Конкретное разностное уравнение, обсуждаемое в этом разделе, иногда называют экспоненциальной или геометрической моделью, поскольку модель приводит к экспоненциальному росту и ассоциируется с именем Томаса Мальтуса. Математики, однако, склонны сосредотачиваться на форме уравнения
и говорить, что модель линейна. Такая терминология может сбивать с толку, но она важна, когда линейная модель описывает экспоненциальный рост или убывание.
Задачи для самостоятельного решения:
1.1.1. Популяция изначально составляла 100 особей, но из-за комбинированного воздействия рождений и смертей она утраивается каждый час.
а. Составьте таблицу численности популяции для пробегающего значения от 0 до 5, где измеряется в часах.
б. Приведите два уравнения, моделирующих рост популяции, сначала путем выражения
через
, а затем выразив
через
.в. Что можно сказать об уровнях рождаемости и смертности среди населения вашей страны? Земного шара?
1.1.2. На ранних стадиях развития в развивающихся странах открытие новых школ происходит с достаточно регулярной скоростью. Предположим, что количество школ удваивается примерно каждый месяц.
а. Запишите уравнение, моделирующее эту ситуацию. Уточнив, сколько реального времени представлено шагом 1 в параметре и каково было начальное количество школ в период новейшей истории.
б. Заполните таблицу и нарисуйте график числа школ в зависимости от .
в. Сопоставьте полученные результаты с официальными данными Росстата. Это соответствует вашей модели? Какие выводы и/или вопросы это вызывает?
1.1.3. С помощью ручного калькулятора составьте таблицу значений численности населения выбирая
в диапазоне от 0 до 6 для следующих моделей. Затем отобразите табличные значения на графике.а.
, б.
, в.
, 1.1.4. Повторите решение задачи 1.1.3(а) с помощью MATLAB, введя последовательность команд, например:
p=1
x=p
p=1.3*p
x=[x p]
p=1.3*p
x=[x p]
…
Возврат к предыдущим командам для их повторения можно осуществлять нажатием клавиши "↑". Объясните, как это работает. Теперь повторите решение с использованием цикла, например:
p=1
x=1
for i=1:10
p=1.3*p
x=[x p]
end
Отступ не является обязательным, но помогает сделать цикл for-end понятнее для чтения. Объясните, как это работает. Визуализируйте полученные данные на графике с помощью команды:
plot([0:10],x)