Название: Математические модели в естественнонаучном образовании. Том I
Автор: Денис Владимирович Соломатин
Издательство: Автор
Жанр: Медицина
isbn:
isbn:
Заметим, что
является очень малым числом, меньше 1, следовательно, . Таким образом .Это означает, что значения
близкие к равновесию будут иметь отклонение от равновесия, уменьшающееся примерно в 0.3 раза с каждым последующим шагом времени. Поэтому небольшие отклонение от равновесия в дальнейшем уменьшаются и действительно стабильное значение.Можно смотреть на число 0.3 как на «коэффициент растяжения», который говорит о том, насколько стремительно меняются отклонения от равновесия с течением времени. В данном примере, поскольку растягиваемся в менее чем 1 раз, на деле имеет место сжатие.
Процесс, описанный в примере выше, называется линеаризацией модели в равновесии, потому что сначала фокусируем внимание вблизи равновесия путем линейной замены
. Остается только линейная модель, аппроксимирующая исходную модель. Линейные модели, как видели, легко понять, потому что они производят либо экспоненциальный рост, либо распад.Вопросы для самопроверки:
– Выполните аналогичный анализ для другого равновесия этой модели, чтобы показать, что оно нестабильно. Каким будет коэффициент растяжения, на который расстояния от точки равновесия растут с каждым шагом времени?
В результате аналогичного анализа в окрестности 0 обнаружится, что линеаризация при
дает неустойчиво. В общем случае, когда коэффициент растяжения больше 1 по абсолютной величине, равновесие нестабильно. И наоборот, когда оно меньше 1 по абсолютной величине, равновесие стабильно.Из курса математического анализа известно, что вышеописанный процесс линеаризации напоминает аппроксимацию графика функции по касательной прямой. Развивая эту идею коэффициент растяжения в предыдущем примере можно было бы выразить как отношение
. Но , очень близкие к , то последнее выражение очень близко к предельному значению . Но этот предел по определению является не чем иным, как производной , производной функции, определяющей модель. Итак, мы доказали следующую теорему.Теорема. Если модель
имеет равновесное значение , то нестабильно, а при