微分方程稳定性理论简介
微分方程稳定性

det A 0
P0 (0, 0 )的 稳 定 性 由 (9 ) 的 特 征 方 程
det( A I ) 0
(11)
(12)
的根(特征根)决定。方程(12)可写为
2 p q 0 p ( a1 b 2 ) q d et A (1 3)
则特征根为
( 即 a 0 或 p , q 0) 得到的。在临界情况下 即 a = 0 或 p , q = 0) (
(1)平衡点和稳定性的概念只是对自治方程(1)(6)而言才有意义。
二者可以不一致。 (3) 在讨论平衡点稳定性时,对初始点的要求是存在一个邻 域,这是局部稳定的定义。如果要求对任意的初始点 (3)(8)式成立,成为全局稳定。对于线性方程,局部稳定 和全局稳定是等价的,对于非线性方程,二者不同。 (4) 对于临界情况,和非线性方程的全局稳定,可以用相 轨线分析方法讨论。
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建模与求解:设地球半径为 R ,质量为M ;卫星轨 道半径为r ,卫星质量为m 。
根据假设(ii)和(iii),卫星只受到地球的引力,由牛 顿万有引力定律可知其引力大小为
F= GMm r
2
(1)
其中G 为引力常数。 为消去常数G ,把卫星放在地球表面,则由(1)式得
mg = GMm R
1 k
( 此处 mg k v 0 )
利用初始条件, 得 C ln ( mg ) 代入上式后化简, 得特解 v
mg k
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t 足够大时
k m t
v
)
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mg k
(1 e
1微分方程与差分方程稳定性理论

如果 tlim x(t ) x0 , 则称平衡点P0是稳定的.
t
lim y(t ) y0 ,
下面给出判别平衡点P0是否稳定的判别 准则. 设 f ( P0 ) f ( P0 ) f ( P0 ) g ( P0 ) x y p , q g ( P0 ) g ( P0 ) y x x y
微分方程定性分析
一般提法:不去积分给定的微分方程, 而根 据 方程右端的函数的性质确定方程的积分曲线在整 个区域内的分布状态. 基本任务:考虑在有限区域内积分曲线的形状, 或研究当时间无限增大时, 积分曲线的性态. 研究对象:驻定系统 若微分方程组
dxi fi ( x1 , x2 , , xn ), i 1, 2,, n dt
2 2
微分方程的定性分析
随着科学技术的发展,常微分方程定性分析 在各个学科领域已成为必不可少的数学工具, 也是数学建模的必备基础理论. 一. 微分方程定性理论的基本任务和 主要研究方法 极少情况下,能够用初等函数或初等函 数的积分表示微分方程的解. 解 求微分方程的数值解 决 方 对微分方程进行定性分析 法
二阶常系数线性差分方程 xn+2 + axn+1 + bxn = r, 其中a, b, r为常数.
当r = 0时, 它有一特解 x* = 0; 当r ≠ 0, 且a + b + 1≠ 0时, 它有一特解 x*=r/( a + b +1). 不管是哪种情形, x*是其平衡点. 设其特征方
程
2 + a + b = 0 的两个根分别为 =1, =2.
来代替.
dx f ( x0 )( x x0 ) dt
微分方程中的稳定性理论研究

微分方程中的稳定性理论研究稳定性是微分方程理论中一个重要的概念,它描述了系统在时间和空间上的变化趋势。
稳定性理论研究的是系统的长期行为,即系统是否会趋向于一个确定的状态,或者是否会出现周期性的振荡。
本文将介绍微分方程中的稳定性理论及其应用。
一、基本概念稳定性理论研究的是微分方程的解在初始条件或参数变化下的行为。
稳定性可以分为局部稳定性和全局稳定性两种情况。
局部稳定性指的是系统在某一特定状态附近的解的行为,即如果系统的初始状态足够接近这个特定状态,那么系统的解将会趋近于这个特定状态。
全局稳定性则要求系统的解在整个定义域内都趋近于一个特定的状态,不管初始状态是如何选择的。
二、线性稳定性分析对于线性微分方程,可以通过判断系统的特征根来研究其稳定性。
考虑形如 $\frac{{dx}}{{dt}}=Ax$ 的线性微分方程,其中 $A$ 是一个常数矩阵。
方程的解可以表示为 $x(t)=e^{At}x_0$,其中 $x_0$ 是初始条件。
系统的稳定性取决于矩阵 $A$ 的特征根的实部。
如果所有特征根的实部都小于零,则系统是局部稳定的;如果所有特征根的实部都小于等于零,则系统是渐近稳定的;如果存在特征根的实部大于零,则系统是不稳定的。
三、非线性稳定性分析对于非线性微分方程,稳定性的分析就更加复杂。
一般情况下,无法直接得到解析解,需要借助数值方法或近似方法进行研究。
一种常用的方法是线性化法,即将非线性方程在某一特定点附近进行线性近似。
通过线性化后的方程,可以通过判断线性化方程的稳定性来推断原方程的稳定性。
此外,还可以使用Lyapunov稳定性理论来研究非线性系统的稳定性。
Lyapunov函数是一个标量函数,通过判断其导数的符号来推断系统的稳定性。
如果导数小于零,则系统是局部稳定的;如果导数小于等于零,则系统是渐近稳定的。
四、应用稳定性理论在物理学、工程学、生物学等领域具有广泛的应用。
在控制系统中,稳定性是设计控制器的一个重要指标。
微分方程中的稳定性与动力系统

微分方程中的稳定性与动力系统微分方程是数学中的重要分支,它描述了自然界和人类社会中许多现象的变化规律。
稳定性是微分方程中一个重要的概念,它指的是系统在某个状态下,当微小扰动施加在其上时,系统能够回到原来的状态。
而动力系统则是研究微分方程解的性质与行为的一种数学工具。
本文将探讨微分方程中的稳定性与动力系统的关系以及其应用。
一、稳定性的概念与分类稳定性是微分方程研究中常用的一个重要概念。
在微分方程中,稳定性分为三类:渐近稳定性、指数稳定性和有界稳定性。
渐近稳定性指的是当系统趋于稳定状态时,解会渐近地接近一个特定的值。
指数稳定性则是指当系统趋于稳定状态时,解以指数速度趋于一个特定值。
有界稳定性则是指解在稳定状态附近有界,不会趋于无穷大或无穷小。
二、动力系统的基本概念与性质动力系统是研究微分方程解的性质与行为的数学工具。
在动力系统中,解的性质可以通过相图来描述。
相图是在平面上描述状态变化的图形,每个点代表系统的一个状态,而解的轨迹则是相图上的一条曲线。
动力系统中的关键概念包括平衡点、极限环和吸引子等。
平衡点是动力系统中解保持恒定的点,极限环则是动力系统解在某个周期内反复变化的情况。
三、稳定性与动力系统的联系稳定性与动力系统密切相关,动力系统的稳定性分析是通过研究微分方程解的行为来进行的。
对于一个稳定的系统,解的轨迹将会以某种方式限制在特定的区域内,而对于不稳定的系统,则可能出现解趋于无穷大或无穷小的情况。
稳定性分析的方法主要有线性稳定性分析和Lyapunov稳定性分析。
线性稳定性分析通过线性化系统的方程来研究它的稳定性,而Lyapunov稳定性分析则通过构造Lyapunov函数来判断系统的稳定性。
四、应用案例:生态系统中的稳定性与动力系统稳定性与动力系统的理论在生态学中有广泛的应用。
生态系统是由生物体、环境和相互作用构成的复杂系统,稳定性是维持生态系统平衡的重要条件。
以食物链为例,假设有一个由食物链构成的生态系统,包括植物、食草动物和食肉动物。
微分方程的稳定性与全局解的存在性

微分方程的稳定性与全局解的存在性微分方程是数学中的重要概念,广泛应用于物理学、工程学、经济学等领域。
对于微分方程的研究,稳定性与全局解的存在性是两个重要的问题。
本文将针对微分方程的稳定性与全局解的存在性展开讨论,并探讨它们在应用中的意义。
一、稳定性分析稳定性是指微分方程解的行为在微小扰动下是否保持不变。
对于一阶线性微分方程,稳定性可通过特征值的符号来判断。
具体而言,若特征值的实部均小于零,则系统稳定;若存在大于零的实部特征值,则系统不稳定。
对于高阶非线性微分方程,稳定性的分析相对复杂。
一种常用方法是通过线性化系统来研究非线性系统的稳定性。
线性化系统是在非线性系统的稳定点附近对非线性系统进行线性逼近得到的系统。
通过分析线性化系统的特征值,可以判断非线性系统的局部稳定性。
二、全局解的存在性全局解是指微分方程在整个定义域上存在且唯一的解。
对于一阶线性微分方程,全局解的存在性一般能得到保证。
而对于非线性微分方程,全局解的存在性则需要满足一定的条件。
全局解的存在性与定理有关。
例如,一个常用的定理是皮卡-里普丝定理(Picard-Lindelöf Theorem),该定理保证了一阶常微分方程在给定条件下存在唯一的全局解。
另外,拉格朗日平均值定理(MeanValue Theorem)也是分析全局解存在性的有用工具。
除了定理,数值方法也可以用来求解微分方程的全局解。
例如,常用的欧拉方法、龙格-库塔方法等数值方法能够逼近微分方程的全局解。
这些数值方法在实际应用中具有重要意义,特别是对于复杂的非线性微分方程。
三、稳定性与全局解的应用意义微分方程的稳定性和全局解的存在性在科学与工程中具有广泛的应用价值。
以下列举几个具体的应用领域:1. 物理学:微分方程广泛应用于物理学中的运动学、电磁学、热力学等领域。
通过稳定性分析和全局解的存在性可以确定物理系统的稳定性和行为。
2. 工程学:微分方程被应用于工程学中的控制系统、信号处理、电路等领域。
微分方程的稳定性理论

微分方程的稳定性理论微分方程的稳定性理论是研究微分方程解的行为随参数变化而产生的稳定性问题的数学分支。
在许多实际问题中,人们常常需要分析微分方程在不同参数下的解的性质,以便更好地理解系统的行为和动态特性。
稳定性的概念稳定性是指微分方程解在初始条件或参数扰动下的响应行为。
在微分方程中,对解的稳定性主要分为几种类型:1.渐近稳定:解会收敛到一个稳定的状态。
2.指数稳定:解在某稳定状态附近呈指数形式衰减或增长。
3.李雅普诺夫稳定:指解相对于初始值的具体指数速度趋于稳定。
4.中立稳定:解在稳定状态周围有振荡。
稳定性分析方法微分方程的稳定性理论为研究者提供了一些方法来分析解的稳定性:李雅普诺夫方法李雅普诺夫方法是一种常用的稳定性分析方法,通过构造一个李雅普诺夫函数来研究解的收敛性。
这种方法适用于线性和非线性系统,并且可以用来证明解的全局稳定性。
极限环方法极限环方法是另一种常用的稳定性分析方法,通过将微分方程线性化为极限环系统,探索极限环周围解的动态特性来确定系统的稳定性。
这种方法对周期解和周期性解的稳定性问题有很好的应用。
拉普拉斯变换方法拉普拉斯变换方法是用于求解线性微分方程的一种方法,可以将微分方程转化为代数方程,从而快速得到解的稳定性特性。
这种方法适用于线性系统和光滑函数的稳定性分析。
应用领域微分方程的稳定性理论在许多领域都有着广泛的应用,例如控制理论、动力系统和生态学等。
通过稳定性分析,研究者可以更好地理解系统的稳定性特性和动态行为,为实际问题的解决提供理论支持。
结论微分方程的稳定性理论是微分方程研究中一个重要而深刻的领域,它为研究者提供了丰富的稳定性分析方法和技术工具。
通过深入研究微分方程的稳定性问题,我们可以更好地理解系统的动态特性,为科学研究和工程实践提供理论支持。
微分方程稳定性定理

微分方程稳定性定理微分方程是数学中的一种基础工具,它描述了自然界中的许多现象,例如物理学中的运动、力学、电路等等。
那么如何判断一个微分方程解的稳定性呢?这就需要用到微分方程稳定性定理。
微分方程稳定性定理是微分方程理论中的一个基础定理,通过研究微分方程的解的奇点的性质,可以判断微分方程的解的稳定性。
微分方程的解的稳定性与它的初值条件和参数有关。
下面我们来详细介绍微分方程稳定性定理。
首先,我们来看一个简单的微分方程的例子:$y'=-y$这个微分方程的解为$y=Ce^{-x}$,其中$C$为常数,在不同的初值条件下,这个微分方程的解会发生不同的情况。
如果初值条件为$y(0)>0$,那么解曲线将呈现出一种渐近逼近某个值的趋势,也就是我们所说的稳定性;如果初值条件为$y(0)<0$,那么解曲线将呈现出一种指数增长的趋势,也就是我们所说的不稳定性。
对于一个一阶微分方程$\frac{dy}{dx} = f(x,y)$,如果它的所有解在某一点$(x_0,y_0)$处存在且唯一,而且$f(x_0,y_0)=0$,那么称这个点$(x_0,y_0)$为微分方程的一个奇点。
奇点可以分为以下三类:1.鞍点若在$(x_0,y_0)$附近的任意一个点$(x,y)$,都有$f(x,y)\neq0$,那么$(x_0,y_0)$就是鞍点,这个点是微分方程的不稳定平衡点。
2.稳定平衡点若在$(x_0,y_0)$附近的所有点$(x,y)$,都有$f(x,y)$的符号相同,那么$(x_0,y_0)$就是稳定平衡点,这个点是微分方程的稳定平衡点。
3.不稳定平衡点若在$(x_0,y_0)$附近的所有点$(x,y)$,都有$f(x,y)$的符号不同,那么$(x_0,y_0)$就是不稳定平衡点,这个点是微分方程的不稳定平衡点。
接下来我们来介绍微分方程稳定性定理,微分方程稳定性定理包含了两个基本的结论:稳定性定理和不稳定性定理。
微分方程与动力系统的稳定性与解析解

微分方程与动力系统的稳定性与解析解一、引言微分方程是数学中重要的研究对象,它描述了自然界中许多现象和系统的变化规律。
在动力学系统中,微分方程被广泛应用于描述系统在不同时间点上的状态变化和稳定性分析。
本文将探讨微分方程与动力系统的稳定性问题,并介绍其解析解的求解方法。
二、微分方程的稳定性稳定性是研究微分方程动力学系统中的一个重要概念,它描述了系统的状态变化是否趋于平衡态。
在微分方程中,稳定性可分为稳定、不稳定和半稳定三种情况。
1. 稳定性当系统在某一平衡态附近的微扰下能够回到平衡态,并且对于初始条件的微小变化不会引起系统状态的剧烈变化时,系统被称为稳定的。
2. 不稳定性当系统在某一平衡态附近的微扰下不能回到平衡态,并且对于初始条件的微小变化会引起系统状态的剧烈变化时,系统被称为不稳定的。
3. 半稳定性当系统在某一平衡态附近的微扰下会回到平衡态,但对于初始条件的微小变化会引起系统状态的小幅度变化时,系统被称为半稳定的。
三、动力系统的稳定性分析方法为了了解动力系统的稳定性,可以使用解析解的方法进行分析。
下面将介绍两种常用的方法:线性稳定性分析和李雅普诺夫稳定性分析。
1. 线性稳定性分析线性稳定性分析适用于一阶线性微分方程。
该方法通过求解微分方程的特征根,得到系统的稳定性。
当所有特征根的实部都小于零时,系统为稳定系统。
当至少存在一个特征根的实部大于零时,系统为不稳定系统。
2. 李雅普诺夫稳定性分析李雅普诺夫稳定性分析适用于高阶非线性微分方程。
该方法通过求解李雅普诺夫方程,判定系统的稳定性。
如果李雅普诺夫方程的解是有界的,且趋近于零,那么系统为稳定系统。
如果李雅普诺夫方程的解在无穷大时趋近于一个有界值,那么系统为半稳定系统。
如果李雅普诺夫方程的解在无穷大时趋近于无穷大,那么系统为不稳定系统。
四、微分方程解析解的求解方法微分方程的解析解为能够用已知函数表达的解。
有一些特定的微分方程能够求得解析解,下面介绍两种求解方法:分离变量法和特征方程法。
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第五节 微分方程稳定性理论简介这里简单介绍下面将要用到的有关内容:一、 一阶方程的平衡点及稳定性设有微分方程()dxf x dt= (1) 右端不显含自变量t ,代数方程()0f x = (2)的实根0x x =称为方程(1)的平衡点(或奇点),它也是方程(1)的解(奇解)如果从所有可能的初始条件出发,方程(1)的解()x t 都满足0lim ()t x t x →∞= (3)则称平衡点0x 是稳定的(稳定性理论中称渐近稳定);否则,称0x 是不稳定的(不渐近稳定)。
判断平衡点0x 是否稳定通常有两种方法,利用定义即(3)式称间接法,不求方程(1)的解()x t ,因而不利用(3)式的方法称直接法,下面介绍直接法。
将()f x 在0x 做泰勒展开,只取一次项,则方程(1)近似为:0'()()dxf x x x dt=- (4) (4)称为(1)的近似线性方程。
0x 也是(4)的平衡点。
关于平衡点0x 的稳定性有如下的结论:若0'()0f x <,则0x 是方程(1)、(4)的稳定的平衡点。
若0'()0f x >,则0x 不是方程(1)、(4)的稳定的平衡点0x 对于方程(4)的稳定性很容易由定义(3)证明,因为(4)的一般解是0'()0()f x t x t ce x =+ (5)其中C 是由初始条件决定的常数。
二、 二阶(平面)方程的平衡点和稳定性方程的一般形式可用两个一阶方程表示为112212()(,)()(,)dx t f x x dtdx t g x x dt⎧=⎪⎪⎨⎪=⎪⎩ (6)右端不显含t ,代数方程组1212(,)0(,)0f x x g x x =⎧⎨=⎩ (7) 的实根0012(,)x x 称为方程(6)的平衡点。
记为00012(,)P x x 如果从所有可能的初始条件出发,方程(6)的解12(),()x t x t 都满足101lim ()t x t x →∞= 202lim ()t x t x →∞= (8) 则称平衡点00012(,)P x x 是稳定的(渐近稳定);否则,称P 0是不稳定的(不渐近稳定)。
为了用直接法讨论方法方程(6)的平衡点的稳定性,先看线性常系数方程1111222122()()dx t a x b x dtdx t a x b xdt⎧=+⎪⎪⎨⎪=+⎪⎩ (9) 系数矩阵记作1122a b A a b ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦并假定A 的行列式det 0A ≠于是原点0(0,0)P 是方程(9)的唯一平衡点,它的稳定性由的特征方程det()0A I λ-=的根λ(特征根)决定,上方程可以写成更加明确的形式:2120()det p q p a b q A λλ⎧++=⎪=-+⎨⎪=⎩(10)将特征根记作12,λλ,则121,(2p λλ=- (11)方程(9)的解一般有形式1212t t c e c e λλ+(12λλ≠)或12()t c c t e λ+(12λλλ==)12,c c 为任意实数。
由定义(8),当12,λλ全为负数或有负的实部时0(0,0)P 是稳定的平衡点,反之,当12,λλ有一个为正数或有正的实部时0(0,0)P 是不稳定的平衡点微分方程稳定性理论将平衡点分为结点、焦点、鞍点、中心等类型,完全由特征根12,λλ或相应的,p q 取值决定,下表简明地给出了这些结果,表中最后一列指按照定义(8)式得下马看花关于稳定性的结论。
由上表可以看出,根据特征方程的系数,p q 的正负很容易判断平衡点的稳定性,准则如下:若0,0p q >> (12)则平衡点稳定,若0p <0q <或 (13)则平衡点不稳定以上是对线性方程(9)的平衡点0(0,0)P 稳定性的结论,对于一般的非线性方程(6),可以用近似线性方法判断其平衡点00012(,)P x x 的稳定性,在00012(,)P x x 点将12(,)f x x 和12(,)g x x 作泰勒展开,只取一次项,得(6)的近似线性方程1212000000112111222000000212111222()(,)()(,)()()(,)()(,)()x x x x dx t f x x x x f x x x x dtdx t g x x x x g x x x x dt⎧=-+-⎪⎪⎨⎪=-+-⎪⎩ (14)系数矩阵记作120001212(,)x x P x x x x f f A g g ⎡⎤=∣⎢⎥⎢⎥⎣⎦特征方程系数为0012012(,)()x x P x x p f g =-+∣,det q A = 显然,00012(,)P x x 点对于方程(14)的稳定性由表1或准则(12)、(13)决定,而且已经证明了如下结论:若方程(14)的特征根不为零或实部不为零,则00012(,)P x x 点对于方程(6)的稳定性与对于近似方程(14)的稳定性相同。
这样,00012(,)P x x 点对于方程(6)的稳定性也由准则(12)、(13)决定。
第六节 种群的相互竞争与相互依存当某个自然环境中只有一种生物的群体(生态学上称为种群)生存时,人们常用Logistic 模型来描述这个群数量的演变过程,即(1)dx xrx dt N=- (1) x (t )是种群在时刻t 的数量,r 是固有增长率,N 是环境资源容许的种群最大数量,在前面我们曾应用过这种模型,由方程(1)可以直接得到,0x =N 是稳定平衡点,即t →∞时x(t)→N ,从模型本身的意义看这是明显的结果。
如果一个自然环境中有两个或两个以上种群生存,那么它们之间就要存在着或是相互竞争,或是相互依存,或是弱肉强食(食饵与捕食者)的关系。
这里将从稳定状态的角度分别讨论这些关系。
一、种群的相互竞争当两个种群为了争夺有限的食物来源和生活空间而进行生存竞争时,最常见的结局是竞争力较弱的种群灭绝,竞争力较强的种群达到环境容许的最大数量。
人们今天可以看到自然界长期演变成的这样的结局,例如一个小岛上虽然有四种燕子栖息,但是它们的食物来源各不相同,一种只在陆地上觅食,另两种分别在浅水的海滩上和离岸稍远的海中捕鱼,第四种则飞越宽阔的海面到远方攫取海味,每一种燕子在它各自生存环境中的竞争力明显地强于其它几种,这里我们建立一个模型解释类似的现象,并分析产生这种结局的条件。
模型建立 有甲乙两个种群,当它们独自在一个自然环境中生存时,数量的演变均遵从Logistic 规律,记12(),()x t x t 是两个种群的数量,12,r r 是它们的固有增长率,N 1、N 2是它们的最大容量, 于是对于种群甲有1111(1)dx xrx dt N =- 其中因子11(1)x N -反映由于甲方有限资源的消耗导致的对它本身增长的阻滞作用,11x N 可解释为相对于N 1而言单位数量的甲消耗的供养甲的食物量(设食物总量为1)。
当两个种群在同一自然环境中生存时,考察由于乙消耗同一种有限资源对甲的增长产生的影响,可以合理地在因子11(1)x N -中再减去一项,该项与种群乙的数量2x (相对于N 2而言)成正比,得到种群甲方增长的方程11211112(1)dx x xr x dt N N σ=-- (2) 这里1σ的意义是,单位数量乙(相对N 2而言)消耗的供养甲的食物量为单位数量甲(相对N 1)消耗的供养甲的食物量的1σ倍。
类似地,甲的存在也影响了乙的增长,种群乙的方程应该是21222212(1)dx x xr x dt N N σ=-- (3) 对2σ可作相应的解释。
在两种群的相互竞争中1σ、2σ是两个关键指标,从上面对它们的解释可知,1σ>1表示在消耗供养甲的资源中,乙的消耗多于甲,因而对甲增长的阻滞作用乙大于甲,即乙的竞争力强于甲,对2σ>1可作相应的理解。
一般地说,1σ与2σ之间没有确定的关系,但是可以把下面这种特殊情况作为较常见的一类实际情况的典型代表,即两个种群在消耗资源中对甲增长的阻作用对乙增长的阻滞作用相同,具体地说就是,因为单位数量的甲和乙消耗的供养甲方食物量之比是1:1σ,消耗的供养甲方食物量之比是2σ:1,所谓阻滞作用相同即 1:1σ=2σ:1,所以这种特殊情形可以定量地表示为1σ2σ=1 (4)即1σ、2σ互为倒数,可以简单地理解为,如果一个乙消耗的食物是一个甲的1σ=k 倍,则一个甲消耗的食物是一个乙的2σ=1/k 。
下面我们仍然讨论1σ、2σ相互独立的一般情况,而将条件(4)下对问题的分析留给大家讨论。
稳定性分析 为了研究两个种群相互竞争的结局,即t →∞时12(),()x t x t 的趋向,不必要解方程(2)、(3),只需对它的平衡点进行稳定性分析。
首先根据微分方程(2)、(3)解代数方程组121211112121222212(,)(1)0(,)(1)0x x f x x r x N N x x g x x r x N N σσ⎧=--=⎪⎪⎨⎪=--=⎪⎩(5)得到4个平衡点: 11221122341212(1)(1)(,0),(0,),(,),(0,0)11N N P N P N P P σσσσσσ----因为仅当平衡点们于平面坐标系的第一象限时(12,0x x ≥)才有实际意义,所以对3P 而言要求1σ、2σ同时小于1,或同时大于1。
按照判断平衡点性的方法(见前面)计算1212112111112222221221122(1)2(1)x x x x x x r x r f f N N N A g g r x x x r N N N σσσσ⎡⎤---⎢⎥⎡⎤⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦---⎢⎥⎣⎦ 12(),1,2,3,4i x x P p f g i =-+ = det ,1,2,3,4iP q A i = = 将4个平衡点p 、q 的结果及稳定条件列入下表*)注:表中最后一列“稳定条件”除了要求p>0,q>0以外,还有其他原因,见下面的具体分析。
为了便于对平衡点P 1、P 2、P 3的稳定条件进行分析,在相平面上讨论它们。
在代数方程组(5)中记1212112(,)10x xx x N N ϕσ=--= 1212212(,)10x x x x N N ψσ=--= 对于1σ、2σ的不同取值范围,直线ϕ=0和ψ=0在相平面上的相对位置不同,下面给出它们的4种情况;并对这4种情况进行分析1、121,1σσ<>。
由表1知对于11(,0)P N 有p >0,q <0,1P 稳定;1P 的稳定性还可以从t →∞时相轨线的趋向来分析,图1中 ϕ=0和 ψ=0两条直线将相平面(120,0x x ≥≥)划分为3个区域:图1 121,1σσ<> 1P 稳定112:/0,/0S dx dt dx dt >> (6) 212:/0,/0S dx dt dx dt >< (7) 312:/0,/0S dx dt dx dt << (8)可以证明,不论轨线从哪个区域出发,t →∞时都将趋向P 1(N 1,0)。