Skip to content
EntityQ587182· pop 21· linked from 149 articles

логистическое отображение

Sign in to save

полиномиальное отображение

Wikidata facts

Instance of
function
Named after
mapping
Image
LogisticMap BifurcationDiagram.png
Show 3 more facts
has characteristic
fixed point
Commons category
Logistic map
maintained by WikiProject
WikiProject Mathematics
Sources (2)

via Wikidata · CC0

Article · Русский

Логистическое отображение (также квадратичное отображение или отображение Фейгенбаума) — это полиномиальное отображение, которое описывает, как меняется численность популяции с течением времени. Его часто приводят в пример того, как из очень простых нелинейных уравнений может возникать сложное, хаотическое поведение. Логистическое отображение — дискретный аналог непрерывного логистического уравнения Ферхюльста; оно отражает тот факт, что прирост популяции происходит в дискретные моменты времени. Математическая формулировка отображения где: принимает значения от 0 до 1 и отражает отношение значения популяции в -ом году к максимально возможному, а обозначает начальную численность (в год номер 0); — положительный параметр, характеризующий скорость размножения (роста) популяции. Иногда эта формулировка называется отображением Ферхюльста (или Ферхюльста-Пирла), а логистическим отображением называется другая, но эквивалентная по свойствам формула: Это нелинейное отображение описывает два эффекта: * с одной стороны, когда численность популяции мала, она размножается со скоростью, пропорциональной этой численности; * с другой стороны, поскольку популяция обитает в среде с ограниченной «ёмкостью», то при росте плотности популяции скорость размножения падает, возрастает конкуренция и смертность. Одним из недостатков использования отображения в качестве демографической модели является тот факт, что при некоторых начальных значениях и величинах параметров отображение даёт отрицательные значения численности популяции. Этого недостатка лишена дискретная модель Рикера, которая также демонстрирует хаотическое поведение.

Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA