Interakcje. Konkurencja. wykład 2

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Interakcje. Konkurencja. wykład 2"

Transkrypt

1 Interakcje. Konkurencja wykład 2

2 Ekologiczna istota konkurencji Kiedy konkurujące gatunki mogą współwystępować? Kiedy na skutek konkurencji jeden z nich wyginie? wykład 2/2

3 Tempo wzrostu populacji Tempo wzrostu niezależne od zagęszczenia Ludzkości przybywa w postępie geometry cznym, a zasobów (jedzenia) w postępie arytmetycznym. N, liczebność dn =rn dt t, czas r=b d b rozrodczość (births) d śmiertelność (deaths) Thomas Malthus wykład 2/3

4 Tempo wzrostu populacji Tempo wzrostu zależne od zagęszczenia N, liczebność populacji K dn N =rn (1 ) dt K t, czas r=b d K pojemność środowiska Pierre-François Verhulst

5 Model konkurencji Model Lotki-Volterry dla konkurencji międzygatunkowej Założenia: Tempo wzrostu populacji każdego z gatunków (r1, r2) jest stałe. Współczynniki konkurencji α oraz β są stałe Pojemność środowiska jest stała Osobniki w obrębie każdego gatunku są identyczne Alfred Lotka oscylacje stężeń w reakcji chemicznej Nie ma opóźnienia w reakcji gatunku na zmiany liczebności konkurenta Nie ma możliwości zróżnicowania zasobów pomiędzy gatunki Vito Volterra połów ryb w Adriatyku wykład 2/5

6 Model konkurencji 1 dn 1 N1 =r 1 N 1 (1 ) dt K1 liczebność populacji Wzrost populacji dwóch gatunków K r1 = b1 d1 czas (t) spowolnienie wzrostu na skutek zużywania zasobów przez gatunek1 2 dn 2 N2 =r 2 N 2 (1 ) dt K2 r2 = b2 d2 liczebność populacji K czas (t) wykład 2/6

7 Model konkurencji Wzajemne ograniczenie zasobów 1 2 zmniejszenie przez gatunek 2 zasobów dostępnych dla gatunku 1 dn 1 N 1 α N2 =r 1 N 1 (1 ) dt K 1 K1 dn 2 N2 β N1 =r 2 N 2 (1 ) dt K2 K 2 K w wyniku konkurencji liczebność populacji Współczynniki konkurencji α zmniejszenie zasobów gatunku 1 przez gatunek 2 β - zmniejszenie zasobów gatunku 2 przez gatunek 1 K czas (t) wykład 2/7

8 Model konkurencji Jakie kombinacje są stabilne? Kiedy liczebność się nie zmienia czyli dn/dt jest stałe. dn 1 N 1 α N2 =r 1 N 1 (1 ) dt K 1 K1 =0 N1= K1 α N2 N2= K2 β N1 =0 =0 N1 K1 b α=tg a=tg y = ax +b N1= αn2 + K1 N2 wykład 2/8

9 Model konkurencji Kiedy dn/dt jest stałe? N1= K1 α N2 Taką liczebność musi mieć gatunek 1 (przy dowolnej liczebności gatunku 2), żeby utrzymana została równowaga. N2= K2 β N1 Taką liczebność musi mieć gatunek 1 (przy dowolnej liczebności gatunku 2), żeby utrzymana została równowaga. wykład 2/9

10 Model konkurencji Rozwiązanie metodą graficzną 1. Szukamy miejsc zerowych N1= K1 α N2 brak konkurenta zwykłe równanie logistyczne dla N2= 0 mamy N1=K1 dla N1=0 mamy N2=K1/α pojemność środowiska zmieniona przez oddziaływania konkurencyjne siła konkurencji gatunku 2 z gatunkiem 1 (ile zasobów zabiera) Analogicznie robimy dla równania drugiego: N2= K2 β N1 wykład 2/10

11 Model konkurencji 2. Rysujemy rozwiązania N1 N1 K 2/ β K1 K1/ α Możliwe kombinacje N1 i N2, przy których N1 jest stałe. N2 N2 K2 Możliwe kombinacje N1 i N2, przy których N2 jest stałe. Koegzystencja gatunków jest możliwa w punkcie przecięcia tych prostych. wykład 2/11

12 Rozwiązanie modelu Izokliny graficzne rozwiązanie układu równań N1 K2/ β K1 n1 n2 K2 K1/ α N2 Punkt równowagi (n1, n2) wykład 2/12

13 Możliwe rozwiązania: izokliny K2/ β zwycięża gatunek 2 liczebność gatunku 1 K1 K1 < K2/ β K2 > K1/ α K1/ α K1 K1 zwycięża gatunek 1 K2 / β K1 > K2/ β K2 <K1/ α K2 K2 K1/ α równowaga trwała równowaga nietrwała K2/ β K1 > K2/ β K2 > K1/ α K2/ β K1/ α K2 K1 < K2 / β K2 < K1/ α K1 liczebność gatunku 2 K2 K1 / α wykład 2/13

14 Wyparcie konkurencyjne W wyniku oddziaływań konkurencyjnych możliwe jest całkowite wyparcie jednego gatunku przez drugi Oddziaływania konkurencyjne zawężają niszę realizowaną Nisza realizowana może zostać wypchnięta poza niszę fundamentalną. zwycięża gatunek 1 liczebność gatunku 1 zwycięża gatunek 2 liczebność gatunku 2 Silniejszy konkurent wypiera całkowicie słabszego w obrębie jego niszy potencjalnej nie stacza miejsca na realizowaną wykład 2/14

15 Zasada wyparcia konkurencyjnego Przykład: eksperyment Gaussego, dwa gatunki pantofelków hodowane razem hodowane oddzielnie wykład 2/15

16 Zasada wyparcia konkurencyjnego Model numeryczny Lev V. Kalmykov and Vyacheslav L. Kalmykov's paper "A mechanistic verification of the competitive exclusion principle", 2013, ArXiv wykład 2/16

17 Zasada wyparcia konkurencyjnego Zasada Gausego Dwa gatunki o identycznych niszach nie mogą koegzystować. Jeżeli dwa gatunki współwystępują w stabilnym środowisku, jest to możliwe dzięki zróżnicowaniu nisz realizowanych. Uwaga! Zróżnicowanie nisz może być skutkiem bieżącej konkurencji ( pąkle), efekt ekologiczny albo wynikać ze zróżnicowania nisz w przeszłości ( lasówki), efekt ewolucyjny ch ej u D on ni encji i M ur nk Ko wykład 2/17

18 Konkurencyjne uwolnienie Odwrotność zasady Gausego: J Diamond, 1975 świetliste lasy niskopienne Jeśli zabraknie konkurenta, gatunek może rozszerzyć niszę wysokopienny las deszczowy zarośla nadmorskie Nowa Gwinea Bagabag Nowa Brytania, Tolokiwa, Karkar Espiritu Santo

19 Konkurencyjne uwolnienie Eksperyment: Meriones tristrami (suwak anatolijski) Gerbillus allenbyi (myszoskoczek) suwak myszoskoczek góra Karmel suwak myszoskoczek wykład 2/19

20 Wzajemny antagonizm równowaga nietrwała K1 > K2/ β K2 > K1/ α Dla obu gatunków konkurencja międzygatunkowa silniejsza niż wewnątrzgatunkowa. Wynik interakcji zależy przede wszystkim od względnych zagęszczeń obydwu gatunków na podstawie modelu nie można przewidzieć wyniku. wykład 2/20

21 Wzajemny antagonizm dorosłe lubią jeść jaja dorosłe lubią jeść poczwarki larwy lubią jeść jaja larwy lubią jeść poczwarki T. confusum Trojszyk ulec (Tribolium confusum) T. confusum T. confusum T. confusum Trojszyk gryzący (Tribolium castaneum) Żuki każdego gatunku zjadały więcej osobników drugiego gatunku niż własnego

22 Konkurencja i regulacja liczebności Skutki konkurencji o zasoby nie dotykają wszystkich osobników w takim samym stopniu Clutton-Brock et al. 1987

23 Konkurencja i śmiertelność Tribolium confusum 1) śmiertelność niezależna od zagęszczenia: brak konkurencji 2) śmiertelność zależna od zagęszczenia: efekt konkurencji 3) śmiertelność nadkompensuje zagęszczenie: silny efekt konkurencji wykład 2/23

24 Konkurencja i śmiertelność Brak nadkompensacji: śmiertelność młodych pstrągów (Le Cren 1973) wykład 2/24

25 Ilościowy opis konkurencji K = log (zagęszczenie początkowe) log (zagęszczenie końcowe) roślina wydmowa niedokompensacja mklik (ćma) dokładna kompensacja Drosophila inna ćma skrajna nadkompensacja skrajna nadkompensacja wykład 2/25

26 Zagęszczenie a przegęszczenie Efekt konkurencji zależy nie tyle od zagęszczenia, co od stłoczenia (crowding) Jakie jest zagęszczenie owadów żerujących na danym gatunku rośliny? wykład 2/26

27 Zagęszczenie: różne podejścia zagęszczenie ważone przez zasoby 16 owadów / 4 rośliny = 4 owady/roślina zagęszczenie na osobnika (owada) ( 13 x x1 ) / 16 = zagęszczenie na roślinę (siła oddziaływania owadów) średnia harmoniczna =1.3 owada / roślina No to jakie w takim razie jest zagęszczenie owadów? wykład 2/27

28 Regulacja zagęszczenia śmiertelność i rozrodczość per capita Konkurencja, poprzez wpływ na rozrodczość i śmiertelność, utrzymuje liczebność populacji na w miarę stałym poziomie. Liczebność w punkcie równowagi jest tożsama z pojemnością środowiska, K. wykład 2/28

Wykład 2. Rodzaje konkurencji. Modele wzrostu populacji

Wykład 2. Rodzaje konkurencji. Modele wzrostu populacji Wykład 2 Rodzaje konkurencji. Modele wzrostu populacji Konkurencja o charakterze eksploatacji konkurencja o zasoby, które są w niedomiarze działanie jednego konkurenta zmniejsza ilość zasobów dostępną

Bardziej szczegółowo

Ekologia ogólna. wykład 7. Regulacja liczebności populacji Interakcje między organizmami

Ekologia ogólna. wykład 7. Regulacja liczebności populacji Interakcje między organizmami Ekologia ogólna wykład 7 Regulacja liczebności populacji Interakcje między organizmami Dlaczego? N, liczebność 19 mln słoni przez 750 lat t, czas dn =rn dt r=b d Skoro populacje nie rosną w nieskończoność,

Bardziej szczegółowo

Konkurencja Wykład 1. Zasoby, nisza, wypieranie. Agnieszka Kloch

Konkurencja Wykład 1. Zasoby, nisza, wypieranie. Agnieszka Kloch Konkurencja Wykład 1 Zasoby, nisza, wypieranie Agnieszka Kloch akloch@biol.uw.edu.pl Podręczniki M. Begon, CR Townsend, JL Harper Ecology. From Individuals to Ecosystems Begon i in. (1999) Ekologia populacji

Bardziej szczegółowo

Konkurencja. wykład 5 Konsekwencje ekologiczne i ewolucyjne konkurencji

Konkurencja. wykład 5 Konsekwencje ekologiczne i ewolucyjne konkurencji Konkurencja wykład 5 Konsekwencje ekologiczne i ewolucyjne konkurencji Efekty konkurencji ekologiczne: jeden gatunek wypierany z danego siedliska przez drugi można zaobserwować spadek dostosowania (niższa

Bardziej szczegółowo

Konkurencja. wykład 4 Konkurencja a zespół organizmów

Konkurencja. wykład 4 Konkurencja a zespół organizmów Konkurencja wykład 4 Konkurencja a zespół organizmów Zespół organizmów Zbiór gatunków (populacji) wykorzystujących tę samą przestrzeń w tym samym czasie wszystkie gatunki na danym obszarze uwarunkowania

Bardziej szczegółowo

Wykład z modelowania matematycznego.

Wykład z modelowania matematycznego. Wykład z modelowania matematycznego. Modele z jedną populacją. Problem. Szybkość zmian zagęszczenia populacji. Założenia. Ciągłość procesów zachodzących w populacji (nawet w najkrótszym przedziale czasowym

Bardziej szczegółowo

MODELE WIELOPOPULACYJNE. Biomatematyka Dr Wioleta Drobik

MODELE WIELOPOPULACYJNE. Biomatematyka Dr Wioleta Drobik MODELE WIELOPOPULACYJNE Biomatematyka Dr Wioleta Drobik UKŁADY RÓWNAŃ RÓŻNICZKOWYCH ZWYCZAJNYCH Warunek początkowy: x(t 0 )=x 0, y(t 0 )=y 0 Funkcje f i g to zadane funkcje ciągłe trzech zmiennych: t,

Bardziej szczegółowo

Konkurencja. Wykład 4

Konkurencja. Wykład 4 Konkurencja Wykład 4 W terenie Eksperyment w terenie 1. manipulacja liczebnością jednego lub dwóch konkurentów 2. obserwacja zmian przeżywalności, płodności itd. 3. porównanie z parametrami obserwowanymi

Bardziej szczegółowo

EKOLOGIA. Populacja termin różnie rozumiany. Cechy osobnicze vs cechy populacji. Ekologia populacji

EKOLOGIA. Populacja termin różnie rozumiany. Cechy osobnicze vs cechy populacji. Ekologia populacji EKOLOGIA Ekologia populacji Populacja termin różnie rozumiany W demografii (człowieka): ludzie zamieszkujący określony rejon: np. populacja Krakowa, populacja Polski południowej, populacja Polski, populacja

Bardziej szczegółowo

Konkurencja. Wykład 3

Konkurencja. Wykład 3 Konkurencja Wykład 3 Współistnienie nierównych konkurentów wykład 3/2 Heterogenność środowiska Do tej pory zakładaliśmy, że środowisko, w którym zachodzi konkurencja, jest homogenne W rzeczywistości: środowisko

Bardziej szczegółowo

Interakcje. Konkurencja a zespół organizmów

Interakcje. Konkurencja a zespół organizmów Interakcje Konkurencja a zespół organizmów Zespół organizmów Zbiór gatunków (populacji) wykorzystujących tę samą przestrzeń w tym samym czasie wszystkie gatunki na danym obszarze uwarunkowania środowiskowe

Bardziej szczegółowo

EKOLOGIA. Populacja termin różnie rozumiany. Cechy osobnicze vs cechy populacji. Ekologia populacji

EKOLOGIA. Populacja termin różnie rozumiany. Cechy osobnicze vs cechy populacji. Ekologia populacji EKOLOGIA Ekologia populacji 1/55 Populacja termin różnie rozumiany W demografii(człowieka): ludzie zamieszkujący określony rejon: np. populacja Krakowa, populacja Polski południowej, populacja Polski,

Bardziej szczegółowo

EKOLOGIA. Dynamika populacji człowieka. Teoria Malthusa. Ekologia populacji. Populacja (miliardy) Rok. Liczebność populacji Ilość zasobów.

EKOLOGIA. Dynamika populacji człowieka. Teoria Malthusa. Ekologia populacji. Populacja (miliardy) Rok. Liczebność populacji Ilość zasobów. EKOLOGIA Ekologia populacji 1/55 Dynamika populacji człowieka 9 Populacja (miliardy) 8 7 6 5 4 3 2 Thomas R. Malthus 1-8 -6-4 -2 2 Rok 2/55 Teoria Malthusa Liczebność populacji Ilość zasobów Czas 3/55

Bardziej szczegółowo

określa, czym się zajmują ekologia, ochrona środowiska i ochrona przyrody określa niszę ekologiczną wybranych gatunków

określa, czym się zajmują ekologia, ochrona środowiska i ochrona przyrody określa niszę ekologiczną wybranych gatunków WYMAGANIA EDUKACYJNE Z EKOLOGII Z ELEMENTAMI OCHRONY ŚRODOWISKA DLA KLASY III ZAKRES ROSZERZONY Biologia na czasie 3 zakres rozszerzony Dział programu Lp. Temat Poziom wymagań konieczny (K) podstawowy

Bardziej szczegółowo

MODELE ODDZIAŁYWAŃ MIĘDZY DWIEMA POPULACJAMI

MODELE ODDZIAŁYWAŃ MIĘDZY DWIEMA POPULACJAMI MODELE ODDZIAŁYWAŃ MIĘDZY DWIEMA POPULACJAMI Biomatematyka Dr Wioleta Drobik-Czwarno UKŁADY RÓWNAŃ RÓŻNICZKOWYCH ZWYCZAJNYCH UKŁADY RÓWNAŃ RÓŻNICZKOWYCH ZWYCZAJNYCH Warunek początkowy: x(t 0 )=x 0, y(t

Bardziej szczegółowo

27.10. 2011. Wzrost zależny od zagęszczenia

27.10. 2011. Wzrost zależny od zagęszczenia 27.10. 2011 Wzrost zależny od zagęszczenia Ochrona pop. zwierząt Rycina z Turchin 1999 Zagadnienie regulacji populacji Mechanizmy negatywnej zależności od zagęszczenia Model wzrostu logistycznego Założenia

Bardziej szczegółowo

14 Modele z czasem dyskretnym

14 Modele z czasem dyskretnym 14 Modele z czasem dyskretnym Przykłady i zadania z tego rozdziału ilustrują materiał zawarty w rozdziałach 12 i 15 książki 141 Metoda pajęczynowa PRZYŁAD 141 Na poniższych rysunkach zilustrowano metodę

Bardziej szczegółowo

Konkurencja. Wykład 3

Konkurencja. Wykład 3 Konkurencja Wykład 3 Współistnienie nierównych konkurentów wykład 3/2 Heterogenność środowiska Do tej pory zakładaliśmy, że środowisko, w którym zachodzi konkurencja, jest homogenne W rzeczywistości: środowisko

Bardziej szczegółowo

Obliczenia inspirowane Naturą

Obliczenia inspirowane Naturą Obliczenia inspirowane Naturą Wykład 03 (uzupełnienie Wykładu 02) Jarosław Miszczak IITiS PAN Gliwice 31/03/2016 1 / 17 1 2 / 17 Dynamika populacji Równania Lotki-Voltery opisują model drapieżnik-ofiara.

Bardziej szczegółowo

Ekologia i ewolucja interakcji międzygatunkowych

Ekologia i ewolucja interakcji międzygatunkowych Ekologia i ewolucja interakcji międzygatunkowych część I. Konkurencja cześć II. Drapieżnictwo Agnieszka Kloch Barbara Pietrzak Podręczniki Begon i in. (1999) Ekologia populacji J. Weiner. Życie i ewolucja

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do modelowania matematycznego w biologii. Na podstawie wykładów dr Urszuli Foryś, MIM UW

Wprowadzenie do modelowania matematycznego w biologii. Na podstawie wykładów dr Urszuli Foryś, MIM UW Wprowadzenie do modelowania matematycznego w biologii Na podstawie wykładów dr Urszuli Foryś, MIM UW Model matematyczny Jest to teoretyczny opis danego zjawiska na podstawie bieżącej wiedzy (często zwany

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD 3. DYNAMIKA ROZWOJU

WYKŁAD 3. DYNAMIKA ROZWOJU WYKŁAD 3. DYNAMIKA ROZWOJU POPULACJI MODELE Z CZASEM DYSKRETNYM DR WIOLETA DROBIK- CZWARNO MODELE ZMIAN ZAGĘSZCZENIA POPULACJI Wyróżniamy modele: z czasem dyskretnym wykorzystujemy równania różnicowe z

Bardziej szczegółowo

Identyfikacja i modelowanie struktur i procesów biologicznych

Identyfikacja i modelowanie struktur i procesów biologicznych Identyfikacja i modelowanie struktur i procesów biologicznych Laboratorium 1: Modele ciągłe. Model Lotki-Volterry. mgr inż. Urszula Smyczyńska AGH Akademia Górniczo-Hutnicza 1. Ćwiczenie 1: Rozwiązanie

Bardziej szczegółowo

EKOSYSTEMY LĄDOWE WBNZ Teoria niszy, teoria neutralna

EKOSYSTEMY LĄDOWE WBNZ Teoria niszy, teoria neutralna EKOSYSTEMY LĄDOWE WBNZ - 700 Teoria niszy, teoria neutralna SPECJACJA historia = przypadek NIEBYT PULA GATUNKÓW WYMIERANIE ewolucyjna skala czasu ograniczenia dyspersji ograniczenia środowiskowe interakcje

Bardziej szczegółowo

Konkurencja. wykład 6 Konsekwencje ekologiczne i ewolucyjne konkurencji (cd)

Konkurencja. wykład 6 Konsekwencje ekologiczne i ewolucyjne konkurencji (cd) Konkurencja wykład 6 Konsekwencje ekologiczne i ewolucyjne konkurencji (cd) Miejsce na ewolucję N, liczebność dn =rn dt t, czas r=b d b rozrodczość (births) d śmiertelność (deaths) wykład 6/2 Specjacja

Bardziej szczegółowo

Wykład FIZYKA I. 5. Energia, praca, moc. http://www.if.pwr.wroc.pl/~wozniak/fizyka1.html. Dr hab. inż. Władysław Artur Woźniak

Wykład FIZYKA I. 5. Energia, praca, moc. http://www.if.pwr.wroc.pl/~wozniak/fizyka1.html. Dr hab. inż. Władysław Artur Woźniak Wykład FIZYKA I 5. Energia, praca, moc Dr hab. inż. Władysław Artur Woźniak Instytut Fizyki Politechniki Wrocławskiej http://www.if.pwr.wroc.pl/~wozniak/fizyka1.html ENERGIA, PRACA, MOC Siła to wielkość

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia 3. Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki.

Ćwiczenia 3. Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki. Ćwiczenia 3 Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki. Współczynnik przyrostu naturalnego gdzie: U t - urodzenia w roku t Z t - zgony w roku t L t

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia 3. Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki.

Ćwiczenia 3. Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki. Ćwiczenia 3 Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki. Współczynnik przyrostu naturalnego r = U t Z t L t gdzie: U t - urodzenia w roku t Z t - zgony

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia 3 ( ) Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki.

Ćwiczenia 3 ( ) Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki. Ćwiczenia 3 (16.05.2014) Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki. Współczynnik przyrostu naturalnego gdzie: U t - urodzenia w roku t Z t - zgony

Bardziej szczegółowo

EKOSYSTEMY LĄDOWE WBNZ Teoria niszy, teoria neutralna

EKOSYSTEMY LĄDOWE WBNZ Teoria niszy, teoria neutralna EKOSYSTEMY LĄDOWE WBNZ - 700 Teoria niszy, teoria neutralna SPECJACJA historia = przypadek NIEBYT PULA GATUNKÓW WYMIERANIE ewolucyjna skala czasu ograniczenia dyspersji ograniczenia środowiskowe interakcje

Bardziej szczegółowo

EKOLOGIA. Ekologia zespołów. Struktura zespołów. Bogactwo i jednorodność gatunkowa

EKOLOGIA. Ekologia zespołów. Struktura zespołów. Bogactwo i jednorodność gatunkowa EKOLOGIA Ekologia zespołów 1/26 Struktura zespołów Jak można scharakteryzować strukturę zespołu: cechy charakterystyczne Ile gatunków (bogactwo gatunkowe) Względna częstość występowania (dominacja, jednorodność)

Bardziej szczegółowo

Drapieżnictwo. Ochrona populacji zwierząt

Drapieżnictwo. Ochrona populacji zwierząt Drapieżnictwo Ochrona populacji zwierząt Ochrona populacji zwierząt Czy drapieżniki ograniczają liczebność ofiar? Kontrola z góry czy z dołu? Spektakularne przykłady wpływu drapieżnictwa na populacje:

Bardziej szczegółowo

Drapieżnictwo II. (John Stuart Mill 1874, tłum. własne)

Drapieżnictwo II. (John Stuart Mill 1874, tłum. własne) Drapieżnictwo II Jeżeli w ogóle są jakikolwiek świadectwa celowego projektu w stworzeniu (świata), jedną z rzeczy ewidentnie zaprojektowanych jest to, by duża część wszystkich zwierząt spędzała swoje istnienie

Bardziej szczegółowo

Filmy o numerycznym prognozowaniu pogody Pogodna matematyka : zakładka: Filmy

Filmy o numerycznym prognozowaniu pogody Pogodna matematyka :  zakładka: Filmy Modelowanie komputerowe w ochronie środowiska Wykłady x 4 Ćwiczenia x 3 Strona: http://www.icm.edu.pl/~aniat/modele/msos26.html Literatura: Urszula Foryś, Matematyka w biologii, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne,

Bardziej szczegółowo

Ekologia ogólna. wykład 6. Ekologia populacji (cd)

Ekologia ogólna. wykład 6. Ekologia populacji (cd) Ekologia ogólna wykład 6 Ekologia populacji (cd) Struktura przestrzenna rozmieszczenie równomierne zapewnia maksymalną separację osobników środowisko homogenne + antagonizmy (allelopatia u roślin) wykład

Bardziej szczegółowo

EKOLOGIA J = Ekologia zespołów. Struktura zespołów. Bogactwo i jednorodność gatunkowa

EKOLOGIA J = Ekologia zespołów. Struktura zespołów. Bogactwo i jednorodność gatunkowa EKOLOGIA Ekologia zespołów Ekologia 1 Struktura zespołów Jak można scharakteryzować strukturę zespołu: cechy charakterystyczne Ile gatunków (bogactwo gatunkowe) Względna częstość występowania (dominacja,

Bardziej szczegółowo

EKOSYSTEMY LĄDOWE WBNZ BIOCENOZA ZESPÓŁ RÓŻNORODNOŚĆ

EKOSYSTEMY LĄDOWE WBNZ BIOCENOZA ZESPÓŁ RÓŻNORODNOŚĆ EKOSYSTEMY LĄDOWE WBNZ - 700 BIOCENOZA ZESPÓŁ RÓŻNORODNOŚĆ RÓŻNORODNOŚĆ GATUNKOWA FLORY PUSZCZY NIEPOŁOMICKIEJ OKOŁO 250 GAT. L. gat. SKŁADOWE LOKALNEJ RÓŻNORODNOŚCI BIOLOGICZNEJ α = l.gat. w danym środowisku

Bardziej szczegółowo

Wykład 4. Anna Ptaszek. 9 października Katedra Inżynierii i Aparatury Przemysłu Spożywczego. Chemia fizyczna - wykład 4. Anna Ptaszek 1 / 29

Wykład 4. Anna Ptaszek. 9 października Katedra Inżynierii i Aparatury Przemysłu Spożywczego. Chemia fizyczna - wykład 4. Anna Ptaszek 1 / 29 Wykład 4 Katedra Inżynierii i Aparatury Przemysłu Spożywczego 9 października 2015 1 / 29 Podstawy kinetyki chemicznej pochodna funkcji i jej interpretacja, pojęcie szybkości i prędkości, stechiometria

Bardziej szczegółowo

Ekologia ogólna. wykład 1

Ekologia ogólna. wykład 1 Ekologia ogólna wykład 1 Kontakt Agnieszka Kloch 22 556 26 603 akloch@biol.uw.edu.pl CNBCh, IV p., pok. 4.37 (Zakład Ekologii) wykład 1/2 Zaliczenie egzamin 08.06.2017 w porze wykładu pisemny, ~test ogólnouniwersytecki:

Bardziej szczegółowo

Stochastyczna dynamika z opóźnieniem czasowym w grach ewolucyjnych oraz modelach ekspresji i regulacji genów

Stochastyczna dynamika z opóźnieniem czasowym w grach ewolucyjnych oraz modelach ekspresji i regulacji genów Stochastyczna dynamika z opóźnieniem czasowym w grach ewolucyjnych oraz modelach ekspresji i regulacji genów Jacek Miękisz Instytut Matematyki Stosowanej i Mechaniki Uniwersytet Warszawski Warszawa 14

Bardziej szczegółowo

Matematyka licea ogólnokształcące, technika

Matematyka licea ogólnokształcące, technika Matematyka licea ogólnokształcące, technika Opracowano m.in. na podstawie podręcznika MATEMATYKA w otaczającym nas świecie zakres podstawowy i rozszerzony Funkcja liniowa Funkcję f: R R określoną wzorem

Bardziej szczegółowo

Co to jest wektor? Jest to obiekt posiadający: moduł (długość), kierunek wraz ze zwrotem.

Co to jest wektor? Jest to obiekt posiadający: moduł (długość), kierunek wraz ze zwrotem. 1 Wektory Co to jest wektor? Jest to obiekt posiadający: moduł (długość), kierunek wraz ze zwrotem. 1.1 Dodawanie wektorów graficzne i algebraiczne. Graficzne - metoda równoległoboku. Sprowadzamy wektory

Bardziej szczegółowo

Dyskretne modele populacji

Dyskretne modele populacji Dyskretne modele populacji Micha l Machtel Adam Soboczyński 19 stycznia 2007 Typeset by FoilTEX Dyskretne modele populacji [1] Wst ep Dyskretny opis modelu matematycznego jest dobry dla populacji w których

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI POZIOM PODSTAWOWY 5 MAJA Godzina rozpoczęcia: 9:00. Czas pracy: 170 minut. Liczba punktów do uzyskania: 50

EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI POZIOM PODSTAWOWY 5 MAJA Godzina rozpoczęcia: 9:00. Czas pracy: 170 minut. Liczba punktów do uzyskania: 50 Arkusz zawiera informacje prawnie chronione do momentu rozpoczęcia egzaminu. Układ graficzny CKE 01 KOD UZUPEŁNIA ZDAJĄCY PESEL miejsce na naklejkę Instrukcja dla zdającego EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI

Bardziej szczegółowo

Wykład 4. Anna Ptaszek. 27 października Katedra Inżynierii i Aparatury Przemysłu Spożywczego. Chemia fizyczna - wykład 4. Anna Ptaszek 1 / 31

Wykład 4. Anna Ptaszek. 27 października Katedra Inżynierii i Aparatury Przemysłu Spożywczego. Chemia fizyczna - wykład 4. Anna Ptaszek 1 / 31 Wykład 4 Katedra Inżynierii i Aparatury Przemysłu Spożywczego 27 października 2015 1 / 31 Podstawy kinetyki chemicznej pochodna funkcji i jej interpretacja, pojęcie szybkości i prędkości, stechiometria

Bardziej szczegółowo

Czego ekolog może się dowiedzieć od matematyka, czyli słów kilka o modelu drapieżnik-ofiara

Czego ekolog może się dowiedzieć od matematyka, czyli słów kilka o modelu drapieżnik-ofiara 1/32 Czego ekolog może się dowiedzieć od matematyka, czyli słów kilka o modelu drapieżnik-ofiara Urszula Foryś Instytut Matematyki Stosowanej i Mechaniki Zakład Biomatematyki i Teorii Gier WMIM UW Banacha

Bardziej szczegółowo

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa 1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa Dystrybuantą zmiennej losowej X nazywamy prawdopodobieństwo przyjęcia przez zmienną losową X wartości mniejszej od x, tzn. F (x) = P [X < x]. 1. dla zmiennej losowej

Bardziej szczegółowo

Równanie logistyczne zmodyfikowane o ubytki spowodowane eksploatacją:

Równanie logistyczne zmodyfikowane o ubytki spowodowane eksploatacją: Sterowanie populacją i eksploatacja populacji Wykład 5 / 10-11-2011 (można o tym poczytać w podręczniku Krebsa) Modele eksploatacji populacji Model oparty na założeniu logistycznego wzrostu populacji (logistic

Bardziej szczegółowo

UZUPEŁNIA ZDAJĄCY miejsce na naklejkę

UZUPEŁNIA ZDAJĄCY miejsce na naklejkę Arkusz zawiera informacje prawnie chronione do momentu rozpoczęcia egzaminu. MMA 017 KOD UZUPEŁNIA ZDAJĄCY PESEL miejsce na naklejkę EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI POZIOM PODSTAWOWY DATA: 5 maja 017 r.

Bardziej szczegółowo

Modele matematyczne drapieżnictwa

Modele matematyczne drapieżnictwa Modele matematyczne drapieżnictwa Dariusz WRZOSEK Instytut Matematyki Stosowanej i Mechaniki Uniwersytet Warszawski BIOFIZMAT, Grudzień 2015 Rodzaje odziaływań miedzygatunkowych Podstawowe oddziaływania

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD 3. DYNAMIKA ROZWOJU

WYKŁAD 3. DYNAMIKA ROZWOJU WYKŁAD 3. DYNAMIKA ROZWOJU POPULACJI DR WIOLETA DROBIK WSTĘP Podstawy matematyczne Ciąg Granica funkcji Ciągłość funkcji Pochodna i całka CIĄG Lista ponumerowanych elementów pewnego zbioru Ciąg to dowolna

Bardziej szczegółowo

WYKŁADY. Matematyka. dla studentów I roku Farmacji WUM. dr Justyna Kurkowiak

WYKŁADY. Matematyka. dla studentów I roku Farmacji WUM. dr Justyna Kurkowiak WYKŁADY Matematyka dla studentów I roku Farmacji WUM dr Justyna Kurkowiak 209-0-0 WARUNKI ZALICZENIA Matematyka (I semestr) W semestrze można zdobyć 00 punktów. PUNKTACJA Kolokwium I Kolokwium II Kartkówki

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 7

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 7 STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 7 Analiza korelacji - współczynnik korelacji Pearsona Cel: ocena współzależności między dwiema zmiennymi ilościowymi Ocenia jedynie zależność liniową. r = cov(x,y

Bardziej szczegółowo

Dynamika Newtonowska trzy zasady dynamiki

Dynamika Newtonowska trzy zasady dynamiki Dynamika Newtonowska trzy zasady dynamiki I. Zasada bezwładności Gdy działające siły równoważą się ciało fizyczne pozostaje w spoczynku lubporusza się ruchem prostoliniowym ze stałą prędkością. II. Zasada

Bardziej szczegółowo

Interakcje. wykład 6 Konsekwencje behawioralne

Interakcje. wykład 6 Konsekwencje behawioralne Interakcje wykład 6 Konsekwencje behawioralne Terytorializm terytorium aktywnie bronione, areał nie terytorializm może się wiązać z obroną zasobów dotyczy konkurencji wewnątrz- i międzygatunkowej Lottia

Bardziej szczegółowo

INTERAKCJE. DRAPIEŻNICTWO WYKŁAD 5

INTERAKCJE. DRAPIEŻNICTWO WYKŁAD 5 INTERAKCJE. DRAPIEŻNICTWO WYKŁAD 5 Bezpośrednie efekty drapieżnictwa Dynamika populacji Barbara Pietrzak, Uniwersytet Warszawski, 2018 Creel i Christianson 2008 Bezpośrednie efekty drapieżnictwa. Plan

Bardziej szczegółowo

Ekologia ogólna M. wykład 3

Ekologia ogólna M. wykład 3 Ekologia ogólna M wykład 3 Ekologia populacji Populacja - definicja Grupa osobników tego samego gatunku, współwystępujących na tym samym obszarze i w tym samym czasie. współwystępowanie oddziaływanie jeden

Bardziej szczegółowo

MODEL AS-AD. Dotąd zakładaliśmy (w modelu IS-LM oraz w krzyżu keynesowskim), że ceny w gospodarce są stałe. Model AS-AD uchyla to założenie.

MODEL AS-AD. Dotąd zakładaliśmy (w modelu IS-LM oraz w krzyżu keynesowskim), że ceny w gospodarce są stałe. Model AS-AD uchyla to założenie. MODEL AS-AD Dotąd zakładaliśmy (w modelu IS-LM oraz w krzyżu keynesowskim), że ceny w gospodarce są stałe. Model AS-AD uchyla to założenie. KRZYWA AD Krzywą AD wyprowadza się z modelu IS-LM Każdy punkt

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 5

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 5 STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 5 Analiza korelacji - współczynnik korelacji Pearsona Cel: ocena współzależności między dwiema zmiennymi ilościowymi Ocenia jedynie zależność liniową. r = cov(x,y

Bardziej szczegółowo

Modyfikacja schematu SCPF obliczeń energii polaryzacji

Modyfikacja schematu SCPF obliczeń energii polaryzacji Modyfikacja schematu SCPF obliczeń energii polaryzacji Zakład Metod Obliczeniowych Chemii 11 kwietnia 2006 roku 1 Po co? Jak? 2 Algorytm Analiza zbieżności 3 dla układów symetrycznych 4 Fulleren 5 Po co?

Bardziej szczegółowo

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE ZWYCZAJNE - LISTA I

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE ZWYCZAJNE - LISTA I RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE ZWYCZAJNE - LISTA I RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE PIERWSZEGO RZĘDU. ROZWIĄZAĆ RÓWNANIE RÓŻNICZKOWE LUB ZAGADNIENIE POCZĄTKOWE.......6. ln ln...7..8..9. d d.... co.... in.... in co in.6..7..8.

Bardziej szczegółowo

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Modelowanie

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Modelowanie Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania Modelowanie Zad Procesy wykładniczego wzrostu i spadku (np populacja bakterii, rozpad radioaktywny, wymiana ciepła) można modelować równaniem

Bardziej szczegółowo

geograficzna pasożyta (nicień owadobójczy, Steinernema feltiae) jako czynniki wpływające na jego infekcyjność względem gospodarza (trojszyk gryzący,

geograficzna pasożyta (nicień owadobójczy, Steinernema feltiae) jako czynniki wpływające na jego infekcyjność względem gospodarza (trojszyk gryzący, Fluktuacje termiczne środowiska orazzmiennośćzmienność geograficzna pasożyta (nicień owadobójczy, Steinernema feltiae) jako czynniki wpływające na jego infekcyjność względem gospodarza (trojszyk gryzący,

Bardziej szczegółowo

Ekologia wód śródlądowych - W. Lampert, U. Sommer. Spis treści

Ekologia wód śródlądowych - W. Lampert, U. Sommer. Spis treści Ekologia wód śródlądowych - W. Lampert, U. Sommer Spis treści Od tłumacza Przedmowa do pierwszego wydania Przedmowa do drugiego wydania Od Autorów do wydania polskiego 1.Ekologia i ewolucja 1.1.Dobór naturalny

Bardziej szczegółowo

EKOSYSTEMY LĄDOWE WBNZ BIOCENOZA ZESPÓŁ RÓśNORODNOŚĆ

EKOSYSTEMY LĄDOWE WBNZ BIOCENOZA ZESPÓŁ RÓśNORODNOŚĆ EKOSYSTEMY LĄDOWE WBNZ - 700 BIOCENOZA ZESPÓŁ RÓśNORODNOŚĆ RÓśNORODNOŚĆ GATUNKOWA FLORY PUSZCZY NIEPOŁOMICKIEJ OKOŁO 250 GAT. L. gat. SKŁADOWE LOKALNEJ RÓśNORODNOŚCI BIOLOGICZNEJ α = l.gat. w danym środowisku

Bardziej szczegółowo

Wybrane zastosowania równań różniczkowych zwyczajnych w biologii

Wybrane zastosowania równań różniczkowych zwyczajnych w biologii Uniwersytet Mikołaja Kopernika Wydział Matematyki i Informatyki Klaudia Matyjasek nr albumu 219863 praca zaliczeniowa na kierunku matematyka Wybrane zastosowania równań różniczkowych zwyczajnych w biologii

Bardziej szczegółowo

W kolejnym kroku należy ustalić liczbę przedziałów k. W tym celu należy wykorzystać jeden ze wzorów:

W kolejnym kroku należy ustalić liczbę przedziałów k. W tym celu należy wykorzystać jeden ze wzorów: Na dzisiejszym wykładzie omówimy najważniejsze charakterystyki liczbowe występujące w statystyce opisowej. Poszczególne wzory będziemy podawać w miarę potrzeby w trzech postaciach: dla szeregu szczegółowego,

Bardziej szczegółowo

Statystyka i Analiza Danych

Statystyka i Analiza Danych Warsztaty Statystyka i Analiza Danych Gdańsk, 20-22 lutego 2014 Zastosowania wybranych technik regresyjnych do modelowania współzależności zjawisk Janusz Wątroba StatSoft Polska Centrum Zastosowań Matematyki

Bardziej szczegółowo

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy Wykład Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy Zbiorowość statystyczna - zbiór elementów lub wyników jakiegoś procesu powiązanych ze sobą logicznie (tzn. posiadających wspólne cechy

Bardziej szczegółowo

Genetyka populacji. Analiza Trwałości Populacji

Genetyka populacji. Analiza Trwałości Populacji Genetyka populacji Analiza Trwałości Populacji Analiza Trwałości Populacji Ocena Środowiska i Trwałości Populacji- PHVA to wielostronne opracowanie przygotowywane na ogół podczas tworzenia planu ochrony

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 8

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 8 STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 8 Regresja wielokrotna Regresja wielokrotna jest metodą statystyczną, w której oceniamy wpływ wielu zmiennych niezależnych (X 1, X 2, X 3,...) na zmienną zależną (Y).

Bardziej szczegółowo

Przyrodnicze uwarunkowania gospodarki przestrzennej PUGP. Ćwiczenie 1 zagadnienia wprowadzające do informacji o środowisku przyrodniczym

Przyrodnicze uwarunkowania gospodarki przestrzennej PUGP. Ćwiczenie 1 zagadnienia wprowadzające do informacji o środowisku przyrodniczym Przyrodnicze uwarunkowania gospodarki przestrzennej PUGP Ćwiczenie 1 zagadnienia wprowadzające do informacji o środowisku przyrodniczym Zagadnienia wprowadzające czyli przypomnienie - po trochę o wszystkim

Bardziej szczegółowo

BADANIA TOKSYCZNOŚCI ZANIECZYSZCZEŃ ORGANIZMÓW WODNYCH (PN -90/C-04610/01;03;05)

BADANIA TOKSYCZNOŚCI ZANIECZYSZCZEŃ ORGANIZMÓW WODNYCH (PN -90/C-04610/01;03;05) BADANIA TOKSYCZNOŚCI ZANIECZYSZCZEŃ ORGANIZMÓW WODNYCH (PN -90/C-04610/01;03;05) Magdalena Retkiewicz 26.03.2014 ZANIECZYSZCZENIA WÓD Zanieczyszczenie wód niekorzystne zmiany właściwości fizycznych, chemicznych

Bardziej szczegółowo

1 Kinetyka reakcji chemicznych

1 Kinetyka reakcji chemicznych Podstawy obliczeń chemicznych 1 1 Kinetyka reakcji chemicznych Szybkość reakcji chemicznej definiuje się jako ubytek stężenia substratu lub wzrost stężenia produktu w jednostce czasu. ν = c [ ] 2 c 1 mol

Bardziej szczegółowo

N(t) = N 0 e rt MODELE WZROSTU POPULACJI Z CZASEM CIĄGŁYM. Dr Wioleta Drobik-Czwarno

N(t) = N 0 e rt MODELE WZROSTU POPULACJI Z CZASEM CIĄGŁYM. Dr Wioleta Drobik-Czwarno N(t) = N 0 e rt MODELE WZROSTU POPULACJI Z CZASEM CIĄGŁYM Dr Wioleta Drobik-Czwarno PODSTAWY MATEMATYCZNE Procesy biologiczne, chemiczne i fizyczne można zapisać równaniami różniczkowymi. Potrzebne narzędzia:

Bardziej szczegółowo

Termodynamika Część 6 Związki i tożsamości termodynamiczne Potencjały termodynamiczne Warunki równowagi termodynamicznej Potencjał chemiczny

Termodynamika Część 6 Związki i tożsamości termodynamiczne Potencjały termodynamiczne Warunki równowagi termodynamicznej Potencjał chemiczny Termodynamika Część 6 Związki i tożsamości termodynamiczne Potencjały termodynamiczne Warunki równowagi termodynamicznej Potencjał chemiczny Janusz Brzychczyk, Instytut Fizyki UJ Związek pomiędzy równaniem

Bardziej szczegółowo

Podstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na

Podstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na Podstawowe pojęcia Zbiorowość statystyczna zbiór jednostek (obserwacji) nie identycznych, ale stanowiących logiczną całość Zbiorowość (populacja) generalna skończony lub nieskończony zbiór jednostek, które

Bardziej szczegółowo

Parametry statystyczne

Parametry statystyczne I. MIARY POŁOŻENIA charakteryzują średni lub typowy poziom wartości cechy, wokół nich skupiają się wszystkie pozostałe wartości analizowanej cechy. I.1. Średnia arytmetyczna x = x 1 + x + + x n n = 1 n

Bardziej szczegółowo

Równania poziom podstawowy (opracowanie: Mirosława Gałdyś na bazie = Rozwiąż układ równań: (( + 1 ( + 2 = = 1

Równania poziom podstawowy (opracowanie: Mirosława Gałdyś na bazie  = Rozwiąż układ równań: (( + 1 ( + 2 = = 1 Równania poziom podstawowy (opracowanie: Mirosława Gałdyś na bazie http://www.zadania.info/). Rozwiąż układ równań: (( + ( + 2 = 3 = 4. http://www.zadania.info/d38/2287 2. Rozwiąż układ równań: ( + 2 (

Bardziej szczegółowo

JEDNORÓWNANIOWY LINIOWY MODEL EKONOMETRYCZNY

JEDNORÓWNANIOWY LINIOWY MODEL EKONOMETRYCZNY JEDNORÓWNANIOWY LINIOWY MODEL EKONOMETRYCZNY Będziemy zapisywać wektory w postaci (,, ) albo traktując go jak macierz jednokolumnową (dzięki temu nie będzie kontrowersji przy transponowaniu wektora ) Model

Bardziej szczegółowo

METODOLOGIA I METODYKA NAUK PRZYRODNICZYCH. Aleksandra Jakubowska

METODOLOGIA I METODYKA NAUK PRZYRODNICZYCH. Aleksandra Jakubowska METODOLOGIA I METODYKA NAUK PRZYRODNICZYCH Aleksandra Jakubowska Źródła błędów Źródło Zmiana w czasie Efekt procedury Efekt obserwatora Błąd losowy (zmienność generowana przez eksperymentatora) Co redukuje

Bardziej szczegółowo

-> Średnia arytmetyczna (5) (4) ->Kwartyl dolny, mediana, kwartyl górny, moda - analogicznie jak

-> Średnia arytmetyczna (5) (4) ->Kwartyl dolny, mediana, kwartyl górny, moda - analogicznie jak Wzory dla szeregu szczegółowego: Wzory dla szeregu rozdzielczego punktowego: ->Średnia arytmetyczna ważona -> Średnia arytmetyczna (5) ->Średnia harmoniczna (1) ->Średnia harmoniczna (6) (2) ->Średnia

Bardziej szczegółowo

GRA Przykład. 1) Zbiór graczy. 2) Zbiór strategii. 3) Wypłaty. n = 2 myśliwych. I= {1,,n} S = {polować na jelenia, gonić zająca} S = {1,,m} 10 utils

GRA Przykład. 1) Zbiór graczy. 2) Zbiór strategii. 3) Wypłaty. n = 2 myśliwych. I= {1,,n} S = {polować na jelenia, gonić zająca} S = {1,,m} 10 utils GRA Przykład 1) Zbiór graczy n = 2 myśliwych I= {1,,n} 2) Zbiór strategii S = {polować na jelenia, gonić zająca} S = {1,,m} 3) Wypłaty jeleń - zając - 10 utils 3 utils U i : S n R i=1,,n J Z J Z J 5 0

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD 3. DYNAMIKA ROZWOJU POPULACJI

WYKŁAD 3. DYNAMIKA ROZWOJU POPULACJI WYKŁAD 3. DYNAMIKA ROZWOJU POPULACJI MODELE Z CZASEM DYSKRETNYM BUDOWA MODELU MATEMATYCZNEGO DR WIOLETA DROBIK- CZWARNO STAN POPULACJI Stan populacji wyrażany jako liczebność lub zagęszczenie wszystkich

Bardziej szczegółowo

dr hab. Dariusz Piwczyński, prof. nadzw. UTP

dr hab. Dariusz Piwczyński, prof. nadzw. UTP dr hab. Dariusz Piwczyński, prof. nadzw. UTP Cechy jakościowe są to cechy, których jednoznaczne i oczywiste scharakteryzowanie za pomocą liczb jest niemożliwe lub bardzo utrudnione. nominalna porządek

Bardziej szczegółowo

Konspekt lekcji biologii w gimnazjum klasa I

Konspekt lekcji biologii w gimnazjum klasa I mgr Piotr Oleksiak Gimnazjum nr.2 wopatowie. Temat. Cechy populacji biologicznej. Konspekt lekcji biologii w gimnazjum klasa I Zakres treści: Populacja cechy charakterystyczne: liczebność, zagęszczenie,

Bardziej szczegółowo

Metody Statystyczne. Metody Statystyczne. #8 Błąd I i II rodzaju powtórzenie. Dwuczynnikowa analiza wariancji

Metody Statystyczne. Metody Statystyczne. #8 Błąd I i II rodzaju powtórzenie. Dwuczynnikowa analiza wariancji gkrol@mail.wz.uw.edu.pl #8 Błąd I i II rodzaju powtórzenie. Dwuczynnikowa analiza wariancji 1 Ryzyko błędu - powtórzenie Statystyka niczego nie dowodzi, czyni tylko wszystko mniej lub bardziej prawdopodobnym

Bardziej szczegółowo

Wykład 10: Elementy statystyki

Wykład 10: Elementy statystyki Wykład 10: Elementy statystyki dr Mariusz Grządziel 0 grudnia 010 Podstawowe pojęcia Biolodzy: -badają pojedyńcze rośliny lub zwierzęta; -chcemy rozszerzyć wnioski na wszystkich przedstawicieli gatunku

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI

EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI UZUPEŁNIA ZDAJĄCY KOD PESEL miejsce na naklejkę dysleksja EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI POZIOM PODSTAWOWY CZAS PRACY: 170 minut LICZBA PUNKTÓW DO UZYSKANIA: 50 Instrukcja dla zdającego 1. Sprawdź, czy

Bardziej szczegółowo

KI + Pb(NO 3 ) 2 PbI 2 + KNO 3. fermentacja alkoholowa

KI + Pb(NO 3 ) 2 PbI 2 + KNO 3. fermentacja alkoholowa Kinetyka chemiczna KI + Pb(NO 3 ) 2 PbI 2 + KNO 3 fermentacja alkoholowa czynniki wpływaj ywające na szybkość reakcji chemicznych stęż ężenie reagentów w (lub ciśnienie gazów w jeżeli eli reakcja przebiega

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN MAGISTERSKI, Biomatematyka

EGZAMIN MAGISTERSKI, Biomatematyka Biomatematyka 91...... Zadanie 1. (8 punktów) Liczebność pewnej populacji jest opisana równaniem różniczkowym: dn = r N(α N)(N β), (1) dt w którym, N(t) oznacza liczebność populacji w chwili t, a r > 0

Bardziej szczegółowo

Przedmiotowy system oceniania z biologii kl. II. Poziom. programu. Dział. Ocena dopuszczająca Ocena dostateczna Ocena dobra Ocena bardzo dobra

Przedmiotowy system oceniania z biologii kl. II. Poziom. programu. Dział. Ocena dopuszczająca Ocena dostateczna Ocena dobra Ocena bardzo dobra Dział programu Lp. Temat Poziom Ocena dopuszczająca Ocena dostateczna Ocena dobra Ocena bardzo dobra 12. Czym zajmuje się ekologia? wyjaśnia, czym zajmuje się ekologia wymienia czynniki ograniczające występowanie

Bardziej szczegółowo

MAKROEKONOMIA II K A T A R Z Y N A Ś L E D Z I E WS K A

MAKROEKONOMIA II K A T A R Z Y N A Ś L E D Z I E WS K A MAKROEKONOMIA II K A T A R Z Y N A Ś L E D Z I E WS K A WYKŁAD X WZROST GOSPODARCZY Malthusiański model wzrostu gospodarczego Wprowadzenie Stan ustalony Efekt wzrostu produktywności Kontrola wzrostu urodzeń

Bardziej szczegółowo

Istota funkcjonowania przedsiębiorstwa produkcyjnego. dr inż. Andrzej KIJ

Istota funkcjonowania przedsiębiorstwa produkcyjnego. dr inż. Andrzej KIJ Istota funkcjonowania przedsiębiorstwa produkcyjnego dr inż. Andrzej KIJ 1 Popyt rynkowy agregacja krzywych popytu P p2 p1 D1 q1 D2 q2 Q 2 Popyt rynkowy agregacja krzywych popytu P p2 p1 D1 +D2 D1 D2 q1

Bardziej szczegółowo

Układy równań. Kinga Kolczyńska - Przybycień 22 marca Układ dwóch równań liniowych z dwiema niewiadomymi

Układy równań. Kinga Kolczyńska - Przybycień 22 marca Układ dwóch równań liniowych z dwiema niewiadomymi Układy równań Kinga Kolczyńska - Przybycień 22 marca 2014 1 Układ dwóch równań liniowych z dwiema niewiadomymi 1.1 Pojęcie układu i rozwiązania układu Układem dwóch równań liniowych z dwiema niewiadomymi

Bardziej szczegółowo

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyczna teoria korelacji i regresji (1) Jest to dział statystyki zajmujący

Bardziej szczegółowo

XII EDYCJA OGÓLNOPOLSKIEGO KONKURSU POZNAJEMY PARKI KRAJOBRAZOWE POLSKI etap II 11.12.2012 r.

XII EDYCJA OGÓLNOPOLSKIEGO KONKURSU POZNAJEMY PARKI KRAJOBRAZOWE POLSKI etap II 11.12.2012 r. XII EDYCJA OGÓLNOPOLSKIEGO KONKURSU POZNAJEMY PARKI KRAJOBRAZOWE POLSKI etap II 11.12.2012 r. ilość punktów Imię i nazwisko.. Szkoła. 1. Gdy w populacji (pewnego gatunku zwierząt) charakteryzującej się

Bardziej szczegółowo

Tadeusz Lesiak. Dynamika punktu materialnego: Praca i energia; zasada zachowania energii

Tadeusz Lesiak. Dynamika punktu materialnego: Praca i energia; zasada zachowania energii Mechanika klasyczna Tadeusz Lesiak Wykład nr 4 Dynamika punktu materialnego: Praca i energia; zasada zachowania energii Energia i praca T. Lesiak Mechanika klasyczna 2 Praca Praca (W) wykonana przez stałą

Bardziej szczegółowo

Puszcza Białowieska: ptaki, skarby i mity. Przemysław Chylarecki Muzeum i Instytut Zoologii PAN

Puszcza Białowieska: ptaki, skarby i mity. Przemysław Chylarecki Muzeum i Instytut Zoologii PAN Puszcza Białowieska: ptaki, skarby i mity Przemysław Chylarecki Muzeum i Instytut Zoologii PAN Tomasz Wesołowski Pracownia Badań Lasu, Uniwersytet Wrocławski Awifauna PB: podstawowe fakty Kompleks leśny

Bardziej szczegółowo