Рафаэль Лаос-Бельтра - Том 28. Математика жизни. Численные модели в биологии и экологии. Страница 22
- Категория: Научные и научно-популярные книги / Математика
- Автор: Рафаэль Лаос-Бельтра
- Год выпуска: -
- ISBN: -
- Издательство: -
- Страниц: 27
- Добавлено: 2019-02-05 10:37:18
Рафаэль Лаос-Бельтра - Том 28. Математика жизни. Численные модели в биологии и экологии. краткое содержание
Прочтите описание перед тем, как прочитать онлайн книгу «Рафаэль Лаос-Бельтра - Том 28. Математика жизни. Численные модели в биологии и экологии.» бесплатно полную версию:Жизнь — одно из самых прекрасных и сложных явлений на планете, изучением которого с начала XX века занимается не только одна биология. Физики, а затем и математики обнаружили, что некоторые биологические явления можно описать с помощью математического языка. Так родилась новая дисциплина — математическая биология, или биоматематика. Благодаря ей сегодня можно получить ответы на множество важных вопросов, касающихся биологии и биомедицины. Эта книга представляет собой панорамный обзор различных явлений, которые изучает биоматематика.
Рафаэль Лаос-Бельтра - Том 28. Математика жизни. Численные модели в биологии и экологии. читать онлайн бесплатно
* * *
СЕТЬ ХОПФИЛДА
Механизм обучения, запоминания букв, цифр и сигналов светофора можно смоделировать с помощью нейронной сети. Модель памяти, определяемая с помощью тензорного произведения, известна как сеть Хопфилда. Она названа в честь исследователя Джона Джозефа Хопфилда, который представил эту модель в 1980-е годы. Сегодня модель Хопфилда используется в самых разных цифровых системах: не только для решения множества физических задач, но и в электронике, и при обработке изображений.
Модель памяти Хопфилда из восьми нейронов. Каждый нейрон в этой модели связан со всеми остальными.
* * *
Решение систем уравнений. Эксперимент энтомологаОбратные матрицы применяются также для решения систем уравнений. Рассмотрим систему из трех уравнений с тремя неизвестными:
а11х + а12y + а13z = b1
а21х + а22y + а23z = b2
а31х + а32y + а33z = b3
Матрицы также используются для представления систем уравнений:
Это равенство равносильно следующему:
А·X = В.
Если мы найдем матрицу, обратную А, то есть А-1, а затем умножим обе части равенства на эту обратную матрицу:
А-1·А·Х = А-1· В,
то, поскольку произведение А·А-1 равно единичной матрице Е, имеем:
Е·Х = А-1·В.
Кроме того, так как произведение любой матрицы на единичную матрицу Е равно исходной матрице, получим:
Х = А-1·В.
Таким образом, решить систему уравнений, то есть определить значения х, у, z, можно с помощью обратной матрицы коэффициентов: нужно умножить ее на вектор-столбец свободных членов системы уравнений.
Продемонстрируем этот метод на примере под названием «эксперимент энтомолога». Допустим, что мы отправились в поле в поисках определенного вида насекомых и разместили ловушки там, где эти насекомые водятся. Спустя несколько дней мы вернулись к ловушкам, чтобы собрать насекомых. В лаборатории мы установили, что в ловушках оказалось 180 насекомых. Мы разделили их на молодых (обозначим их через х) и взрослых (у) особей. Имеем первое уравнение системы:
х + у = 180.
На основе результатов аналогичных экспериментов, проведенных ранее, мы знаем, что для насекомых этого вида соотношение молодых и взрослых особей равно 2 к 1. Кроме того, в силу естественных причин 6 взрослых насекомых умерло:
2х = у — 6.
Чтобы определить численность молодых и взрослых особей, нужно решить следующую систему уравнений:
х + у = 180,
2х = у — 6.
Второе уравнение можно записать в виде: 2х — у = —6. Система примет вид:
х + у = 180,
2х — у = -6.
В матричной нотации эта система уравнений записывается так:
Имеет ли система уравнений решение?
Проницательные математики имеют одну достойную привычку — они не тратят время на бесполезные действия. Одним из наиболее ярких примеров этому является решение систем уравнений. Рассмотрим все возможные группы систем уравнений.
Во-первых, система может не иметь решений — в этом случае она называется несовместной. Представим, что система состоит из двух уравнений, описывающих две параллельные прямые. Поскольку прямые не пересекаются, система не будет иметь решений. Во-вторых, система может иметь бесконечно много решений, то есть быть неопределенной. Продолжив аналогию с прямыми, такая система состоит из двух уравнений, описывающих две совпадающие прямые, имеющие бесконечно много общих точек. Наконец, если система из двух уравнений описывает прямые, пересекающиеся в одной точке, она называется совместной и определенной. Ее решением будет единственная точка пересечения прямых (х, у).
Рассмотрим систему из трех уравнений, которая в матричном виде выглядит так:
Система является совместной и определенной, если определитель матрицы А
отличен от нуля. Если определитель А равен 0, система будет либо совместной и неопределенной, либо несовместной. К примеру, система уравнений в эксперименте энтомолога в матричном виде будет записываться так:
Поскольку эта система является совместной и определенной, ее можно решить.
И действительно, если мы вычислим определитель
он будет отличен от нуля.
Сколько молодых и взрослых насекомых поймал энтомолог. Правило Крамера
Правило Крамера — это метод решения систем линейных уравнений с помощью определителей. Он был представлен Габриэлем Крамером в 1750 году.
Промежуточный этап решения системы уравнений по правилу Крамера в программе MathLab.
Значения неизвестных определяются путем вычисления определителя для двух типов матриц, Dj и D. Правило Крамера можно использовать только тогда, когда число уравнений равно числу неизвестных, а определитель матрицы коэффициентов отличен от нуля (det(D) не = 0). Объясним правило Крамера на примере эксперимента энтомолога. Система линейных уравнений выглядит так:
Обозначим через D матрицу коэффициентов системы:
Определитель этой матрицы det(D) равен —3. Так как система имеет две неизвестные, х и у, имеем две матрицы Dj: Dx и Dy. Чтобы составить матрицу Dj, нужно заменить j-й столбец матрицы D на вектор-столбец, образованный свободными членами системы:
В нашем эксперименте первой неизвестной является х, поэтому j будет равен 1. Если мы заменим первый столбец матрицы D на вектор-столбец, образованный свободными членами системы, матрица Dx примет вид:
det(Dx) будет равен —174, так как (180)·(—1) — 1·(—6) = —174. Рассуждая аналогичным образом и учитывая, что второй неизвестной является у, то есть j = 2, получим, что матрица Dy имеет вид:
Ее определитель равен —366, так как det(Dy) равен 1·(—6) — 180·2.
Правило Крамера гласит, что решение системы уравнений можно найти, вычислив следующие выражения:
Следовательно, в эксперименте энтомолога получим:
Энтомолог поймал 38 молодых особей (х) и 122 взрослых (у).
Глава 6
Экология и математика. Взаимовыгодное сотрудничество
Живые существа, будь то растения, животные или микроорганизмы, взаимодействуют между собой и с окружающей средой. Биологические организмы, принадлежащие к различным видам, образуют общую природную среду — экосистему. В экосистеме можно выделить некоторые физические факторы, также называемые абиотическими, поскольку они не имеют биологической природы, и биотические факторы, которые относятся к живым обитателям экосистемы. Абиотические факторы — это все факторы, связанные с геологией и климатом: свет, вода, температура, атмосфера и состав почвы. К биотическим факторам относятся растения, травоядные и хищные животные, грибы, бактерии и т. д.
Эрнст Генрих Геккель (1834–1919) первым ввел термин «экология». Справа изображено созданное им «древо жизни».
Экосистемы изучает экология, появившаяся в XIX веке как подраздел биологии. Она преимущественно рассматривает задачи, связанные с многообразием живых существ (биологическим разнообразием), взаимосвязи между живыми организмами и окружающей средой. С момента появления экологии в ней использовались инструменты математической биологии для построения моделей, позволяющих описывать и прогнозировать экологические явления. Это привело к быстрому развитию новой науки и появлению в ней многих понятий и теорий, имеющих математическую основу.
Жалоба
Напишите нам, и мы в срочном порядке примем меры.