Математические модели в естественнонаучном образовании. Том I. Денис Владимирович Соломатин
Чтение книги онлайн.
Читать онлайн книгу Математические модели в естественнонаучном образовании. Том I - Денис Владимирович Соломатин страница 17
Компьютерный эксперимент показывает, что для значений
чуть больше 2 популяция попадает в 2-цикл, её численность бесконечно прыгает взад и вперед между значением выше 1 и значением ниже 1. По мере дальнейшего увеличения значения в 2-цикле меняются, но наличие 2-цикла сохраняется до тех пор, пока не достигнем другого значения , при котором происходит еще одно внезапное качественное изменение. На этот раз видим, что 2-цикл становится 4-циклом. Дальнейшее увеличение производит 8-циклы, затем 16-циклы и так далее.Эта модель приводит к неожиданному, но интересному выводу: одна и та же популяция может демонстрировать разные циклы в своей численности, даже когда окружающая среда совершенно неизменна. Считая, что теоретические предположения в построении математической модели были верны и популяция имеет достаточно большое значение
, на практике она может никогда не достигать ни одного из теоретически существующих равновесных значений.Хороший способ понять влияние изменения параметра
на рассматриваемую модель заключается в изображении диаграммы бифуркации на рисунке 1.6. В Maple это изображение легко получить следующей серией команд:with(IterativeMaps):with(ImageTools):
Logistic := Bifurcation([x], [x + r*x*(1 – x)], [0.99], 1.5, 3):
ArrayTools:-Dimensions(Logistic)
ColouringProcedures:-HueToRGB(Logistic):Embed(Logistic)
Рисунок 1.6. Бифуркационная диаграмма логистической модели
, а по вертикальной снизу вверх отложены циклические аттракторы значений соответствующей популяции.Рисунок 1.6 получен следующим образом. Для каждого значения
на горизонтальной оси выбирается некоторое значение . Это значения будут концентрироваться вокруг своеобразных точек притяжения, формируя так называемые циклические аттракторы.Чтобы проиллюстрировать процесс для дискретной логистической модели, положим
, после первого набора большого числа итераций, будет очень близок к стабильному равновесию . Таким образом, когда строим следующий набор из многих итераций, просто многократно строим точки, которые будут выглядеть так, будто они находятся в . На рисунке 1.6 точки фрагмента этой горизонтальной прямой выделены розовым цветом. Если