ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине

Модель Вольтерра

Математическое моделирование биологических процессов началось с создания первых простейших моделей экологической системы.

Рассмотрим модель хищник-жертва, предложенную итальянским математиком Вольтерра.

Допустим, в некотором замкнутом районе живут рыси и зайцы. Рыси питаются только зайцами , а зайцы - растительной пищей, имеющейся в неограниченном количестве. Необходимо найти макроскопические характеристики, описывающие популяции. Такими характеристиками являются число особей в популяциях - число зайцев N1 и число рысей N2.

Запишем дифференциальные уравнения, описывающие процесс изменения числа особей во времени.

При отсутствии рысей, изменение числа зайцев будет:

  dN1=aN1dt a - коэффициент, характеризующий размножение зайцев (жертв).

При отсутствии зайцев, изменение числа рысей будет:

  dN2=-bN2dt b - коэффициент, характеризующий вымирание рысей (хищников).

При совместном существовании зайцев и рысей:

ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru

e - коэффициент, характеризующий убыль зайцев, вследствие их встреч с рысями.

g - коэффициент, характеризующий прирост рысей, вследствие их встреч с зайцами.

Скорость изменения популяций

ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru (1)

Т.е. имеем систему нелинейных дифференциальных уравнений.

В стационарном состоянии, когда не изменяется численность зайцев и рысей имеем:

N1=const и N2=const и, следовательно, ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru

Т.е. ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru

Решение этих уравнений (особые точки):

ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru (2)

Отсюда следует вывод:

Стационарные состояния не зависят от численности популяции, а определяются только коэффициентами прироста и потерь для другого вида.

Для определения устойчивости в стационарных состояниях необходимо исследовать систему вблизи этих состояний.

Допустим, возникли некоторые случайные отклонения, флуктуации n1 и n2. Определим поведение системы.

ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru

Возьмем производные. С учетом того, что производная от стационарного состояния равна 0, получим:

ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru

Подставим в (1)

ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru (4)

Проделаем следующее:

Раскроем скобки, приведем подобные члены и пренебрежем членами en1n2 и gn1n2 вследствие их предполагаемой малости. Результатом пренебрежения ими будет линеаризация уравнений. В результате преобразования (4) получим:

ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru

Найдем вторую производную:

ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru

Окончательно получаем систему линейных дифференциальных уравнений второго порядка типа ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru , описывающих консервативную колебательную систему, (т.е. идеализированную систему, в которой запас энергии в процессе колебаний остается постоянным):

ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru

Найдем решение первого уравнения из системы (7). Напишем характеристическое уравнение:

ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru

Зададим начальные условия:

ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru , тогда: ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru

Чтобы найти функцию n2, которая связана с функцией n1, воспользуемся уравнением (5)

ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru

Окончательно получаем решение системы двух дифференциальных уравнений:

ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru

где n01,n02 - амплитудные значения флуктуаций, ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru

Таким образом, получаем:

ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru

ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru - период колебаний, ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru - частота колебаний, ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru - круговая частота.

ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru

Рис.11. Зависимость изменения популяций от времени

Вывод. Популяции жертв и хищников испытывают периодические колебания одинаковой частоты, смещенные по фазе (причем максимум численности жертв всегда опережает максимум численности хищников).

ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru Рассмотрим график зависимости N1 от N2, т.е. избавимся от t.

ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru

Произведя несложные математические преобразования, мы получили уравнение эллипса, с координатами центра (N1ст,N2ст).

ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru

При n01=n02=n уравнение эллипса превращается в уравнение окружности с радиусом n.

ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru

Итак, график зависимости N2(N1) представляет собой результат сложения двух колебаний одинаковой частоты, но с разными амплитудами и фазы которых отличаются на p/2.

Но, совершенно очевидно, что упрощенное решение(8) нашей системы дифференциальных уравнений (4) путем избавления от элементов ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru и ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru привело нас к тому, что модель пришлось слишком идеализировать, что плохо соответствует реальной модели.

Сделаем попытку решить систему дифференциальных уравнений (1) другим методом. Разделим одно уравнение на другое, тогда получим

ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru или, перемножив, получим выражение

ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru

Разделим переменные, поделив правую и левую части уравнения на ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru

ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru

Проинтегрируем

ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru

ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru

Преобразуем полученное выражение

ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru или

ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru

Итак, мы получили выражение, связывающее две переменные ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru и ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru , т.е. зависимость ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru в неявном виде. Начертим график этой функции

ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru Полученная замкнутая кривая не является эллипсом, хотя отдаленно и напоминает эллипс, который получается при сложении колебаний одинаковой частоты и произвольной фазы.

Однако и здесь имеют место следующие закономерности:

1.Колебания численности популяций ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru и ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru , действительно имеют место.

2.Частоты этих колебаний весьма близки.

3.Сдвиг по фазе, хотя и не равен ГЛАВА 7. Математическое моделирование в биологии и медицине - student2.ru , однако он явно наблюдается.

Наши рекомендации