаимодействия двух видов А. Н. Колмогорова
4) dk1/dx

0. Это означает, что коэффициент размножения жертв в отсутствие хищника

монотонно убывает с возрастанием численности жертв, что отражает ограниченность пищевых и иных ресурсов.
5) dk2/dx > 0, k1(0) < 0 < k1(∞). С ростом численности жертв коэффициент размножения хищников монотонно возрастает, переходя от отрицательных значений, когда нечего есть, к положительным.


Обобщенная модель взаимодействия двух видов А. Н. Колмогорова4) dk1/dx < 0. Это означает, что коэффициент размножения жертв

Слайд 39Обобщенная модель взаимодействия двух видов Розенцвейга-МакАртура
f(x) – скорость изменения численности

жертв x в отсутствие хищников,
Ф(x,y) – интенсивность хищничества,
k

– коэффициент, характеризующий эффективность переработки биомассы жертвы в биомассу хищника,
e – смертность хищника

Обобщенная модель взаимодействия двух видов Розенцвейга-МакАртураf(x) – скорость изменения численности жертв x в отсутствие хищников, Ф(x,y) –

Обратная связь

Если не удалось найти и скачать доклад-презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое TheSlide.ru?

Это сайт презентации, докладов, проектов в PowerPoint. Здесь удобно  хранить и делиться своими презентациями с другими пользователями.


Для правообладателей

Яндекс.Метрика