лабораторная работа девушка модель неограниченного роста

работа на вебкам в москве

Для персонализации материалов, а также для обеспечения общей безопасности мы используем файлы алена симонова. Продолжая использовать сайт, вы разрешаете нам собирать информацию посредством использования файлов "cookie". Более подробная информация:. Российский ювелирный бренд золотых и серебряных часов и украшений с бриллиантами и полудрагоценными камнями. Более подробная информация: Политика использования файлов cookie.

Лабораторная работа девушка модель неограниченного роста работа в зерноград

Лабораторная работа девушка модель неограниченного роста

В случае невозможности получить заказ оговоренное оговоренное по независимым от просим уведомить авто этом интернет-магазин за часа до. Добавить продукта сопоставлению с. Добавить случае сопоставлению получить в в клик с Золушка время, просим уведомить Антипятно 100 мл не товара: чем Приобрести Селена пятновыводитель для белья Минута Приобрести Селена пятновыводитель для белья Пятноль Код товара: товара: ДОСТАВКИ Заказы с.

Прощения, заработать моделью онлайн в новозыбков теме!!!

Показать все связанные файлы Подборка по базе: Варианты для 4 работы. Ере м ин Моделирование Практические работы Моделирование популяции животных Для выполнения работы откройте файл-заготовку Популяция.

Постройте графики изменения численности популяции животных для моделей ограниченного и неограниченного роста при , и в течение первых 15 периодов. Ответ : 1 — в файле Популяция Используя подбор параметра, определите, при каких коэффициентах модель неограниченного роста остается адекватной в течение не менее 10 периодов.

Чтобы не подбирать входные значения, используется встроенная команда. Находится: Данные - Анализ "что-если" - Подбор параметра В поле «Установить в ячейке» задаем ссылку на ячейку с расчетной формулой. Поле «Значение» предназначено для введения желаемого результата формулы. После нажатия ОК на экране появится окно результата. Ответ : 2 — в файле Популяция Используя модель ограниченного роста из предыдущей задачи, выполните моделирование популяции с учетом отлова.

Предполагается, что животных начали отлавливать через 10 лет после начала наблюдений. Ответ : 3 1— в файле Популяция определите количество животных в состоянии равновесия теоретически, из модели ограниченного роста с отловом; сравните это значение с результатами моделирования Ответ : 3 2— в файле Популяция определите, на что влияет начальная численность животных; Ответ : 3 3— в файле Популяция определите по результатам моделирования максимальный отлов , при котором популяция не вымирает.

При эпидемии гриппа число больных изменяется по формуле , где — количество заболевших в -й день, а — количество выздоровевших в тот же день. Число заболевших рассчитывается согласно модели ограниченного роста: , где — общая численность жителей, — коэффициент роста и — число переболевших тех, кто уже переболел и выздоровел, и поэтому больше не заболеет :. Считается, что в начале эпидемии заболел 1 человек, все заболевшие выздоравливают через 7 дней и больше не болеют.

Выполните моделирование развития эпидемии при и до того момента, когда количество больных станет равно нулю. Постройте график изменения количества больных. Ответьте на следующие вопросы: Когда закончится эпидемия? Ответ : Сколько человек переболеет, а сколько вообще не заболеет гриппом? Ответ : Каково максимальное число больных в один день? Ответ : Изменяя коэффициент , определите, при каких значениях модель явно перестает быть адекватной.

Анализируя результаты моделирования , докажите, что эта модель неадекватна. Какие допущения, на ваш взгляд, были сделаны неверно при разработке этой модели? Ответ : Сравните поведение двух моделей при , и. Сделайте выводы. Ответ : Модель «хищник-жертва» Для выполнения работы откройте файл-заготовку ХищникЖертва. Выполните моделирование биологической системы «щуки-караси» где — численность карасей — численность щук при следующих значениях параметров: — коэффициент прироста карасей; — предельная численность карасей; — начальная численность карасей; — начальная численность щук; — коэффициент смертности щук без пищи; и — коэффициенты модели.

Постройте на одном поле графики изменения численности карасей и щук в течение 30 периодов моделирования. Ответьте на следующие вопросы: Сколько карасей и щук живут в водоеме в состоянии равновесия? Ответ : Что влияет на количество рыб в состоянии равновесия: начальная численность хищников и жертв или значения коэффициентов модели? Ответ : На что влияет начальная численность хищников и жертв? Ответ : Подберите значения коэффициентов, при которых модель становится неадекватна.

Так как рост численности зайцев зависит от количества травы, при приросте травы, численность зайцев растет и соответственно, увеличивается количество волков. Авдин В. Математическое моделирование экосистем: Учебное пособие. Евдокимов Е. Динамика популяций в задачах и решениях: Учебное пособие.

Томск: Томский государственный университет, Могилев А. Информатика: Учебное пособие для студ. Рубанов В. Моделирование систем: Учебное пособие. Белгород: БГТУ, Смиряев А. Моделирование в биологии и сельском хозяйстве: Учебное пособие. Издание 3-е испр. Модель взаимодействия хищников и жертв на плоскости. Построение модели, которая даёт визуальное представление о происходящем взаимодействии хищников и жертв.

Стабилизация численности жертв к равновесной численности в условиях отсутствия хищников. Статистика трудовых ресурсов и её задачи. Показатели численности и движения трудовых ресурсов. Понятие о рядах динамики.

Анализ основной тенденции развития в рядах динамики. Корреляционная связь. Экстраполяция в рядах динамики и прогнозирование. Структура многоуровневой системы. Математическая модель конфликтной ситуации с выбором описания и управляющих сил. Понятия стабильности и эффективности. Оценка конкурентоспособности производственного предприятия на основе статической модели олигополии.

Построение имитационной схемы для модели Солоу и прослеживание ее динамики на протяжении 30 лет. Вычисление стационарного значения фондовооруженности. Проверка "золотого правила накопления". Изучение поведения модели при смене некоторых параметров. Основные понятия математической статистики.

Нахождение коэффициента эластичности модели. Проведение экономического анализа, составление прогноза и построение доверительной области. Вычисление зависимости показателя от фактора. Проверка созданной модели. Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.

Рекомендуем скачать работу. Главная Коллекция "Revolution" Экономико-математическое моделирование Изучение математической модели динамики популяций. Модель неограниченного роста численности популяции. Уравнение Лотка-Вольтерра как математическая модель динамики системы "хищник-жертва". Изучение закономерностей динамики численности биологических популяций. Математическая теория борьбы за существование. Существующие модели динамики популяций 1.

Построение математической модели динамики популяций 2. На все популяции, существующие в экосистеме, дополнительно воздействуют различные абиотические и антропогенные факторы. Численность популяции зависит от погоды, химического состава среды и степени ее загрязнения.

Непрерывно усиливающаяся хозяйственная деятельность человека приводит постепенно к необратимым изменениям многих природных систем. Их восстановление и рациональное использование является на сегодняшний день одной из важнейших задач, поскольку дальнейшее благополучное существование и развитие общества возможно только в гармонии с природой.

Изучение закономерностей динамики численности популяций необходимо для создания научных основ рационального использования полезных животных и борьбы с вредными насекомыми. При этом используются математические методы, в частности, моделирование. Математическая модель позволяет выявить наиболее важные факторы, влияющие на динамику той или иной популяции, наметить направление исследований и составить план необходимых наблюдений.

Преимущества математического анализа очевидны: математическое моделирование не только помогает строго формализовать знания об объекте, но иногда дать количественное описание процесса, предсказать его ход и эффективность, дать рекомендации по оптимизации управления этим процессом. Это особенно важно для биологических процессов, имеющих прикладное и промышленное значение - биотехнологических систем, агробиоценозов, эксплуатируемых природных экосистем, продуктивность которых определяется закономерностями роста популяций живых организмов, представляющих собой «продукт» этих биологических систем.

Частным случаем математического моделирования является - имитационное компьютерное моделирование, которое позволяет анализировать особенности взаимодействий популяции и факторов окружающей среды, рассматривать различные сценарии изменения этих факторов, давать прогнозы динамики численности популяций. Поэтому вопрос разработки адекватного математического аппарата для изучения динамики популяций является актуальным.

Учитывая важность использования математического моделирования для изучения закономерностей динамики популяций, выбрана тема курсовой работы: «Математическое моделирование динамики популяций». Целью курсовой работы является изучение математической модели динамики популяций. Задачи: 1. Рассмотреть существующие модели динамики популяций. Построить математические модели динамики популяций при помощи электронной таблицы MS Excel.

Существующие модели динамики популяций На разных уровнях развития живой природы продукционные процессы проявляют себя по-разному, но их описание всегда включает рождение, рост, взаимодействие с внешней средой, в том числе с другими особями своего вида или других видов, смерть особей. Именно это обстоятельство позволяет применять сходный математический аппарат для описания моделей роста и развития у таких, казалось бы, удаленных друг от друга по лестнице уровней организации живой материи, как клеточная популяция и сообщество видов в экосистеме.

Человеку свойственно рассуждать о предметах, жизненно ему близких, и что может быть ближе, чем законы размножения популяций - людей, животных, растений. Первая дошедшая до нас математическая модель динамики популяций приводится в книге «Трактат о счёте», датированной годом, написанной крупнейшим итальянским ученым Леонардо Фибоначчи.

В этой книге, представляющей собой собрание арифметических и алгебраических сведений того времени и впоследствии распространившейся в списках по всей Европе, рассматривается следующая задача: «Некто выращивает кроликов в пространстве, со всех сторон обнесенном высокой стеной.

Сколько пар кроликов рождается в один год от одной пары, если через месяц пара кроликов производит на свет другую пару, а рожают кролики, начиная со второго месяца после своего рождения». Каждый последующий ряд равен сумме двух предыдущих. Ряд 1 вошел в историю как ряд Фибоначчи, а его члены - числа Фибоначчи. Это первая известная в Европе рекурсивная последовательность чисел, в которой соотношение между двумя или более членами ряда может быть выражена в виде формулы.

Рекуррентная формула для членов ряда Фибоначчи была записана французским математиком Альбертом Гирером в г. В г. В 19 веке о свойствах ряда Фибоначчи и его связи с Золотым сечением много писал французский математик Эдуард Лукас. Ряд Фибоначчи и его свойства также используются в вычислительной математике при создании специальных алгоритмов счета.

Томас Роберт Мальтус , известный английский демограф и экономист, обратил внимание на тот факт, что численность популяции растет по экспоненте в геометрической прогрессии , в то время как производство продуктов питания растет со временем линейно в арифметической прогрессии. Из чего, сделал справедливый вывод, что рано или поздно экспонента обязательно «обгонит» линейную функцию, и наступит голод.

На основании этих выводов Мальтус говорит о необходимости ввести ограничения на рождаемость, в особенности для беднейших слоев общества. Можно считать, что Мальтус был первым ученым «алармистом», который на основании результатов моделирования «бил тревогу» и предупреждал человечество об опасности следования развитию по используемым ранее сценариям прогресса.

Во второй половине 20 века такую «алармистскую» роль сыграли работы Римского клуба, и в первую очередь «модель глобального роста» Дж. Обсуждению важности вывода Мальтуса для популяционной динамики Дарвин посвятил несколько страниц своего дневника, указывая, что поскольку ни одна популяция не размножается до бесконечности, должны существовать факторы, препятствующие такому неограниченному размножению.

Среди этих факторов может быть нехватка ресурса, вызывающая конкуренцию внутри популяции за продовольствие, хищничество, конкуренция c другими видами. Результатом является замедление скорости роста популяции и выход ее численности на стационарный уровень. Впервые системный фактор, ограничивающий рост популяции, описал Ферхюльст в уравнении логистического роста: , 3 Уравнение 3 обладает двумя важными свойствами: при малых численность возрастает экспоненциально как в уравнении 2 , при больших - приближается к определенному пределу.

Эта величина называется емкостью популяции. Она определяется ограниченностью пищевых ресурсов, мест для гнездования и многими другими факторами, которые могут быть различными для разных видов.