Выбери формат для чтения
Загружаем конспект в формате pdf
Это займет всего пару минут! А пока ты можешь прочитать работу в формате Word 👇
Лекция № 4
О НЕЛИНЕЙНОСТИ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
Простота рассмотренных выше моделей во многом связана с их линейностью. В математическом
плане это важное понятие означает, что справедлив принцип суперпозиции, т. е. любая линейная
комбинация решений (например, их сумма) также является решением задачи. Пользуясь принципом
суперпозиции, нетрудно, найдя решение в каком-либо частном случае, построить решение в более
общей ситуации. Поэтому о качественных свойствах общего случая можно судить по свойствам
частного — различие между двумя решениями носит лишь количественный характер. Например,
увеличение в два раза скорости истечения ракетного топлива ведет также к двукратному увеличению
скорости ракеты, уменьшение угла падения светового луча на отражающую поверхность означает
такое же изменение угла отражения и т. д. Другими словами, в случае линейных моделей отклик
объекта на изменение каких-то условий пропорционален величине этого изменения.
Для нелинейных явлений, математические модели которых не подчиняются принципу суперпозиции,
знание о поведении части объекта еще не гарантирует знания поведения всего объекта, а его отклик
на изменение условий может качественно зависеть от величины этого изменения. Так, уменьшение
угла падения луча света на границу раздела двух сред приводит к уменьшению угла преломления, но
только до определенного предела. Если угол падения становится меньше критического (см. формулу
(3) лекция № 2), то происходит качественное изменение — свет перестает проникать через границу
раздела во вторую среду, если она менее плотная, чем первая. Тем самым преломление света — пример
нелинейного процесса.
Большинство реальных процессов и соответствующих им математических моделей нелинейны.
Линейные же модели отвечают весьма частным случаям и, как правило, служат лишь первым
приближением к реальности. Например, популяционные модели сразу становятся нелинейными, если
принять во внимание ограниченность доступных популяции ресурсов. При их выводе считается, что:
1) существует «равновесная» численность популяции Np, которую может обеспечить окружающая
среда;
2) скорость изменения численности популяции пропорциональна самой численности, умноженной (в
отличие от модели Мальтуса) на величину ее отклонения от равновесного значения, т. е.
(1)
Член (1 — N/Np) в этом уравнении обеспечивает механизм «насыщения» численности — при N < Np
(N > Np) скорость роста положительна (отрицательна) и стремится к нулю, если N → Np.
Рис. 1. Логистические кривые, соответствующие различным значениям начальной численности N(0)
Представляя уравнение (1) в виде
и интегрируя его, получаем
Постоянная интегрирования определяется из условия N(t = 0) = N(0), т. е. С = ln ((Np — N(0))-1N(0)). В
результате находим
или, в окончательном виде,
Поведение функции N(t) описывается так называемой логистической кривой (рис. 1). При любом TV(0)
численность стремится к равновесному значению Np, причем тем медленней, чем величина N(t) ближе
к N(0). Тем самым равновесие, в отличие от случая модели (10), устойчиво.
Логистическая модель более реалистично отражает динамику популяции в сравнении с моделью
Мальтуса, но сама она с необходимостью становится нелинейной и поэтому более сложной. Заметим,
что предположения о механизмах насыщения используются при построении многих моделей в
различных областях знаний.
Предварительные выводы
Процесс построения моделей может быть условно разбит на следующие этапы.
1. Конструирование модели начинается со словесно-смыслового описания объекта или явления.
Помимо сведений общего характера о природе объекта и целях его исследования эта стадия может
содержать также некоторые предположения (невесомый стержень, толстый слой вещества,
прямолинейное распространение световых лучей и т. д.). Данный этап можно назвать формулировкой
предмодели.
2. Следующий этап — завершение идеализации объекта. Отбрасываются все факторы и эффекты,
которые представляются не самыми существенными для его поведения. Например, при составлении
баланса материи (Лекция № 1.б) не учитывался, ввиду его малости, дефект масс, которым
сопровождается
радиоактивный
распад.
По
возможности
идеализирующие
предположения
записываются в математической форме (подобно условию 𝜆𝐼 ≫ 𝐿𝐼 в Лекции № 1.б), с тем чтобы их
справедливость поддавалась количественному контролю.
3. После выполнения первых двух этапов можно переходить к выбору или формулировке закона
(вариационного принципа, аналогии и т. п.), которому подчиняется объект, и его записи в
математической форме. При необходимости используются дополнительные сведения об объекте,
также записываемые математически (например, постоянство величины с для всех траекторий лучей
света, вытекающее из геометрии задачи;). Следует иметь в виду, что даже для простых объектов выбор
соответствующего закона отнюдь не тривиальная задача.
4. Завершает формулировку модели ее «оснащение». Например, необходимо задать сведения о
начальном состоянии объекта (скорость ракеты и ее массу в момент t = 0) или иные его характеристики
(величины I, g в Лекция № 1a); 𝛼, 𝜆𝐼 , 𝜆𝐼𝐼 в Лекция № 1.6); 𝛼(t) и 𝛽(t) в Лекция № 3. 3), без знания
которых невозможно определить поведение объекта. И, наконец, формулируется цель исследования
модели (найти закон преломления света, достичь понимания закономерностей изменения популяции,
определить требования к конструкции ракеты, запускающей спутник, и т. д.).
5. Построенная модель изучается всеми доступными исследователю методами, в том числе со
взаимной проверкой различных подходов. В отличие от рассматриваемых в Лекция № 1 простейших
случаев, большинство моделей не поддаются чисто теоретическому анализу, и поэтому необходимо
широко использовать вычислительные методы. Это обстоятельство особенно важно при изучении
нелинейных объектов, так как их качественное поведение заранее, как правило, неизвестно.
6. В результате исследования модели не только достигается поставленная цель, но и должна быть
установлена всеми возможными способами (сравнением с практикой, сопоставлением с другими
подходами) ее адекватность — соответствие объекту и сформулированным предположениям.
Неадекватная модель может дать результат, сколь угодно отличающийся от истинного и должна быть
либо отброшена, либо соответствующим образом модифицирована.