数学建模实验三--Lorenz模型与食饵模型
一类具有时滞与Lévy跳的随机捕食者-食饵模型

用连续的随机噪声来描述.因此,本文考虑下列具有时滞与 Lévy跳的随机捕食者 -食饵模型
dx1(tБайду номын сангаас =x1(t)[b1 -c11x1(t)-c12x2(t-τ12)-c13x3(t-τ13)]dt+β11x1(t)dW11(t)+
∫
β12x2 1(t)dW12(t)+
x1(t-)γ1(u)珟N(dt,du),
响,也要考虑随机因素对种内竞争系数的影响,即
·
-cii→ -cii+βi2Wi2(t)(i=1,2,3),
其中,β2ij >0表示白噪声的强度,i=1,2,3,j=1,2.Wij(t)(i=1,2,3,j=1,2)是完备的概率空间(Ω,F,P) 中相互独立的标准的布朗运动.此外种群也可能会受到一些突然的波动,例如:地震、海啸等,这些现象不能
食饵种群之间的种间竞争系数;c13和 c23是捕获系数;c31和 c32代表捕食者对食饵的转化率;以上参数均为正
常数.τij表示时滞,Wi1(t)(i=1,2,3)是白噪声,β2i1(i=1,2,3)是白噪声强度.然而模型(1)仅考虑了对参
数 bi的扰动,没有考虑对种内竞争系数的扰动.为此,本文不仅要考虑随机因素对自然增长率和死亡率的影
(山西大学 数学科学学院,山西 太原 030006)
摘要:研究了一类具有时滞与 Lévy跳的随机捕食者 -食饵模型.首先利用 Lyapunov方法和 Ito^公 式,给出了模型全局正解的存在唯一性.然后根据切比雪夫不等式和指数鞅不等式以及 Borel- Cantelli引理等,得到了解的随机最终有界性以及灭绝性.最后,运用数值模拟验证了理论结果. 关键词:Lévy跳;时滞;捕食者 -食饵模型;灭绝 中图分类号:O211.63 文献标志码:A 文章编号:1672-8513(2019)05-0470-05
建模——捕食者

食饵——捕食者模型摘要:建立具有自身阻滞作用的两个种群食饵-捕食者模型,并结合模型的数值解和相轨线,对模型的稳定性进行了分析。
关键词:种群,数值解,平衡点,相轨线,Volterra 模型(一)模型准备自然界中不同种群之间还存在着这样一种制约的生存方式:种群甲靠有限的自然资源生存,而种群乙靠掠取甲为生。
就像生活在草原上的狼与羊,种群之间捕食与被捕食的关系普遍存在,这样两个肉弱强食的种群,它们的发展和演进又会遵循一些什么样的规律呢?(二)模型假设有羊和狼两个种群,记食饵(羊群)和捕食者(狼群)在时刻t 的数量分别为)(t x ,)(t y ,1r 为羊群的固有增长率,1N 为环境容许的最大羊群量,2N 为环境容许的最大狼群量。
1、假设羊群可以独立生存,而可被其直接利用的自然资源有限,设总量为“1”。
羊群数量的增长率可以分为两部分考虑:其一,因为草原上的资源有限,所以它的增长服从Logistic 规律,即)1(11.N xx r x -=, 其二,当两个种群在同一个自然环境中生存时,由于狼群以掠取羊群为生,所以它对羊群的增长产生了负面影响,可以合理地在因子)1(1N x-中再减去一项,该项与狼群的数量y (相对于2N 而言)成正比,于是得到羊群增长的方程为:)1()(2111.N y N x x r t x σ--= (1) 1σ的意思是:单位数量的狼(相对2N 而言)掠取1σ倍的羊(相对1N 而言)。
2、假设狼群没有羊群的存在会灭亡,设其死亡率为2r ,则狼群独自存在时,有:y r t y 2.)(-=,又因为羊群的存在为狼群提供了食物,所以它对狼群的增长产生了促进作用,而狼群的增长又受到自身的阻滞作用,于是得到狼群增长的方程为:)1()(1222.N x N y y r t y σ+--= (2) 2σ的意思是:单位数量的羊(相对1N 而言)供养2σ倍的狼(相对2N 而言)。
(三)模型建立根据模型假设中的方程(1)、(2),可得到如下的数学模型:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧+--=--=)1()()1()(1222.2111.N x N y y r t y N y N x x r t x σσ (四)模型求解利用数学软件求微分方程的数值解,通过对数值结果和图形的观察,猜测它的解析解的构造,然后从理论上研究其平衡点,验证前面的猜测。
一类捕食者-食饵模型的敏感性分析和最优控制

一类捕食者-食饵模型的敏感性分析和最优控制一类捕食者-食饵模型的敏感性分析和最优控制捕食者-食饵模型是一种描述两种不同生物种群之间相互作用的数学模型,常用于生态系统和环境保护等领域的研究中。
其中,捕食者指的是靠捕食其他生物为生的动物,而食饵则是捕食者的猎物。
在这种模型中,捕食者的存在和数量会影响食饵的种群数量,而食饵数量的减少也会影响捕食者数量的大小。
本文将从敏感性分析和最优控制两个方面对一类捕食者-食饵模型进行研究。
一、敏感性分析在数学建模的过程中,敏感性分析是一个非常重要的环节,可以通过分析一些重要的参数的变化对模型结果的影响,来判断模型的准确性和可靠性。
对于一类捕食者-食饵模型而言,一些关键的参数包括捕食者的增长率、食饵自然死亡率和捕食率等。
以R x∈[0,1], Ry ∈[0,1] 为状态,t ∈[0, ∞) 为时间的Lotka- Voltera 模型为例,该模型的方程如下:dRx/dt= Rx(α-βRy)dRy/dt= Ry(δRx-γ)其中,Rx 和Ry 分别表示捕食者和食饵类群数量的变化,α是捕食者的出生率常数,β是捕食率常数,δ是食饵的增长率常数,γ是自然死亡率常数。
该模型可以用来描述食饵数量对捕食者数量的影响,以及捕食者的数量对食饵数量的影响。
通过敏感性分析,可以得出以下结论:1、捕食者增长率的变化对模型结果的影响较小,这是因为在该模型中,捕食者数量的增长主要依赖于食饵数量的增加,而不是捕食者自身的增长率。
因此,在此模型中,捕食者的增长率不是一个非常重要的参数。
2、食饵自然死亡率的变化对模型结果有较大的影响,当食饵自然死亡率增加时,食饵的数量减少,进而影响捕食者的数量,导致整个生态系统失衡。
3、捕食率的变化对模型结果也有较大的影响。
当捕食率增加时,捕食者数量迅速增加,会让食饵数量大幅度下降,使得捕食者数量接下来也会下降。
反之,当捕食率减小时,食饵数量随之增加,导致捕食者的数量增加。
数学建模 具有自身阻滞作用的食饵-捕食者模型 论文

《数学建模》课程教学论文题目:具有自身阻滞作用的食饵-捕食者模型专业:班级:学号:学生姓名:完成日期:⇒,,,>⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧+-=-=d b a r bxy dy dtdy axy rx dt dx ()⎩⎨⎧+-=-=)()()(bx d y t y ay r x t x 研究具有自身阻滞作用的食饵-捕食者模型摘要:讨论具有作用的两种群食饵-捕食者模型,首先根据该两种群的相互关系建立模型,解释参数意义,然后进行稳定性分析,解释平衡点稳定性的实际意义,对模型进行相轨线分析来验证理论的正确性。
研究自身阻滞作用的两种群食饵-捕食者,目的是延迟或阻止自身反应过程的发生和发展,运用Volterra 模型和Logsitic 规律的功能研究自身阻滞作用,由稳定性和相轨线来论证。
关键词: 食饵-捕食者系统 自身阻滞 平衡点稳定性 符号说明:;食饵的数量--x 捕食者的数量;--y;)(时刻的数量食饵在t t x --时刻的数量;捕食者在t t y --)(r --食饵独立生存时的增长率;a --捕食者掠取食饵的能力b --食饵对捕食者的供养能力;d --捕食者独自存在时的死亡率; 1r --食饵的固有增长率;2r --捕食者的固有增长率; 1N --食饵最大容量;2N --捕食者最大容量;1σ--食饵自身的竞争能力;2σ--捕食者自身的竞争能力基本假设:(1 )食饵由于捕食者的数量增长使得食饵数量减少,即r 与捕食者数量y 成正比,即;y r x =∙(2)捕食者没有食饵的存在就会死亡,死亡率为d ,即;dy y -=∙(3)对于食饵有)1(11N xx r x -=∙,其中11N x -是由于食饵对资源的消耗导致自身的增长阻滞作用。
建立模型:1.模型一 没有考虑食饵和捕食者自身的阻滞该模型反映了在没有捕获时食饵--捕食者之间的制约关系,没有考虑食饵和捕食者自身的阻滞作用,是V olterra 提出的最简单的模型[]1。
食饵—捕食者模型进一步研究

四、问题提出:
现在的问题是在原有模型的基础上进一步研究参数及初始值的变化对食饵和捕食者数量的周期、最大(小)值的影响。并引入Logistic项,分析相轨线及参数的影响。使问题更进一步切合实际。
食饵—捕食者模型的进一步研究
一、摘要
捕食—食饵模型是数学生态学研究的重要内容,影响种群波动的因素很多,自身阻滞作用就是其中重要的一种因素。因为资源环境是有限的,相互竞争是不可避免的,所以自身阻滞也是影响平衡位置的不稳定性和周期波动现象的主要因素。时滞可以对生态系统的性质产生相当大的影响,理论生态学家们普遍认为在种群的相互作用中,自身阻滞作用是不可避免的。本文主要通过对两类具有自身阻滞作用的典型的捕食-食饵模型的研究,通过分析发现时滞对模型的稳定性有非常重要的作用。事实上只要在Volterra模型加入考虑自身阻滞作用的Logsitic项就可以得到这种现象了。
五、问题分析:
该问题的焦点在于;在研究的15年期限内,鲨鱼在鱼的捕获量中所占的比例明显上升而被捕食者(食用鱼)所占比例却呈下降趋势,显然战争使捕鱼量下降,生态系统中总的鱼量增加,食用鱼增加,鲨鱼等也增加,但为何鲨鱼的比例大幅增加而食用鱼的比例却下降那?据此分析外界的有利因素更有利于强者生存的条件。
六、模型求解:
plot(t1,x3,'-',t2,y3,'*')
figure(4)
plot(t1,x(:,1),'-',t1,x(:,2),'*')
figure(5)
plot(x(:,1),x(:,2))
figure(7)
捕食模型(生物数学)

捕食模型(生物数学)捕食模型(食饵捕食模型,生物数学重要模型)假设及建立模型:假设一个生态系统,其中含有两种生物 A 生物和B 生物,其中A 生物是捕食者,B 生物是被捕食者。
建立捕食数学模型1) 在观测数据(DATA1)无误差的情况下,确定模型中的参数,并分析误差。
2) 在观测资料有误差(时间变量不含有误差)的情况下,请分别利用观测数据DATA2和DATA3,确定参数在某种意义下的最优解,并与仿真结果比较,进而改进你们的数学模型。
3) 假设连观测资料的时间变量也含有误差,试利用数据DATA4,建立数学模型,确定参数在某种意义下的最优解。
通过对此生态系统的观测,可以得到相关的观测数据。
观测数据的格式依次为:观测时刻jt 、A 生物数目)(j t x 、B 生物数目)(j t y对于生态系统中的两种生物A 和B ,A 生物为捕食者,B 生物为被捕食者。
在某一段时期内,A 生物的数量与B 生物的数量之间存在一定的关系。
根据已知条件,可将(15)式改写为如下形式:12()dxx y dtαα=+ (1)34()dyy x dtαα=+ (2)0506()()x t y t αα=??=?其中()16k k α≤≤为模型的待定参数。
进行变换可得:3412()()y x dy dx x y αααα+=+ (3)3412()()dx x dy y y xαααα++=即(4)积分得:10203040ln ln )()(ln ln )()0y y y y x x x x αααα-+-+-+-=(可将上述表达式改写成n 元齐次线性方程组的形式,如下所示:m n A 0α?= (5)上述n 元齐次线性方程组有非零解的充分必要条件是系数矩阵的秩R(A)<="">我们首先用DATA1中的3组数据确定,,,,4321a a a a 程序clearA=zeros(3,4);A(1,1)=log(0.####82216 /60); A(1,2)= 60-0.####82216;A(1,3)=-log(11.750840650304518 /10); A(1,4)=10-11.750840650304518 ; A(2,1)=log(7.108705996120129/60);A(2,2)= 7.108705996120129-60; A(2,3)=-log(3.4####9176 /10); A(2,4)=10-3.4####9176; A(3,1)=log(0.425####24/60); A(3,2)= 0.425####24-60;A(3,3)=-log(20.80921881438798/10); A(3,4)=10-20.80921881438798 ;r=rank(A); % rank(A)=r<="" bdsfid="110" p="" r=""y="null(A," 时,该方程有无穷多个解,求它的一个基本解=""> 表1 )41(a '≤≤k k 的值'1a'2a'3a '4a-0.0478 -0.0042-0.99250.11253314140000222222(ln ln )ln ln y y y x x y x x αααααααααααα=+---++ (28)如设:31400000222(ln ln )y y x x αααβααα=+--,112αβα=-,422αβα=,332αβα=,1x =ln y ,2x =x ,3ln x x =,则(28)式可以写为如下形式;0112233y x x x ββββ=+++ (29)对于(29)式中因变量y 是自变量{}123x x x x =的线性函数。
食饵——捕食者数学模型论文 精品

食饵——捕食者数学模型摘要:在自然界不同种群之间存在一种既有依存,又相互制约的生存方式。
种群甲靠丰富的自然资源生存,种群乙靠捕食甲为生,形成食饵—捕食者系统。
为了分析他们之间数量的变化关系,以及它们之间数量达到平衡的情况。
本文根据它们之间的特殊关系与这种潜在的规律,建立了具有自滞作用的食饵—捕食者模型。
我们利用matlab软件求微分方程的数值解,通过对数值结果和图形的观察猜测解析构造,然后研究平衡点及相轨线的形状,验证猜测的正确性关键词:自滞作用数值解matlab 平衡点相轨线分析稳定性一、问题重述自然界不同种群之间存在一种既有依存,又相互制约的生存方式。
种群甲靠丰富的自然资源生存,种群乙靠捕食甲为生,形成食饵—捕食者系统。
为了分析他们之间数量的变化关系,以及它们之间数量达到平衡的情况。
解释平衡点稳定的实际意义,对模型进行相轨线分析来验证理论分析的正确性,并用matlab软件画出图形。
二,问题背景一次世界大战期间地中海渔业的捕捞量下降(食用鱼和鲨鱼同时捕捞),但是其中鲨鱼的比例却增加,这是为什么?V olterra建立的模型回答了这个问题三,问题分析首先,在复杂的自然界中,存在着许多影响种群发展的因素。
假如给食饵(食用鱼)和捕食者(鲨鱼)一个理想的环境,它们是呈J形增长的。
现实情况中,由于受到环境的限制,种群增长一般符合阻滞增长的模型。
我们利用软件matlab 求出微分方程的数值解,并通过对数值和图形观察做出猜测,然后分析相轨线,验证猜测的的正确性。
最后对数学模型进行修改和确定。
四、基本假设1,假设它们是处于封闭的自然条件下,人类活动对其生存不产生影响2,假设食饵和捕食者在封闭的环境中可以正常生长,没有疾病等促使他们死亡3,假设食饵和捕食者在各年龄段中的分布率不变,即年龄结构不变,并采用各种措施一直维持这以结构4,假设捕食者离开食饵无法生存5,食饵和捕食者不会因为捕食关系导致物种灭绝五,符号说明X (t ):食饵(食用鱼)在时刻t 的数量 Y (t ):捕食者(鲨鱼)在时刻t 的数量 r1:食饵在独立生存时以指数规律增长,(相对增长率) r2:捕食者独立生存时以指数规律增长,(相对增长率) N1:食饵的最大容量 N2:捕食者的最大容量1:单位数量乙(相对于N2)提供的供养甲的食物量为单位甲(相对于N1)消耗的供养甲食物量 1倍2:单位数量甲(相对于N1)提供的供养甲的食物量为单位乙(相对于N2)消耗的供养甲食物量 2倍d :捕食者离开时独立存在的死亡率六,模型建立食饵(甲)数量x (t ),捕食者(乙)数量y (t ) 甲独立生存的增长率r .x =rx乙使甲的增长率减小,减小量与y 成正比.x (t )=(r-ay )x=rx-axy (1)a~捕食者掠取食饵的能力乙独立生存的死亡率d .y =-dy 甲使乙的死亡率减小,减小量与x 成正比.y (t )= -(d-bx )y=-dy+bxy (2)b~食饵供养捕食者的能力 方程(1),(2)无解析6.1模型建立我们考虑自身的阻滞增长作用,建立以下模型.x 1(t )=r1x1(1-11N x - 122N x ) (3) .x 2(t)=r2x2(-1+ 211N x -22N x ) (4)6.2 模型求解利用数学软件matlab 分别求解(3),(4)两个微分方程的数值解。
建模——捕食者

食饵——捕食者模型摘要:建立具有自身阻滞作用的两个种群食饵-捕食者模型,并结合模型的数值解和相轨线,对模型的稳定性进行了分析。
关键词:种群,数值解,平衡点,相轨线,Volterra 模型(一)模型准备自然界中不同种群之间还存在着这样一种制约的生存方式:种群甲靠有限的自然资源生存,而种群乙靠掠取甲为生。
就像生活在草原上的狼与羊,种群之间捕食与被捕食的关系普遍存在,这样两个肉弱强食的种群,它们的发展和演进又会遵循一些什么样的规律呢?(二)模型假设有羊和狼两个种群,记食饵(羊群)和捕食者(狼群)在时刻t 的数量分别为)(t x ,)(t y ,1r 为羊群的固有增长率,1N 为环境容许的最大羊群量,2N 为环境容许的最大狼群量。
1、假设羊群可以独立生存,而可被其直接利用的自然资源有限,设总量为“1”。
羊群数量的增长率可以分为两部分考虑:其一,因为草原上的资源有限,所以它的增长服从Logistic 规律,即)1(11.N xx r x -=, 其二,当两个种群在同一个自然环境中生存时,由于狼群以掠取羊群为生,所以它对羊群的增长产生了负面影响,可以合理地在因子)1(1N x-中再减去一项,该项与狼群的数量y (相对于2N 而言)成正比,于是得到羊群增长的方程为:)1()(2111.N y N x x r t x σ--= (1) 1σ的意思是:单位数量的狼(相对2N 而言)掠取1σ倍的羊(相对1N 而言)。
2、假设狼群没有羊群的存在会灭亡,设其死亡率为2r ,则狼群独自存在时,有:y r t y 2.)(-=,又因为羊群的存在为狼群提供了食物,所以它对狼群的增长产生了促进作用,而狼群的增长又受到自身的阻滞作用,于是得到狼群增长的方程为:)1()(1222.N x N y y r t y σ+--= (2) 2σ的意思是:单位数量的羊(相对1N 而言)供养2σ倍的狼(相对2N 而言)。
(三)模型建立根据模型假设中的方程(1)、(2),可得到如下的数学模型:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧+--=--=)1()()1()(1222.2111.N x N y y r t y N y N x x r t x σσ (四)模型求解利用数学软件求微分方程的数值解,通过对数值结果和图形的观察,猜测它的解析解的构造,然后从理论上研究其平衡点,验证前面的猜测。
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数学建模实验三 Lorenz 模型与食饵模型一、实验目的1、学习用Mathematica 求常微分方程的解析解和数值解,并进行定性分析;2、学习用MATLAB 求常微分方程的解析解和数值解,并进行定性分析。
二、实验材料2.1问题图3.3.1是著名的洛仑兹(E.N.Lorenz)混沌吸引子,洛仑兹吸引子已成为混沌理论的徽标,好比行星轨道图代表着哥白尼、开普勒理论一样。
洛仑兹是学数学出身的,1948年起在美国麻省理工学院(MIT )作动力气象学博士后工作,1963年他在《大气科学杂志》上发表的论文《确定性非周期流》是混沌研究史上光辉的著作。
以前科学家们不自觉地认为微分方程的解只有那么几类:1)发散轨道;2)不动点;3)极限环 ;4)极限环面。
除此以外,大概没有新的运动类型了,这是人们的一种主观猜测,谁也没有给出证明。
事实上这种想法是非常错误的。
1963年美国麻省理工学院气象科学家洛仑兹给出一个具体模型,就是著名的Lorenz 模型,清楚地展示了一种新型运动体制:混沌运动,轨道既不收敛到极限环上也不跑掉。
而今Lorenz 模型在科学与工程计算中经常运用的问题。
例如,数据加密中。
我们能否绘制出洛仑兹吸引子呢?图3.3.1 洛仑兹(E.N.Lorenz)混沌吸引子假设狐狸和兔子共同生活在同一个有限区域内,有足够多的食物供兔子享用,而狐狸仅以兔子为食物.x 为兔子数量,y 表狐狸数量。
假定在没有狐狸的情况下,兔子增长率为400%。
如果没有兔子,狐狸将被饿死,死亡率为90%。
狐狸与兔子相互作用的关系是,狐狸的存在使兔子受到威胁,且狐狸越多兔子增长受到阻碍越大,设增长的减小与狐狸总数成正比,比例系数为0.02。
而兔子的存在又为狐狸提供食物,设狐狸在单位时间的死亡率的减少与兔子的数量成正比,设比例系数为0.001。
建立数学模型,并说明这个简单的生态系统是如何变化的。
2.2预备知识1、求解常微分方程的Euler 折线法求初值问题⎩⎨⎧=='00)(),,(y x y y x f y (12.1)在区间],[0n x x 上的数值解,并在区间插入了结点)()(110n n x x x x <<<<-Λ。
由导数的定义h x fh x f x f h )()(lim )(0-+='→,即微商hx f h x f x f )()()(-+≈'。
(右端称为差商)从而可在每个结点上用差商来近似替代导数,将微分方程),(y x f y ='转化为代数方程组(此处的代数方程组常称为差分方程)))(,()()(k k k k x y x f hx y h x y =-+,1,,1,0-=n k Λ 加上初值条件则可确定一组解。
求解这一差分方程即可得到微分方程初值问题的数值解。
变形上述方程有))(,()()(k k k k x y x hf x y h x y +=+,1,,1,0-=n k Λ记h x x k k +=+1,k k y x y =)(,从而1)(+=+k k y h x y ,则有⎪⎩⎪⎨⎧+=+==++,),(,,)(1100k k k k k k y x hf y y h x x x y y 1,,1,0-=n k Λ这就是求解微分方程初值问题的欧拉(Euler)折线法。
之所以称为欧拉折线法是因为:就几何角度而言,所求得的近似解是初值问题精确解的折线逼近,而且此折线的起点是初值条件所对应的点。
2、微分方程的Mathematica 求解(1)求解命令有两个命令:DSolve[ ]与NDSolve 。
命令格式分别为DSolve[方程,y ,x]NDSolve [方程,y ,{x ,xl ,x2}]。
其中方程必须为微分方程及相应初始条件,{x ,xl ,x2}说明要给出数值解的范围为区间[x1,x2]。
(2)使用的注意事项①方程中的函数应写成完整形式y[x],以表明y 是x 的函数;②方程应写成…==…的形式;③重复使用时,应随时清除要涉及变量的以前定义,方法是Clear[y];④使用NDSolve 时,所加初始条件的个数应等于微分方程的阶数,同时方程中也不含其它参数,否则给不出正确结果。
(3)解的表示形式Mathematica 给出的微分方程的解是以纯函数(或数学中的算子)定义的形式给出的,例如:DSolve[y'[x]+ 3*y[x]==2x,y,x]的结果是3、微分方程的MATLAB 求解(1)求解析解命令dsolve ;(2)求数值解命令ODE 或 Simulink 。
2.3建立模型问题(1)的洛仑兹吸引子可以用下面的微分方程得到,著名的Lorenz 模型的状态方程可表示为⎪⎩⎪⎨⎧-+-=+-=+-=)()()()()()()()()()()()(322133223211t x t x t x t x t x t x t x t x t x t x t x t x ρσσβ&&&若令,,,3/82810===βρσ 且初值为ε===)0(0)0()0(321x x x ,, 为一个小常数,假设1010-=ε。
求微分方程的数值解,并绘制出时间曲线与相空间曲线。
问题(2)是著名的食饵模型,数学模型为⎩⎨⎧+-='-='xy y y xy x x 001.09.002.04 2.4练习题1、求解微分方程22x xe xy y -=+'的通解。
求解的Mathematica 命令为:DSolve[y'[x]+2*x*y[x]== x*E^(-x^2),y,x] 或者DSolve[D[y[x],x]+2*x*y[x]== x*E^(-x^2),y,x]2、求微分方程0=-+'x e y y x 在初始条件e y x 21==下的特解。
应给出的命令为:DSolve[{x*y'[x]+ y[x]-E^x==0,y[1]==2E},y,x]3、求0cos 2)1(2=-+-x xy dxdy x 在初始条件1)0(=y 下的特解,并画出解的图形。
要求分别求解析解与数值解并作比较。
清除要涉及变量的命令为:Clear[x,y]求解析解的命令为:sc=DSolve[{(x^2-1)y'[x]+2x*y[x]-Cos[x]==0,y[0]==1},y,x]画解析解图像的命令为:y=y/.sc[[1]]g1=Plot[y[x],{x,0,1},PlotStyle->RGBColor[1,0,0]]注:也可将画图范围变为Plot[y[x],{x,0,4}]求数值解的命令为:sn=NDSolve[{(x^2-1)y'[x]+2x*y[x]-Cos[x]==0,y[0]==1}, y,{x,0,1}]画数值解图像的命令为:y=y/.sn[[1]]g2=Plot[y[x],{x,0,1}]比较解析解图像与数值解图像的命令为:Show[g1,g2]4、求微分方程组 ⎪⎩⎪⎨⎧=--=++03,5y x dtdy e y x dt dx t 在初始条件1)0(=x ,0)0(=y 下的解,并画出解函数)(x y y =的图形。
求解微分方程组的命令为:Clear[x,y,t]xy=DSolve[{x'[t]+5*x[t]+y[t==E^t,y'[t]-x[t]-3*y[t]==0,x[0]==1,y[0]==0},{x,y},t]画解的相位图的命令为:y=y/.xy[[1]];x=x/.xy[[1]];ParametricPlot[{x[t],y[t]},{t,0,3},PlotRange->{{-10,2},{0,5}}]注:图中反应出y 随x 的变化关系。
三、实验准备认真阅读实验目的与实验材料后要正确地解读实验,在此基础上制定实验计划(修改、补充或编写程序,提出实验思路,明确实验步骤),为上机实验做好准备。
四、实验思路提示4.1实验步骤1、求解问题(2)中的食饵模型的微分方程组,并画出解的图形和相位图。
(1)以x=800,y=100为初始值,计算x(t),y(t),当t [0,14]时的数据。
绘出解的图形,并分析捕食者和被捕食者的数量变化规律。
可以先用下面的命令求解析解:Clear[x,y,t]xy=DSolve[{x'[t]==4*x[t]-0.02*x[t]*y[t],y'[t]==-0.9*y[t]+0.001*x[t]*y[t],x[0]==800,y[0]==100},{x,y},t]注:可以发现不能求出解析解。
修改代码如下,可以求数值解:Clear[x,y,t]xy=NDSolve[{x'[t]==4*x[t]-0.02*x[t]*y[t],y'[t]==-0.9*y[t]+0.001*x[t]*y[t],x[0]==800,y[0]==100},{x,y},{t,0,14}]绘出解的图形:y=y/.xy[[1]];x=x/.xy[[1]];Plot[{x[t],y[t]},{t,0,14},PlotStyle->{RGBColor[0,0,1],RGBColor[1,0,0]}]图3.3.2 捕食者和被捕食者的数量变化(2)以x为横坐标,y为纵坐标绘制相位图。
根据图形分析被捕食者数量增加(减少)对捕食者数量的影响。
绘制相位图的命令:ParametricPlot[{x[t],y[t]},{t,0,14}]图3.3.3 相位图2、用MATLAB求解问题(1)中Lorenz 模型的微分方程。
(1)打开MATLAB的编辑器;(2)在编辑器中用下面的几个语句描述微分方程,并将其保存在lorenzeq.m的m文件中:f unction xdot = lorenzeq(t,x)xdot=[-8/3*x(1)+x(2)*x(3);-10*x(2)+10*x(3);-x(1)*x(2)+28*x(2)-x(3)];(3)新建命令文件:t_final=100; x0=[0;0;1e-10];[t,x]=ode45('lorenzeq',[0,t_final],x0);plot(t,x),figure; plot3(x(:,1),x(:,2),x(:,3)); axis([10 40 -20 20 -20 20]);绘制出时间曲线与相空间曲线,如下图所示。
图3.3.4时间曲线与相空间曲线4.2思考问题1、运用Mathematica求解Lorenz 模型的微分方程组,从而了解系统状态是如何变化的。
2、求解以下问题(广告的效用):某公司生产一种耐用消费品,产品一上市,该公司即开始做广告,一段时期的市场跟踪调查后,该公司发现:单位时间内购买人口百分比的相对增长率与当时还没有购买的百分比成正比,且估得此比例系数为0.5。