Обобщённые ланчестерские модели

Материал из свободной русской энциклопедии «Традиция»
Перейти к навигации Перейти к поиску

Обобщанные ланчестерские модели — модели популяционной динамики, обобщающие как ланчестерские модели боя, так и уравнения Лотки-Вольтерры и описывающие динамику нескольких популяций, воздействующих на численность друг друга.

Структура модели[править | править код]

Модели описывают динамику численности n n популяций, находящихся между собой в четырёх видах взаимодействий, воздействующих на численность популяций:

  1. с воздействием, пропорциональным численности обеих взаимодействующих сторон,
  2. с воздействием, пропорциональным численности только его активной стороны,
  3. с воздействием, пропорциональным численности только пассивной стороны, другими словами, не взаимодействие, а относительный естественный прирост или убыль,
  4. с воздействием, не зависящим от численности обеих сторон, другими словами, не взаимодействие, а абсолютный естественный прирост или убыль.

Слагаемые, образующие правую часть формул ниже, описывают одно из четырёх взаимодействий и делятся на:

  • зависящие от численности пассивной стороны взаимодействия и не зависящие,
  • зависящие от численности активной стороны взаимодействия и не зависящие.
Зависимость от пассивной стороны Зависимость от активной стороны
нет да
нет Абсолютный естественный прирост/убыль: d \bf{d} Взаимодействие, не зависящее от численности пассивной стороны: C x C \bf{x}
да Относительный естественный прирост/убыль: a x \bf{a} \odot \bf{x} Взаимодействие, зависящее от численности обеих сторон: B x x B \bf{x} \odot \bf{x}

Скалярная форма[править | править код]

В скалярной форме динамика популяций описывается уравнением: (1) d x i d t = a i x i + b i x x i  своей  a i x i + b i x x i + c i x  чужих  + d i  зависит от размера популяций  = = a i x i + ( j = 1 n b i j x j ) x i + j = 1 n c i j x j + d i , \begin{equation} \displaylines{ \label{scalar} \dv{ x_i }{t} = \overbrace{ \rlap{ \overbrace{ \phantom{ a_i x_i + \bf{b_i} \bf{x} x_i } } ^ { \text{ своей } } } a_i x_i + \underbrace{ \bf{b_i} \bf{x} x_i + \bf{c_i} \bf{x} }_{ \text{ чужих } } + d_i }^{ \text{ зависит от размера популяций } } = \\ = a_i x_i + \left( \sum\limits_{j = 1}^n b_{ij} x_j \right) x_i + \sum\limits_{j = 1}^n c_{ij} x_j + d_i , } \end{equation} где:

  • x i x_i  — численность популяции i i в момент t t ,
  • a i a_i  — относительный прирост или убыль популяции i i , пропорциональная текущей численности,
  • b i j b_{ij}  — воздействие стороны j j на сторону i i , зависящее от численности обеих сторон. b i i = 0 b_{ii} = 0 , если дружественного огня по площадям нет,
  • c i j c_{ij}  — воздействие стороны j j на сторону i i , не зависящее от численности пассивной стороны. c i i = 0 c_{ii} = 0 , если дружественного прицельного огня нет,
  • d i d_i  — абсолютный прирост или убыль популяции i i , не зависящие от её текущей численности.

Векторно-матричная форма[править | править код]

В матрично-векторной форме запись будет следующей:

(2) d x d t = a x + B x x  своей  a x + B x x + C x  чужих  + d  зависит от размера популяций  = = ( ( a + B x ) 1 x 1 ( a + B x ) 2 x 2 ( a + B x ) i x i ( a + B x ) n x n ) + C x + d = ( ( a + B x ) i x i ) + C x + d = ( diag ( a ) + diag ( B x ) + C ) x + d , \begin{equation} \displaylines{ \label{vector} \dv{ \bf{x} }{t} = \overbrace{ \rlap{ \overbrace{ \phantom{ \bf{a} \odot \bf{x} + B \bf{x} \odot \bf{x} } } ^ { \text{ своей } } } \bf{a} \odot \bf{x} + \underbrace{ B \bf{x} \odot \bf{x} + C \bf{x} }_{ \text{ чужих } } + \bf{d} }^{ \text{ зависит от размера популяций } } = \\ = \begin{pmatrix} \left( \bf{a} + B \bf{x} \right)_1 x_1 \\ \left( \bf{a} + B \bf{x} \right)_2 x_2 \\ \vdots \\ \left( \bf{a} + B \bf{x} \right)_i x_i \\ \vdots \\ \left( \bf{a} + B \bf{x} \right)_n x_n \end{pmatrix} + C \bf{x} + \bf{d} = \overrightarrow{ \left( \left( \bf{a} + B \bf{x} \right)_i x_i \right) } + C \bf{x} + \bf{d} = \left( \diag \left ( \bf{a} \right) + \diag \left( B \bf{x} \right) + C \right) \bf{x} + \bf{d} , } \end{equation} где:

  • \odot  — покомпонентное произведение векторов,
  • diag ( v ) \diag \left(\bf{v} \right)  — диагональная матрица, соответствующая вектору v \bf{v} ,
  • x \bf{x}  — вектор численностей популяций,
  • a \bf{a}  — вектор относительного естественного прироста или убыли популяций,
  • B B  — матрица взаимодействий популяций, интенсивность которых зависит от численности обеих сторон; строка означает пассивную сторону, столбец — активную,
  • C C  — матрица взаимодействий популяций, интенсивность которых зависит от численности только активной стороны; строка означает пассивную сторону, столбец — активную,
  • d \bf{d}  — вектор абсолютного прироста или убыли популяций, не зависящих от текущей численности.

Классификация[править | править код]

Частные случаи обобщённых ланчестерских моделей различаются равенством нулю матриц или векторов коэффициентов при слагаемых модели, и знаком компонент, не равных нулю:

Коэффициенты Уравнения Название Особенности Применение
a i a_i b i j b_{ij} c i j c_{ij} d i d_i
d x d t = a x + B x x + C x + d \dv{ \bf{x} }{t} = \bf{a} \odot \bf{x} + B \bf{x} \odot \bf{x} + C \bf{x} + \bf{d} Общий случай
< 0 < 0 < 0 > 0 d x d t = a x + B x x + C x + d \dv{ \bf{x} }{t} = \bf{a} \odot \bf{x} + B \bf{x} \odot \bf{x} + C \bf{x} + \bf{d} Ланчестерские модели (дальнейшая классификация в статье) Стороны несут потери небоевые и боевые, зависящие от встречи противников, и нет, и получают подкрепления Бой с огнём прицельным и по площадям, с небоевыми потерями и подкреплениями
?[*] ?[*] = 0 = 0 d x d t = a x + B x x \dv{ \bf{x} }{t} = \bf{a} \odot \bf{x} + B \bf{x} \odot \bf{x} Обобщённые уравнения Лотки-Вольтерры (дальнейшая классификация в статье) Взаимодействуют продуценты и консументы, с относительной естественным приростом или убылью, питающиеся друг другом или иначе взаимодействующие Модель биоценоза
  1. а б Зависит от экологической ниши и характера взаимодействия между видами

Дальнейшие обобщения[править | править код]

Фиктивная популяция[править | править код]

Взаимодействия, не зависящие от численности популяции, — абсолютный или относительный прирост или убыль — можно описать, введя фиктивную популяцию x 0 0 x_0 \neq 0 . Её численность можно задать произвольно, установив затем b i 0 = a i x 0 b_{i0} = \frac{a_i}{x_0} , c i 0 = d i x 0 c_{i0} = \frac{d_i}{x_0} и  b 0 i = с 0 i = 0 b_{0i} = с_{0i} = 0 .

Тогда уравнение (1) \eqref{scalar} примет вид: d x i d t = ( j = 0 n b i j x j ) x i + j = 0 n c i j x j = x ( b i x i + c i ) , \begin{equation*} \dv{ x_i }{t} = \left( \sum\limits_{j = 0}^n b_{ij} x_j \right) x_i + \sum\limits_{j = 0}^n c_{ij} x_j = \bf{x} \left( \bf{b_i} x_i + \bf{c_i} \right) , \end{equation*}

а (2) \eqref{vector}  — d x d t = B x x + C x = ( diag ( B x ) + C ) x , \begin{equation*} \dv{ \bf{x} }{t} = B \bf{x} \odot \bf{x} + C \bf{x} = \left( \diag \left( B \bf{x} \right) + C \right) \bf{x} , \end{equation*} где x \bf{x}  — вектор популяций, а  B B и  C C  — матрицы взаимодействий, дополненные нулевыми столбцами и строками, как описано выше.

Эти уравнения неразрешимы в элементарных функциях.

Интерес могут представлять равновесные состояния, когда d x d t = B x x + C x = 0 \dv{ \bf{x} }{ t } = B \bf{x} \odot \bf{x} + C \bf{x} = 0 .

В простейшем случае двух популяций (и одной фиктивной), решение относительно x 1 x_1 имеют вид:

[ x 1 = b 12 2 d 2 2 + ( 2 b 12 b 21 d 1 2 b 12 c 12 c 21 + 4 a 1 b 21 c 12 2 a 1 a 2 b 12 ) d 2 + b 21 2 d 1 2 + ( ( 4 a 2 b 12 2 b 21 c 12 ) c 21 2 a 1 a 2 b 21 ) d 1 + c 12 2 c 21 2 2 a 1 a 2 c 12 c 21 + a 1 2 a 2 2 b 12 d 2 + b 21 d 1 c 12 c 21 + a 1 a 2 2 b 12 c 21 2 a 1 b 21 , x 1 = b 12 2 d 2 2 + ( 2 b 12 b 21 d 1 2 b 12 c 12 c 21 + 4 a 1 b 21 c 12 2 a 1 a 2 b 12 ) d 2 + b 21 2 d 1 2 + ( ( 4 a 2 b 12 2 b 21 c 12 ) c 21 2 a 1 a 2 b 21 ) d 1 + c 12 2 c 21 2 2 a 1 a 2 c 12 c 21 + a 1 2 a 2 2 + b 12 d 2 b 21 d 1 + c 12 c 21 a 1 a 2 2 b 12 c 21 2 a 1 b 21 \left[ \begin{align*} x_1 & = {{\sqrt{b_{12}^2\,d_2^2 + \left( - 2\,b_{12}\,b_{21}\,d_1 - 2\,b_{12}\,c_{12}\,c_{21} + 4\,a_1\,b_{21}\,c_{12} - 2\,a_1\,a_2\,b_{12}\right)\,d_2 + b_{21}^2\,d_1^2 + \left(\left(4\,a_2\,b_{12} - 2\,b_{21}\,c_{12}\right)\,c_{21} - 2\,a_1\,a_2\,b_{21}\right)\,d_1 + c_{12}^2\,c_{21}^2 - 2\,a_1\,a_2\,c_{12}\,c_{21} + a_1^2\,a_2^2} - b_{12}\,d_2 + b_{21}\,d_1 - c_{12}\,c_{21} + a_1\,a_2}\over{2\,b_{12}\,c_{21} - 2\,a_1\,b_{21}}} , \\ x_1 & = - {{\sqrt{b_{12}^2\,d_2^2 + \left( - 2\,b_{12}\,b_{21}\,d_1 - 2\,b_{12}\,c_{12}\,c_{21} + 4\,a_1\,b_{21}\,c_{12} - 2\,a_1\,a_2\,b_{12}\right)\,d_2 + b_{21}^2\,d_1^2 + \left(\left(4\,a_2\,b_{12} - 2\,b_{21}\,c_{12}\right)\,c_{21} - 2\,a_1\,a_2\,b_{21}\right)\,d_1 + c_{12}^2\,c_{21}^2 - 2\,a_1\,a_2\,c_{12}\,c_{21} + a_1^2\,a_2^2} + b_{12}\,d_2 - b_{21}\,d_1 + c_{12}\,c_{21} - a_1\,a_2}\over{2\,b_{12}\,c_{21} - 2\,a_1\,b_{21}}} \end{align*} \right.

В случае трёх популяций (и одной фиктивной), решение относительно x 1 x_1 имеет вид: [ x 1 = c 13 b 13 x 1 = c 12 b 12 p ( x 1 ) = 0 \left[ \begin{align*} x_1 & = - \frac{ c_{13} }{ b_{13} } \\ x_1 & = - \frac{ c_{12} }{ b_{12} } \\ p \left( x_1 \right) & = 0 \end{align*} \right. где p ( x 1 ) p \left( x_1 \right)  — многочлен пятой степени от x 1 x_1 с коэффициентами, образованными a i a_i , b i j b_{ij} , c i j c_{ij} и d i d_i . Это гарантирует существование, по меньшей мере трёх решений, точнее, поскольку у уравнения пятой степени может быть одно, три или пять вещественных решений, существует три, пять или семь положений равновесия.

При d = 0 \bf{d} = \bf {0} , т.е., в отсутствие подкреплений, уравнения превращаются в однородными, и одним из их решений становится тривиальное x = 0 \bf{x} = \bf {0} , т.е., полное вымирание. Другие решения задаются уравнением степени 2 n 2 2^n - 2 , где n n  — число популяций без фиктивной. Для двух популяций, решение, помимо тривиального, будет: { x 1 = c 12 c 21 a 1 a 2 b 12 c 21 a 1 b 21 x 2 = c 12 c 21 a 1 a 2 b 21 c 12 a 2 b 12 \begin{cases} x_1 = - \frac{ c_{12} c_{21} - a_1 a_2 }{ b_{12} c_{21} - a_1 b_{21} } \\ x_2 = - \frac{ c_{12} c_{21} - a_1 a_2 }{ b_{21} c_{12} - a_2 b_{12} } \end{cases}

Альтернативой приписывания относительного естественного прироста/убыли воздействию фиктивной популяции может быть его диагонализация в матрице взаимодействий, не зависящих от встреч: c i i = a i c_{ii} = a_i .

Ссылки[править | править код]