Математические модели Динамические системы. Модели Математическое моделирование процессов отбора2.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Неотрицательное решение задачи Коши. Нередко постановка задачи требует чтобы фазовые переменные принимали лишь неотрицательные значения. Так, в физических.
Advertisements

Методы приведения к системе на стандартном симплексе.
Сохранение суммы фазовых координат. Важный частный случай представляют системы, в которых в течение всего процесса сохраняется постоянной сумма значений.
Модель передачи информации в популяции переменной численности.
Функция Ляпунова для моделей химической кинетики.
Свойства функций Область определения, множество значений, чётность, нечётность, возрастание, убывание.
1 Лекции по физике. Механика Волновые процессы. Релятивистская механика.
Системы дифференциальных уравнений Общие понятия.
Уравнения химической реакции. Привлекательная черта химической кинетики: изучаемые системы могут давать примеры любого (по крайней мере, в принципе) динамического.
1 Общие теоремы динамики точки § 1. Теорема об изменении количества движения точки § 2. Теорема моментов § 3. Работа силы 3.1. Элементарная работа силы.
Теоремы Ляпунова. Система дифференциальных уравнений в нормально форме относительно функций : (1) на симплексе Выразим первую переменную через остальные:
Дифференциальные уравнения. Основные понятия.. Дифференциальные уравнения. Задача о первообразной. Найти функцию такую, что Решение.
Наумова Ирина Михайловна1 Функция y = cos x Ее свойства и график.
Функция. Основные понятия. Понятие функции Основные характеристики функции Основные элементарные функции Сложная функция Элементарные функции Алгебраические.
Потоки платежей, ренты. 2 Основные определения Потоком платежей будем называть последовательность (ряд) выплат и поступлений, приуроченных к разным моментам.
Лекция 2 СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ И ИХ ЗАКОНЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ.
главный
{ задача Коши - геометрическая интерпретация дифференциального уравнения второго порядка - приемы интегрирования дифференциальных уравнений 2-го порядка.
Маршрутный лист «Числа до 100» ? ? ?
Лекции по физике. Механика Законы сохранения. Энергия, импульс и момент импульса механической системы. Условия равновесия.
Транксрипт:

Математические модели Динамические системы

Модели Математическое моделирование процессов отбора2

Сейчас под моделью некоторого естественного объекта, явления или процесса мы понимаем другой объект, который в силу своей природы или конструкции обладает теми же существенными признаками, что и первый. Математическое моделирование процессов отбора3

реальныезнаковые Математическое моделирование процессов отбора4

Математическое моделирование - это описание реального процесса с помощью математических понятий, т.е. происходит установление соответствия между свойствами некоторого математического объекта и свойствами реального. При этом отражаются логико-количественные характеристики последнего. Математическое моделирование процессов отбора5

Объект, система или процесс, состояние которого в любой момент времени t однозначно характеризуется некоторым набором параметров называются фазовые координаты или фазовые переменные Математическое моделирование процессов отбора6

Упорядоченный набор фазовый фазовых координат называется фазовым вектором, вектором состояния или точкой состояния. Математическое моделирование процессов отбора7

Пример Обозначим координату как, а скорость как. Тогда набор параметров характеризует состояние бруска. Математическое моделирование процессов отбора8 F 0

Фазовая траектория Так как состояние объекта меняется с течением t, то его параметры будут функциями времени. Если каждая фазовая координата меняется с течением времени непрерывно, то это семейство будет непрерывной кривой в пространстве. Эта кривая называется фазовой траекторией. Математическое моделирование процессов отбора9

Фазовая траектория Математическое моделирование процессов отбора10

Фазовый портрет Совокупность фазовых траекторий, характеризующая состояния и движения динамической системы, отражающая качественные черты поведения системы, называется фазовым портретом. Математическое моделирование процессов отбора11

Принцип детерминированности Пусть задано состояние объекта в некоторый начальный момент, т.е. известен вектор состояния Рассмотрим последующий момент времени.Обозначим очевидно. Математическое моделирование процессов отбора12

Принцип детерминированности Если по любому известному начальному состоянию объекта в произвольный фиксированный момент времени можно однозначно определить состояние объекта в любой последующие момент времени, то говорят, что для данного объекта выполняется принцип детерминированности. Математическое моделирование процессов отбора13

Пример Согласно второму закону Ньютона: или (1) Пусть в момент времени известен вектор состояния, тогда, интегрируя уравнения (1), имеем: (2) Математическое моделирование процессов отбора14

Динамическая система Учитывая, что, соотношения (2) можно переписать следующим образом: Отсюда видно, что для определения вектора не обязательно знать величину. Математическое моделирование процессов отбора15

Система, состояние которой однозначно определяется начальным состоянием и промежутком времени, прошедшим от начального момента, называется, динамической системой. Математическое моделирование процессов отбора16

Модель роста популяции Рассмотрим популяцию бактерий одного вида. Состояние популяции в каждой момент времени t можно характеризовать численностью или количеством бактерий -. Очевидно,. Математическое моделирование процессов отбора17

Если условия существования бактерий не меняются, то их деление происходит с одинаковой частотой; количество делений за единицу времени, приходящееся на одну особь, постоянно. Математическое моделирование процессов отбора18

Модель роста популяции Если промежуток времени мал, то количество делений на отрезке времени будет равно. Тогда Математическое моделирование процессов отбора19

Отсюда получаем Переходя к пределу при, получаем дифференциальное уравнение роста популяции бактерий: Математическое моделирование процессов отбора20

Фазовым пространством является множество неотрицательных действительных чисел: Фазовое пространство и фазовые траектории системы Математическое моделирование процессов отбора21

Если задано начальное состояние, то интегрируя уравнение (3), получаем Математическое моделирование процессов отбора22

Соотношения (4) описывают закон изменения состояния данной системы. Отсюда видно, что состояние определяется только начальным состоянием и промежутком времени, истекшим от начального момента. Следовательно, данная система является динамической. Математическое моделирование процессов отбора23

Если в популяции сосуществуют n видов с разными коэффициентами размножения, - численность i –го вида, - коэффициент размножения i –го вида, то уравнение динамики численности популяции имеют вид: Математическое моделирование процессов отбора24

Модель роста популяции с учетом полового размножения Пусть - численность популяции -численность особей мужского пола -численность особей женского пола обозначим, тогда Математическое моделирование процессов отбора25

При начальном условии решение данного уравнения имеет вид: Математическое моделирование процессов отбора26

В момент времени решение обращается в бесконечность. По начальному состоянию и моменту времени состояние можно однозначно определить до момента. Математическое моделирование процессов отбора27

По начальному состоянию и промежутку времени, прошедшему с начального момента, состояние системы определить уже нельзя. Таким образом, данная системы динамической не является. Математическое моделирование процессов отбора28

Системы дифференциальных уравнений Пусть задана система дифференциальных уравнений в нормальной форме: относительно функций. Математическое моделирование процессов отбора29

Если ввести вектор–функции то уравнения (5) можно переписать в векторной форме. Математическое моделирование процессов отбора30

Если вектор – функция не зависит явно от система (5) называется автономной. В противном случае, когда зависит явно от, система называется неавтономной. Математическое моделирование процессов отбора31

Пусть заданы начальные условия Решением системы (5) при начальных условиях называется непрерывно дифференцируемая вектор–функция Математическое моделирование процессов отбора32

Задача отыскания решения системы (5), удовлетворяющего начальным условиям, называется задачей Коши для системы. Математическое моделирование процессов отбора33

Если в некоторой окрестности начальных условий функции непрерывны по совокупности переменных и удовлетворяют условию Липшица по аргументам, то в достаточно малой окрестности точки существует единственное решение задачи Коши. Математическое моделирование процессов отбора34