Перегляд вихідного коду сторінки Рівняння Лотки — Вольтерри

{{Диференціальні рівняння|Відомі рівняння}}
[[Файл:Lotka Volterra dynamics.svg|альт=|міні|Автоколивання численності хижаків (червона крива) та жертв (синя крива)]]
'''Рівня́ння Ло́тки&nbsp;— Вольте́рри''' або '''рівня́ння хижа́к&nbsp;— же́ртва'''&nbsp;— система двох звичайних диференціальних рівнянь першого порядку, яка описує кінетику чисельності популяції з одним типом хижаків і одним типом жертв. Характерною особливістю рівннянь є те, що їхнім розв'язком є [[автоколивання]]. Рівняння запропонували незалежно [[Альфред Джеймс Лотка]] та [[Віто Вольтерра]], в [[1925]] та [[1926]] роках, відповідно.

Рівняння мають вигляд
: <math>\frac{\mathrm{d} x}{\mathrm{d} t} = x \cdot (\alpha - \beta \cdot y) </math>
: <math>\frac{\mathrm{d} y}{\mathrm{d} t} = - y \cdot (\gamma - \delta \cdot x) </math>

де <math>x</math> — кількість жертв, наприклад, зайців, <math>y</math> — кількість хижаків, наприклад, вовків, <math> \alpha, \beta, \gamma, \delta </math>&nbsp;— певні [[параметр]]и.

У рівняння входять такі процеси: розмноження жертв та їхня загибель в результаті поїдання хижаками, розмноження та вимирання хижаків. Вважається, що розмноження хижаків пропорційне кількості їжі, тобто, кількості потенційних жертв у популяції.

== Стаціонарні точки ==
Система рівнянь має дві [[стаціонарна точка|стаціонарні точки]]:
# <math> x = 0, \quad y = 0 </math> — ця точка відповідає відсутності в популяції як жертв, так і хижаків.
# <math> x = \gamma/\delta, \quad y = \alpha/\beta </math>

Аналіз стійкості стаціонарних точок показує, що перша з них (нульова) є [[сідлова точка|сідловою]], а друга&nbsp;— [[фокус (атрактор)|фокусом]]. [[Показник Ляпунова]] для фокуса чисто уявний, тому з лінійного аналізу зробити висновок про стійкість чи нестійкість фокуса неможливо. Однак для рівнянь Лотка-Вольтерра існує [[інтеграл руху]], який показує, що [[фазова траєкторія|фазові траєкторії]]&nbsp;— замкнуті криві, всередині яких знаходиться фокус.

== Інтеграл руху ==
[[Файл:Lotka-Volterra.svg|thumb|Фазові траєкторії]]
Для розв'язків рівняння Лотки-Вольтерра існує [[інтеграл руху]]
: <math>  y^\alpha e^{-\beta y} \, x^\gamma e^{-\delta x} = \text{const}. </math>

Типові [[фазова траєкторія|фазові траєкторії]] показані на малюнку праворуч. При значному розмноженні жертв створюються умови для розмноження хижаків завдяки доступності їжі. Але розмноження хижаків призводить до зменшення числа жертв. Коли число жертв сильно падає, хижаки теж гинуть через недостатню кількість їжі. Тільки тоді, коли кількість хижаків досягає мінімуму, популяція жертв знову починає зростати.

Існування інтегралу руху призводить до того, що величини популяцій визначаються початковими умовами. В цій задачі немає [[граничний цикл|граничного циклу]], який був би [[атрактор]]ом для фазових траєкторій. Цикли в задачі хижак-жертва мають байдужу стійкість.

== Узагальнена модель Лотки-Вольтерри ==

Модель Лотки-Вольтерра може бути узагальнена для багатьох популяцій (<math> N </math>). Для них ми маємо такі рівняння:

: <math>\frac{\mathrm{d} x_i}{\mathrm{d} t} = \left( a_i - \sum_{j=1}^{N}{b_{ij} \cdot y_j} \right) \cdot x_i </math>

: <math>\frac{\mathrm{d} y_i}{\mathrm{d} t} = \left( \sum_{j=1}^{N} c_{ij} \cdot x_j - d_i \right) \cdot y_i </math>

де параметри <math>a_i, b_{ij}, c_{ij}, d_i</math> мають такий же сенс як у моделі із двома видами організмів.

== Реалістична модель «хижак-жертва» ==

[[Файл:wykresruchomy.gif|thumb|На графіку показано зміна чисельності населення жертв і хижаків у часі.]]

Недолік моделі Лотки&nbsp;— Вольтерри полягає у тому, що при нульовій чисельності хижаків популяція жертв необмежено зростає. Таким чином, у більш реалістичних моделях, що описують це явище, має бути пропускна здатність <math>K</math>&nbsp;— максимальна кількість осіб, якої може досягати розмір популяції. Рівняння, що враховує цей чинник{{Джерело?}}:

: <math>\frac{\mathrm{d} x}{\mathrm{d} t} = x \cdot \left(r \cdot \left(1 - \frac{x}{K}\right) - \frac{k  \cdot y}{x + D}\right) </math>

: <math>\frac{\mathrm{d} y}{\mathrm{d} t} = y \cdot \left(s \cdot \left(1 - \frac{h \cdot y}{x}\right)\right)</math>

де <math>D, h, s</math>&nbsp;— перебувають у постійній залежності від моделі.

== Рівняння Бейлі ==
Нехай група складається з <math>m</math> однорідно перемішуваних індивідуумів, у якій на момент часу <math>t</math> є <math>u_{1}</math> сприйнятливих особин, <math>u_{2}</math> джерел інфекції та <math>u_{3}</math> видалених, тобто ізольованих, померлих або одужавших й ставших несприйнятливими до інфекції індивідуумів. Якщо припустити, що середнє число нових випадків захворювання, які з'являються у інтервалі <math>dt,</math> є прямопропорційним <math>u_{1}u_{2}</math> і в цей проміжок часу групу покидають <math>u_{1}u_{2}dt</math> індивідуумів, то рівняння руху процесу розповсюдження інфекції приймуть вид

<math>\begin{matrix}u_{1}'=-\gamma_{12}u_{1}u_{2}, 
\\ u_{2}'=-u_{2}(\mu_{2}-\gamma_{12}u_{1}),\\ u_{3}'=\mu_{2}u_{2}.  \end{matrix}</math>

Тут <math>\gamma_{12}</math> означає частоту контактів, а <math>\mu_{2}</math> - частоту випадків видалення.

Цю модель прийнято називати рівняннями Бейлі. Ця система є частковим випадком системі Лоткі-Вольтерра. 

Розгляньмо тепер математичну модель інфекційного захворювання як конфлікту між імунною системою організму та популяцією збудника хвороби. Імунна система - це дифузний орган, який функціонує у кожному організмі хребетних й забезпечує його генетичну сталість. Імунітет - функція імунної система, яка полягає у розпізнаванні й захисті організму від живих тіл та речовин, які несуть на собі ознаку генетично чужорідної інформації.

Г.І.Марчук запропонував основні характеристики інфекційного захворювання на момент часу <math>t:</math>

* концентрація патогенних розмножуваних антигенів <math>u_{1}(t)</math>;
* концентрація антитіл <math>u_{2}(t);</math>
* концентрація плазмоцитів <math>u_{3}(t);</math>
* відносна характеристика ураженого органу або частка ураженої частини органу <math>u_{4}(t)\in[0,1].</math>

Синергетика антигенів та антитіл носить характер, аналогічний до взаємодії "хижак - жертва". 

Рівняння руху розглядуваного імунного процесу для усіх <math>t>\tau</math> можна записати у вигляді

<math>\begin{matrix}  u_{1}'=(\mu_{11}-\alpha_{12}u_{2})u_{1},\\ u_{2}'=-(\mu_{22}+\alpha_{21}u_{1})u_{2}+\mu_{23}u_{3},\\ u_{3}'=\mu_{12}u_{1}(t-\tau)u_{2}(t-\tau)\xi(u_{4})-\mu_{33}(\mu_{3}-u^{*}_{3}),\\ u_{4}'=(\mu_{41}u_{1}-\mu_{44}u_{4})H(1-u_{4}).       \end{matrix}</math>

Тут:

<math>\mu_{11}</math> - коефіцієнт розмноження антигенів

<math>\alpha_{12}</math> - частота контактів, пов'язана із ймовірністю нейтралізації антигену антитілами при зустрічі із ними

<math>\mu_{22}</math> - коефіцієнт, зворотно пропорційний часу розпаду антитіл

<math>\alpha_{21}</math> - коефіцієнт, який характеризує зменшення числа антитіл у інтервалі часу <math>dt</math> за рахунок зв'язку із антигенами

<math>\mu_{23}</math> - швидкість виробництва антитіл однією плазмоклітиною

<math>\mu_{12}</math> - коефіцієнт стимуляції плазмоцитів, який характеризує ймовірність зустрічі антигенів-антитіл, збудження каскадної реакції й число утворюваних нових клітин

<math>\tau</math> - запізнювання, необхідне для формування популяції плазмоклітин з імунної клітини із рецептором <math>u_{2}</math> , стимульованої антитілами концентрації <math>u_{1}</math> 

<math>\mu_{33}</math> - коефіцієнт, який дорівнює зворотній величині часу життя плазмоклітин

<math>\xi(x)</math> - неперервна й незростаюча на сегменті <math>0\leq x\leq 1</math> функція, яка враховує погіршення загального стану організму, викликаного значним ураженням органу, <math>\xi(0)=1,\,\,\xi(1)=0</math>

<math>u^{*}_{3}</math> - нормальний рівень імунокомпетентних клітин у здоровому організмі; <math>u^{*}_{3}=0,</math> якщо організм є толерантним (несприйнятливим)

<math>H(x)=1</math>  при <math>x\geq0,\,\,H(x)=0</math> при <math>x<0</math> - функція Хевісайда (функція включення).<ref>{{Cite book|title=А.М.Нахушев - Уравнения математической биологии.|last=|first=|year=|publisher=|location=|pages=|language=|isbn=}}</ref>



<br />

== Див. також ==
* [[Рівняння Ардіті-Гінзбурга]]
* [[Матриця угрупування]]
* [[Ефективність хижаків]]

== Джерела ==
{{reflist}}
{{без джерел|дата=листопад 2019}}

== Література ==
* Ніколя Бакаер, П. Є. Шевчук : Коротка історія математичної динаміки населення. 2021. ISBN 979-10-343-8562-1. [http://www.ummisco.ird.fr/perso/bacaer/uk.pdf Pdf] 
* {{книга
|автор       = Сугаков В. Й.
|заголовок   = Основи синерґетики 
|рік         = 2001
|видавництво = Обереги
|місто       = {{Comment|К.|Київ}}
|сторінок    = 287
}}
* {{книга 
|автор       = Хакен Г. 
|заголовок   = Синергетика 
|рік         = 1980 
|видавництво = Мир 
|місто       = {{Comment|М.|Москва}}
|сторінок    = 406
}}

{{sci-stub}}

[[Категорія:Синергетика]]
[[Категорія:Математична біологія]]
[[Категорія:Математичні моделі]]
[[Категорія:трофічна екологія]]
[[Категорія:Хижацтво]]
[[Категорія:Звичайні диференціальні рівняння]]
[[Категорія:Статистичні моделі]]
[[Категорія:Синекологія]]
[[Категорія:Нерухомі точки (математика)]]