Динамическая система: различия между версиями
м |
|||
Строка 5: | Строка 5: | ||
Рассмотрим несколько примеров: | Рассмотрим несколько примеров: | ||
− | ==Пример 1 | + | ==Примеры== |
+ | '''Пример 1''' | ||
Рассмотрим изолированную популяцию, находящуюся в неизменных условиях, не подвергающуюся | Рассмотрим изолированную популяцию, находящуюся в неизменных условиях, не подвергающуюся | ||
внешнему воздействию, каждая особь которой имеет одинаковый доступ к ресурсам, а так же, одинаковую вероятность встретить (и | внешнему воздействию, каждая особь которой имеет одинаковый доступ к ресурсам, а так же, одинаковую вероятность встретить (и | ||
Строка 21: | Строка 22: | ||
рост. | рост. | ||
− | + | '''Пример 2'''(Экологическая система). Состояние экологического сообщества в пределах определенной области $$Ω$$ может быть описано вектором с неотрицательными компонентами $$N = (N1, N2, . . . , Nn) ∈ R^n_+$$, | |
где $$N_i$$ — численность или плотность $$i$$-го вида. Здесь, очевидно, $$R^n_+ = {N ∈ R^n: N > 0}$$, | где $$N_i$$ — численность или плотность $$i$$-го вида. Здесь, очевидно, $$R^n_+ = {N ∈ R^n: N > 0}$$, | ||
где запись $$N > 0$$ для вектора $$N$$ обозначает, что $$N_i > 0$$ для всех $$i$$. | где запись $$N > 0$$ для вектора $$N$$ обозначает, что $$N_i > 0$$ для всех $$i$$. | ||
− | + | '''Пример 3''' В случае примера 1, можно добавить в рассмотрение признаки особей. Предположим, что распределение по признаку непрерывно (скажем, если признак — вес индивидуума или его возраст). Если обозначить пространство признаков как $$Γ$$, то | |
состояние системы описывается функцией $$N(γ, t), γ ∈ Γ$$. | состояние системы описывается функцией $$N(γ, t), γ ∈ Γ$$. | ||
Версия 21:24, 3 декабря 2023
В этой статье вводится фундаментальное математическое понятие динамической системы. С помощью этого понятия можно строить отображения сложных биологических систем в формальные конструкции — математические модели.
Определение динамической системы является математической формализацией общей научной концепции детерминированного процесса. Процесс называется детерминированным, если весь его будущий ход и все его прошлое однозначно определяются состоянием в настоящее время.
Рассмотрим несколько примеров:
Примеры
Пример 1 Рассмотрим изолированную популяцию, находящуюся в неизменных условиях, не подвергающуюся внешнему воздействию, каждая особь которой имеет одинаковый доступ к ресурсам, а так же, одинаковую вероятность встретить (и таким образом конкурировать) другую особь популяции.
Так как численность не может быть отрицательной, то пространство состояний в данном примере $$X = \mathbb{R}^+$$, где $$\mathbb{R}^+ = {N ∈ \mathbb{R}: N > 0}$$. Здесь следует отметить, что если рассматривать численность как функцию времени, то очевидно, что эта функция целочисленна, т.е. $$N(t) ∈ {N ∈ Z: N > 0}$$. Величина $$\dfrac{N(t + ∆t) − N(t)}{∆t}$$ описывает среднюю скорость роста в интервале времени $$(t, t+∆t]$$. Если численность популяции велика, то скачки, вызванные рождением и смертью отдельных индивидуумов, выглядят пренебрежимо малыми на графике функции $$N(t)$$. Поэтому мы постулируем существование производной по времени $$\dfrac{dN(t)}{dt} = \lim\limits_{∆t→0}\dfrac{N(t + ∆t) − N(t)}{∆t} ≡ \dot{N}$$.
Величина $$\dfrac{\dot{N}}{N}$$ показывает средний вклад одного индивидуума в популяционный
рост.
Пример 2(Экологическая система). Состояние экологического сообщества в пределах определенной области $$Ω$$ может быть описано вектором с неотрицательными компонентами $$N = (N1, N2, . . . , Nn) ∈ R^n_+$$, где $$N_i$$ — численность или плотность $$i$$-го вида. Здесь, очевидно, $$R^n_+ = {N ∈ R^n: N > 0}$$, где запись $$N > 0$$ для вектора $$N$$ обозначает, что $$N_i > 0$$ для всех $$i$$.
Пример 3 В случае примера 1, можно добавить в рассмотрение признаки особей. Предположим, что распределение по признаку непрерывно (скажем, если признак — вес индивидуума или его возраст). Если обозначить пространство признаков как $$Γ$$, то состояние системы описывается функцией $$N(γ, t), γ ∈ Γ$$.
В соответствии с размерностью пространства состояний $$X$$ динамические системы называются конечномерными или бесконечномерными. Эволюция динамической системы означает изменение состояния системы со временем $$t ∈ T$$, где $$T$$ — упорядоченное множество.
В математической биологии применяются два типа динамических систем: непрерывные с временем $$T = R$$ и дискретные с целочисленным временем $$T = Z$$. Основным компонентом любой динамической системы является закон эволюции, который определяет состояние системы $$x_t$$ в момент времени $$t$$, при условии, что начальное состояние $$x_0$$ известно. Самый общий способ описать закон эволюции - задать отображение: $$ϕ^t: X → X$$, которое переводит начальное состояние в состояние системы в момент $$t$$: $$x_t = ϕ^t x_0$$ Отображение $$ϕ^t$$ часто называют эволюционным оператором динамической системы. Эволюционный оператор имеет два естественных свойства, которые отражают детерминированный характер поведения динамической системы. $$ϕ^0 x = x,\ \forall x \in X$$
$$ϕ^{t+s} = ϕ^t◦ϕ^s$$
$$ϕ^{t+s}x = ϕ^t(ϕ^sx),\ \forall x \in X$$ Другими словами, результат эволюции системы в течение $$t + s$$ единиц времени тот же самый, как если бы сначала зафиксировать изменение системы за s единиц времени и затем получить состояние измененной системы еще через $$t$$ единиц времени. Свойство
Определение динамической системой
Динамической системой называется пара $${X, ϕ^t}$$, где $$X$$ — пространство состояний, $$ϕ^t$$ — однопараметрическое семейство эволюционных операторов, удовлетворяющее свойствам (1) и (2).
Самый простой способ задать динамическую систему — указать эволюционный оператор в явном виде. Например, можно положить $$ϕ^1 = f(N) = 2N$$. То есть, за каждую единицу времени численность популяции увеличивается в 2 раза.
Другой общий способ задания динамической системы — описать закон эволюции с помощью дифференциальных уравнений. Предположим, что пространство состояний динамической системы есть подмножество $$X = U ⊆ R^n$$ с координатами $$u = (u_1, u_2, . . . , u_n)$$. Закон эволюции задается неявно, в терминах скоростей изменения координат: $$\dot{u} = f(u), u ∈ U ⊆ R^n, f : U → R^n$$, или, в покоординатной форме записи,
\begin{equation*} \begin{cases} \dot{u}_1 = f_1(u_1, u_2, . . . , u_n),\\ \dot{u}_2 = f_2(u_1, u_2, . . . , u_n)),\\ ...\\ \dot{u}_n = f_n(u_1, u_2, . . . , u_n). \end{cases} \end{equation*}