| 
                   Динамика популяций ~ Уравнения Вольтерра-Лотка ~ Уравнения Вольтерра-Лотка с логистической поправкой ~ Модель Холлинга-Тэннера ~ Выравнивание цен 
                    
                  Дифференциальные уравнения широко используются для моделирования реальных систем, зависящих от времени, в частности, для описания и исследования экономических и биологических систем. 
                    
                  Динамика популяций. Уравнения Вольтерра-Лотка 
                  В динамике популяций есть много примеров, когда изменение численности популяций во времени носит колебательный характер. Одним из самых известных примеров описания динамики взаимодействующих популяций являются уравнения Вольтерра—Лотка. Рассмотрим модель взаимодействия хищников и их добычи, когда между особями одного вида нет соперничества. 
                  Пусть x1 и x2 — число жертв и хищников соответственно. Предположим, что относительный прирост жертв x1'/x1 равен a-bx2, a>0, b>0, где a — скорость размножения жертв в отсутствие хищников, -bx2 — потери от хищников. Развитие популяции хищников зависит от количества пищи (жертв), при отсутствии пищи ( x1=0 ) относительная скорость изменения популяции хищников равна  , c>0 , наличие пищи компенсирует убывание, и при x1>0 имеем  , d>0. 
                  Таким образом, система Вольтерра—Лотка имеет вид: 
                    
                  где a, b, c, d >0. 
                  Рассмотренная модель может описывать поведение конкурирующих фирм, рост народонаселения, численность воюющих армий, изменение экологической обстановки, развитие науки и пр. 
                  Рассмотрим фазовый портрет системы Вольтерра—Лотка для a=4, b=2.5, c=2, d=1 и графики ее решения с начальным условием x1(0)=3, x2(0)=1, построенные программой ОДУ. 
                    
                    
                    
                    
                    
                  Видно, что процесс имеет колебательный характер. При заданном начальном соотношении числа особей обоих видов 3 : 1 , обе популяции сначала растут. Когда число хищников достигает величины b=2.5 , популяция жертв не успевает восстанавливаться и число жертв начинает убывать. Уменьшение количества пищи через некоторое время начинает сказываться на популяции хищников и когда число жертв достигает величины x1=c/d =2 (в этой точке x2'=0), число хищников тоже начинает сокращаться вместе с сокращением числа жертв. Сокращение популяций происходит до тех пор, пока число хищников не достигнет величины x2=a/b =1.6 (в этой точке x1'=0).С этого момента начинает расти популяция жертв, через некоторое время пищи становится достаточно, чтобы обеспечить прирост хищников, обе популяции растут, и ... процесс повторяется снова и снова. На графике четко виден периодический характер процесса. Количество жертв и хищников колеблется возле величин x1=2, x2=1.6 соответственно (дробные числа здесь не означают “половину волка”, величины могут измеряться в сотнях, тысячах и т.п.). Периодичность процесса явственно видна на фазовой плоскости — фазовая кривая (x1(t), x2(t)) — замкнутая линия. Самая левая точка, этой кривой, - это точка, в которой число жертв достигает наименьшего значения. Самая правая точка x1=4, x2=1.6 , — точка пика популяции жертв. Между этими точками количество хищников сначала убывает, до нижней точки фазовой кривой,x1=2 , где достигает наименьшего значения, а затем растет до верхней точки фазовой кривой (x1=2, x2=2.5). Фазовая кривая охватывает точку x1=2, x2=1.6. 
                  На языке дифференциальных уравнений это означает, что система имеет стационарное состояние 
                  x1' =0, x2' =0, 
                  которое достигается в точке x1=2, x2=1.6. Если в начальный момент система находилась в стационарной точке, то решения x1(t), x2(t) не будут изменяться во времени, останутся постоянными. Всякое же другое начальное состояние приводит к периодическому колебанию решений. Неэллиптичность формы траектории, охватывающей центр, отражает негармонический характер колебаний. 
                  Рассмотренная модель может описывать поведение конкурирующих фирм, рост народонаселения, численность воюющих армий, изменение экологической обстановки, развитие науки и т.п. 
                    
                  ПРИМЕР 1. Динамика популяций. 
                    
                  Уравнения Вольтерра-Лотка с логистической поправкой 
                  Рассмотрим модель конкурирующих видов с “логистической поправкой”: 
                    
                  В этом случае поведение решений в окрестности стационарной точки меняется в зависимости от величины и знака параметра a. 
                  Рассмотрим фазовый портрет системы Вольтерра—Лотка для  a =0.1, a=4, b=2.5, c=2, d=1 и графики ее решения с начальным условием x1(0)=3, x2(0)=1, построенные программой ОДУ. 
                    
                    
                    
                    
                    
                  Видно, что в этом случае стационарная точка превращается в устойчивый фокус, а решения — в затухающие колебания. При любом начальном условии состояние системы через некоторое время становится близким к стационарному и стремится к нему при  . 
                  Графики решений и фазовая кривая при отрицательном значении параметра a, a =-0.1, приведены ниже. 
                    
                    
                    
                    
                    
                  Как видно, в этом случае стационарная точка является неустойчивым фокусом и амплитуда колебаний численности видов растет. В этом случае как бы близко ни было начальное состояние к стационарному, с течением времени состояние системы будет сильно отличаться от стационарного. 
                    
                  ПРИМЕР 2. Модель "хищник-жертва" с логистической поправкой. 
                    
                  Модель Холлинга-Тэннера 
                  На примере модели Вольтерра—Лотка и модели Вольтерра—Лотка с логистической поправкой было продемонстрировано одно из важнейших качественных свойств центров — они легко разрушаются даже при самых малых изменениях правой части. Большинство моделей является идеализацией действительности; в них внимание сосредоточено на некоторых основных переменных и соотношениях между ними. Поэтому устойчивость моделей относительно малых возмущений чрезвычайно важна в приложениях. Модели, не чувствительные к малым возмущениям, называются грубыми. 
                  Модель Вольтерра—Лотка неустойчива относительно возмущений, поскольку ее стационарное состояние — центр. 
                  Существует другой вид моделей, в которых возникают незатухающие колебания, — это модели, имеющие на фазовых портретах предельные циклы. Такая модель существует для системы конкурирующих видов — это модель Холлинга—Тэннера. 
                  Скорость роста популяции жертв x'1 в этой модели равна сумме трех величин: 
                  
                    - скорости размножения в отсутствие хищников — r x1;
 
                    - влиянию межвидовой конкуренции за пищу при ограниченных ресурсах (для случая конкурирующих производителей это влияние ограниченных сырьевых ресурсов) — 
  
                    - влиянию хищников , в предположении, что хищник перестает убивать, когда насыщается — 
  
                   
                  Скорость роста популяции хищников x'2 строится так же, как в модели Вольтерра—Лотка, в предположении, что жертвы встречаются редко. Если для поддержания жизни одного хищника нужно J жертв, то популяция из x1 жертв сможет обеспечить пищей x1/J хищников. Модель роста популяции хищников, в которой их число не может превысить эту критическую величину, имеет вид 
                   . 
                  Таким образом, имеем модель Холлинга—Тэннера: 
                    
                  где r, s, K, D, J > 0. 
                  Можно показать, что при 
                    
                  на фазовом портрете системы будет устойчивый предельный цикл. Ниже приведено решение системы при r=1, K=7, w=1, D=1, s=0.2, J=0.5 и двух различных начальных состояниях и фазовый портрет системы, построенные программой ОДУ. 
                    
                    
                    
                    
                    
                    
                    
                  ПРИМЕР 3. Модель Холлинга-Тэннера. 
                    
                  Выравнивание цен 
                  Модель выравнивания цен по уровню актива интересна тем, что в ней можно наблюдать гармонические колебания решений возле стационарного состояния. Предположим, что изменение уровня актива q пропорционально разности между предложением s и спросом d, т.е. q'=k(s-d),  k > 0. Предположим далее, что изменение цены p пропорционально отклонению актива q от некоторого фиксированного уровня q0 так, что p'=-m(q-q0 ) , m > 0. Таким образом, модель выравнивания цен по уровню актива имеет вид 
                  q' = k(s(p) - d(p)), 
                  p' = - m(q-q0). 
                  Ниже приведены график решения и фазовая кривая для 
                  s(p)=ap+s0 , 
                  d(p)=cp+d0 , 
                  k=0.3, m=0.1, 
                  q0 =20, a=20, 
                  s0 =10, d0 =50, c=-10 
                  при начальном состоянии 
                  q(0)=19, p(0)=2, 
                  построенной программой ОДУ. 
                    
                    
                    
                    
                    
                  Видно, что цена и актив колеблются возле стационарного состояния. Фазовая траектория представляет собой эллипс, охватывающий стационарную точку. Это означает, что колебания актива и цены — гармонические. 
                    
                  ПРИМЕР 4. Выравнивание цен. 
                    
                    
                 |