数学建模-第四章:差分方程方法

本文介绍了差分方程的概念,包括一阶和二阶差分,并展示了它们在种群增长模型中的应用。通过考虑出生率、死亡率以及资源限制,构建了多种差分方程模型,探讨了种群数量的变化规律。同时,讨论了年龄、性别因素对种群增长的影响,以及如何通过调整模型参数来模拟现实世界中的复杂动态。此外,还提到了突发因素如外部干扰对种群动态的影响,以及如何建立稳定性模型进行分析。

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差分方程简介

适用对象

  • 事物发展有明显阶段性。
  • 如:生物周期、环境周期、经济周期

差分的形态

  • 一阶前向差分 Δ\DeltaΔx(i)=x(i+1)−x(i)x(i)=x(i+1)-x(i)x(i)=x(i+1)x(i)
  • 一阶后向差分 ∇\nablax(i)=x(i)−x(i−1)x(i)=x(i)-x(i-1)x(i)=x(i)x(i1)
  • 二阶差分 Δ2\Delta^2Δ2x(i)=x(i)=x(i)=Δ\DeltaΔx(i+1)−x(i+1)-x(i+1)Δ\DeltaΔx(i)x(i)x(i)=x(i+2)−2x(i+1)+x(i)x(i+2)-2x(i+1)+x(i)x(i+2)2x(i+1)+x(i)

差分方程的形态

  • 一阶差分方程 Δ\DeltaΔx(i)=f(i,x(i))x(i)=f(i,x(i))x(i)=f(i,x(i))
  • 二阶差分方程 Δ2\Delta^2Δ2x(i)=f(i,x(i),Δx(i))x(i)=f(i,x(i),\Delta x(i))x(i)=f(i,x(i),Δx(i))
  • 更一般的形态 F(i,x(i),x(i+1),x(i+2),...x(i+k))=0F(i,x(i),x(i+1),x(i+2),...x(i+k))=0F(i,x(i),x(i+1),x(i+2),...x(i+k))=0

差分方程的解

  • F(i,x(i),x(i+1),x(i+2),...x(i+k))=0F(i,x(i),x(i+1),x(i+2),...x(i+k))=0F(i,x(i),x(i+1),x(i+2),...x(i+k))=0
  • 若向量 x=(x(0),x(1),…x(n)) 让上面的方程成立,则次向量称为差分方程的一个解
  1. 一阶线性常系数差分方程 x(i+1)+ax(i)=bx(i+1)+ax(i)=bx(i+1)+ax(i)=b
    • 若a≠-1,0,则其通解为x(n)x(n)x(n)=C(−a)n(-a)^n(a)n+b/(a+1)b/(a+1)b/(a+1)
  2. 二阶线性常系数差分方程 x(i+2)+ax(i+1)+bx(i)=rx(i+2)+ax(i+1)+bx(i)=rx(i+2)+ax(i+1)+bx(i)=r
    • 若 r=0,有特解 x∗x^*x=0
    • 若 r≠0,且a+b+1≠0,有特解 x∗x^*x=r/(a+b+1)
      • 差分方程的特征方程 λ2λ^2λ2+aλ+b=0+aλ+b=0+aλ+b=0 特征根λ1λ_1λ1 λ2λ_2λ2
        在这里插入图片描述

差分方程的平衡点和稳定性

  • F(i,x(i),x(i+1),x(i+2),...x(i+k))=0F(i,x(i),x(i+1),x(i+2),...x(i+k))=0F(i,x(i),x(i+1),x(i+2),...x(i+k))=0
  • 若有常数a使得F(i,a,a,a…a)=0,则a为差分方程平衡点
  • 若差分方程的任意解{x(n)}都满足
    lim⁡n→∞x(n)\lim\limits_{n\rightarrow\infty}{x(n)}nlimx(n)=a
    • 则称a是稳定的平衡点

差分方程方法建模-种群增长模型

只考虑出生和死亡

  • 假设第n个繁殖周期 果蝇总量为x(n)
  • 每个繁殖周期生育率r
  • 每个繁殖周期死亡率d
  • 相邻两个繁殖周期果蝇数量变化 x(n+1)−x(n)=rx(n)−dx(n)x(n+1)-x(n)=rx(n)-dx(n)x(n+1)x(n)=rx(n)dx(n)
  • x(n)=x(0)(1+r−d)nx(n)=x(0)(1+r-d)^nx(n)=x(0)(1+rd)n
  • 用最小二乘法算出参数r和d
  • 但种群密度增加,增速会放缓,指数增长模型没有考虑环境,资源的限制

考虑资源受限的种群模型

  • 补充假设 a、d、p、q均为非负常数
  • 生育率r会随总数x(n)增加而减少
    • 设r为减函数 r(x)=a-bx
  • 死亡率d会随总数x(n)增加而增加
    • 设d为增函数d(x)=p+qx
  • x(n+1)=[A−Bx(n)]∗x(n)x(n+1)=[A-Bx(n)]*x(n)x(n+1)=[ABx(n)]x(n)
    • A=1+a-p B=b+q
  • 观察模型可知,看A-Bx(n)与1的关系 存在临界值A-1/B
    • 果蝇数量少 x(n)<(A-1)/B 果蝇数量递增
    • 果蝇数量多 x(n)>(A-1)/B 果蝇数量递减

考虑年龄因素

  • 新增假设,出生后k个周期才能生育
  • 从n期到第n+1期新增个体数量,应由n-k个周期的总群总量决定
  • x(n+1)−x(n)=r(1−d)kx(n−k)−dx(n)x(n+1)-x(n)=r(1-d)^kx(n-k)-dx(n)x(n+1)x(n)=r(1d)kx(nk)dx(n)
  • 高阶线性差分方程,求解需要多个阶段的数据

考虑性别因素

  • 新增假设:种群中雌性比例为s
  • 从n期到第n+1期新增个体数量,应由n个周期雌性个体的数量决定
  • x(n+1)−x(n)=r∗s∗x(n)−dx(n)x(n+1)-x(n)=r*s*x(n)-dx(n)x(n+1)x(n)=rsx(n)dx(n)
  • r与s可做调节
  • 考虑雌性比例的意义:增加可调节项,更贴近现实

综合考虑年龄和性别因素

  • x(n+1)−x(n)=r∗s(1−d)kx(n−k)−dx(n)x(n+1)-x(n)=r*s(1-d)^kx(n-k)-dx(n)x(n+1)x(n)=rs(1d)kx(nk)dx(n)

考虑年龄结构的种群

  • 生物不同年龄死亡率不同,繁殖也不同。
  • 五年生河虾为例:成年虾直接孵化幼虾,幼虾一年后成年可产卵,五龄产卵之后当年死亡
  • 第n年幼虾、一~五龄虾的数量分别为 A(n),B(n),C(n),D(n),E(n),F(n);
  • 各年龄段活到下一段的比例 R1、R2...R5R_1、R_2...R_5R1R2...R5
  • 一到五龄产生幼虾的个数 S1、S2...S5S_1、S_2...S_5S1S2...S5
  • 不考虑虾的性别结构等
  • A(n)=S1B(n−1)+S2C(n−1)+S3D(n−1)+S4E(n−1)+S5F(n−1)A(n)=S_1B(n-1)+S_2C(n-1)+S_3D(n-1)+S_4E(n-1)+S_5F(n-1)A(n)=S1B(n1)+S2C(n1)+S3D(n1)+S4E(n1)+S5F(n1)
  • B(n)=R1A(n−1)B(n)=R_1A(n-1)B(n)=R1A(n1)
  • C(n)=R2B(n−1)C(n)=R_2B(n-1)C(n)=R2B(n1)
  • D(n)=R3C(n−1)D(n)=R_3C(n-1)D(n)=R3C(n1)
  • E(n)=R4D(n−1)E(n)=R_4D(n-1)E(n)=R4D(n1)
  • F(n)=R5E(n−1)F(n)=R_5E(n-1)F(n)=R5E(n1)
  • M={Os1s2s3s4s5R1OOOOOOR2OOOOOOR3OOOOOOR4OOOOOOR5O}M= \left\{ \begin{matrix} O & s_1 & s_2 & s_3 & s_4 &s_5\\ R_1 & O & O & O & O & O\\ O & R_2 & O & O & O & O\\O & O & R_3 & O & O & O \\O & O & O & R_4 & O & O\\O & O & O & O & R_5 & O\end{matrix} \right\}M=OR1OOOOs1OR2OOOs2OOR3OOs3OOOR4Os4OOOOR5s5OOOOO
  • X(n)={A(n)B(n)C(n)D(n)E(n)F(n)}X(n)= \left\{ \begin{matrix} A(n)\\ B(n)\\ C(n)\\D(n)\\E(n)\\F(n)\end{matrix} \right\}X(n)=A(n)B(n)C(n)D(n)E(n)F(n)
  • X(N)=MX(n−1)X(N)=MX(n-1)X(N)=MX(n1)
  • 多维状态转移方程,又称Leslie方程

考虑突发因素-脉冲情况

  • 新增假设:每p个周期种群会有μ比例的损失

  • x(n+1)−x(n)=rx(n)−dx(n)−T(n)μ∗x(n)x(n+1)-x(n)=rx(n)-dx(n)-T(n)μ*x(n)x(n+1)x(n)=rx(n)dx(n)T(n)μx(n)

  • T(n)={1,n=pk,k=0,1..0,其他T(n)=\begin{cases}1, n=pk,k=0,1.. \\0, 其他\end{cases}T(n)={1,n=pk,k=0,1..0,

  • 灭鼠灭蟑通常控制不力导致的养殖出现问题

  • 新增假设改为:数量或密度达到M,会有μ比例的损失

  • x(n+1)−x(n)=rx(n)−dx(n)−S(x(n))μ∗x(n)x(n+1)-x(n)=rx(n)-dx(n)-S(x(n))μ*x(n)x(n+1)x(n)=rx(n)dx(n)S(x(n))μx(n)

  • S(n)={1,x(n)>=M0,x(n)<=MS(n)=\begin{cases}1, x(n)>=M \\0, x(n)<=M\end{cases}S(n)={1,x(n)>=M0,x(n)<=M

  • 比如根绝数量或密度状况灭鼠

兼顾时间和空间维度

  • 用于替代偏微方程组
  • 污染物的扩散模型

差分方程稳定性建模

  • x(k+1)=f(x(k))x(k+1)=f(x(k))x(k+1)=f(x(k)) k趋近于无穷大

平衡点及其稳定性判断准则

  • 差分方程x(k+1)=ax(k)+b
    • 平衡点:b/(1-a)
    • 稳定条件:|a|<1
  • 差分方程x(k+1)=f(x(k))
    • 平衡点:x=f(x) 的解 x∗x^*x
    • 稳定条件:|f′(x∗)f'(x^*)f(x)|<1
  • 二阶线性差分方程 x(k+2)+a1x(k+1)+a2x(k)=bx(k+2)+a_1x(k+1)+a_2x(k)=bx(k+2)+a1x(k+1)+a2x(k)=b
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