管理故事216之011-猎食同缸

博客讲述了鱼缸中刀鱼和小鱼被玻璃隔板分隔,习惯后即便隔板移除也互不侵犯的故事。由此得出启示:良好习惯影响深远,不能突破道德防线,技术队伍不应畏惧技术突破。

2004-8-12

管理故事216之011-猎食同缸
[故事]
刀鱼是吃小鱼的,但是有人想在一个鱼缸里既养小鱼又养刀鱼,找人做了一块玻璃挡板,将鱼缸一分为二,小鱼和刀鱼各在一侧养,刀鱼看到了小鱼就猛扑过去,每次都撞到玻璃隔板上,时间久了,知道不能过去也不撞了。小鱼看到这庞然大物都给惊坏了,拼命躲到边上,但看到刀鱼每次都不能过来,也就慢慢适应了。刀鱼和小鱼都不靠近那玻璃隔板。
一日,一朋友来家,说取掉玻璃板刀鱼也不会吃小鱼,主人不信,于是两人打赌。
于是静静去掉了玻璃挡板,刀鱼和小鱼都没有任何的反应。都在原来的活动范围内游着。在原来玻璃位置两边形成了一个分水领。
 [成片的大树点评]
1. 一个良好的习惯一旦形成,影响是很深远的。
2. 规则之于鱼如如同道德之于人类,不要试图突破道德的防线。
3. 对于技术队伍而言,畏俱技术突破的心理是要不得的。

### 使用C++实现Lotka-Volterra猎食-猎物模型 #### 背景介绍 Lotka-Volterra方程是一组描述两个物种之间相互作用的微分方程,通常用于模拟捕食者和被捕食者的种群动态变化。该模型由两个耦合的一阶常微分方程组成: \[ \frac{dx}{dt} = \alpha x - \beta xy \\ \frac{dy}{dt} = \delta xy - \gamma y \] 其中 \(x\) 表示被捕食者的数量,\(y\) 是捕食者的数量;参数 \(\alpha,\beta,\gamma,\delta\) 分别表示自然增长率、死亡率以及两者之间的交互影响。 #### 实现方法概述 为了在C++中实现这个模型,可以采用欧拉法或其他数值积分技术来近似求解上述微分方程。下面给出了一段简单的代码片段作为例子[^1]。 ```cpp #include <iostream> #include <vector> // 定义时间步长和其他必要的全局变量 const double dt = 0.01; // 时间增量 double alpha = 1.1, beta = 0.4; double gamma = 0.4, delta = 0.1; void update_population(std::vector<double>& prey, std::vector<double>& predator){ int n = prey.size(); for(int i=1;i<n;++i){ // 更新prey的数量 prey[i]=prey[i-1]+(alpha*prey[i-1]-beta*prey[i-1]*predator[i-1])*dt; // 更新predator的数量 predator[i]=predator[i-1]+(-gamma*predator[i-1]+delta*prey[i-1]*predator[i-1])*dt; } } int main(){ const unsigned int steps = 5000; std::vector<double> time(steps), prey(steps), predator(steps); // 初始化初始条件 prey[0] = 40.0; predator[0] = 9.0; // 计算各个时刻下的种群数 update_population(prey,predator); // 输出结果到控制台或文件... } ``` 这段程序通过定义`update_population()`函数实现了基于给定的时间间隔更新两种生物体数量的功能,并且可以在主函数里调用来观察一段时间内它们的变化趋势。
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