Динамические модели популяций

Мы говорили, что при моделировании биологических процессов используется метод индукции - от частного к общему, от гипотез. Именно таким образом строятся в биологии так называемые динамические модели популяций.

Популяция в биологии - это совокупность особей одного вида, существующих в одно и занимающих определенную территорию. Взаимодействие особей внутри популяции определяется внутривидовой конкуренцией, взаимодействие между популяциями - межвидовой конкуренцией.

Человечество как биологический вид можно также рассматривать как популяцию, причем популяцию без внутривидовой конкуренции

Рассмотрим сначала простейшую модель роста населения.

N_i+1=N_i+aN_i-bN_i

Модель численности популяции с учетом внутривидовой конкуренции

N_i+1=(N_i+aN_i-bN_i)/(1+cN_i)

Знаменатель отражает наличие внутривидовой конкуренции, делающей скорость роста тем меньше, чем больше численность популяции, с - параметр, характеризующий интенсивность внутривидовой конкуренции.

 

 

Метод Монте-Карло. Метод Монте-Карло. Идеи и области применения. Нахождение площадей методом Монте-Карло.

Понятие случайных событий

В вероятностных моделях смена состояний моделируемой системы определяется случайными величинами.

Событие называется случайным, если оно достоверно непредсказуемо. Случайность окружает наш мир и чаще всего играет отрицательную роль в нашей жизни. Однако есть обстоятельства, в которых случайность может оказаться полезной.

Одним из распространенных приближенных методов решения задач вычислительной математики является случайный метод, называемый метод Монте-Карло. Сущность метода заключается в том, что для решения какой-либо математической задачи, связанной с вычислением числа I, строится некоторая случайная величина ξ, такая, что математическое ожидание этой случайной величины E(ξ) является значением искомого решения. Проведя серию вычислительных экспериментов со случайной величиной ξ, мы можем найти приближенное решение как среднее значение результатов эксперимента.

 

Вычисление площадей методом Монте-Карло

С помощью этого метода можно найти площадь любой фигуры G, которая имеет сложный контур, который сложно описать аналитически или сложно проинтегрировать. Нужно вписать эту фигуру в фигуру известной площади, скажем в прямоугольник со сторонами a b и бросать точку на эту фигуру. Вероятность попадания точки в G будет равна отношению площадей (см. практические задания).

 

Задача Бюффона

Также с помощью случайного метода можно вычислить число π.

Для этого необходимо решить задачу Бюффона. Французский математик Бюффон (XYIII в.) определил, что если на поле, разграфленное параллельными прямыми, расстояние между которыми L, бросается наугад игла длиной l, то вероятность того, что игла пересечет хотя бы одну прямую, определяется формулой:

Эта задача дала способ вычисления числа π.

Действительно, если L =2 l, то

Таким образом, автором было вычислено 200 знаков после запятой числа π. Точность получаемого решения зависит от количества проведенных экспериментов.

Задачу Бюффона можно легко смоделировать на компьютере

Известно, что P=N1/N, где N - число бросаний, N1 - число пересечений иглы с линиями.

Как определить, пересекла игла прямую или нет? Положение иглы можно однозначно определить заданием координаты центра иглы y_0 из [-l/2,l/2] и угла α, задаваемых случайным образом

Тогда координаты концов иглы определяются по следующим формулам:

 

Условие пересечения прямой - y₁*y₂<0