c - częstość narodzin drapieżników lub współczynnik przyrostu drapieżników,

Podobne dokumenty
Identyfikacja i modelowanie struktur i procesów biologicznych

Uruchamianie Aby uruchomić środowisko Simulink należy wpisać w command window Matlaba polecenie simulink lub kliknąć na pasku zadań ikonę programu:

SIMULINK 2. Lekcja tworzenia czytelnych modeli

MODELE WIELOPOPULACYJNE. Biomatematyka Dr Wioleta Drobik

Rys 1 Schemat modelu masa- sprężyna- tłumik

PRZEKSZTAŁCANIE WZORÓW!

Podstawy Informatyki 1. Laboratorium 8

O co chodzi z tym MATLAB'em?!

Instytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa TECHNIKI REGULACJI AUTOMATYCZNEJ

ELEMENTY AUTOMATYKI PRACA W PROGRAMIE SIMULINK 2013

Konrad Słodowicz sk30792 AR22 Zadanie domowe satelita

13. Równania różniczkowe - portrety fazowe

Sterowanie w programie ADAMS regulator PID. Przemysław Sperzyński

Rozdział 4. Macierze szyfrujące. 4.1 Algebra liniowa modulo 26

Wprowadzenie do Mathcada 1

Symulacja pracy silnika prądu stałego

Laboratorium Komputerowego Wspomagania Analizy i Projektowania

; B = Wykonaj poniższe obliczenia: Mnożenia, transpozycje etc wykonuję programem i przepisuję wyniki. Mam nadzieję, że umiesz mnożyć macierze...

Wykład z Technologii Informacyjnych. Piotr Mika

Procedura modelowania matematycznego

Definicje i przykłady

2. DZIAŁANIA NA WIELOMIANACH

Regulator PID w sterownikach programowalnych GE Fanuc

etrader Pekao Podręcznik użytkownika Strumieniowanie Excel

Rys.1. Model cieplny odcinka toru prądowego reprezentowany elementami biblioteki Power System Blockset

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

MODELE ODDZIAŁYWAŃ MIĘDZY DWIEMA POPULACJAMI

Przykład 2 układ o rozwiązaniu z parametrami. Rozwiążemy następujący układ równań:

Analiza zależności liniowych

Katedra Automatyzacji Laboratorium Podstaw Automatyzacji Produkcji Laboratorium Podstaw Automatyzacji

2. Układy równań liniowych

FUNKCJA LINIOWA, RÓWNANIA I UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH

WZMACNIACZE OPERACYJNE Instrukcja do zajęć laboratoryjnych

Metody numeryczne Wykład 4

Ćwiczenia z S Komunikacja S z miernikiem parametrów sieci PAC 3200 za pośrednictwem protokołu Modbus/TCP.

III. Układy liniowe równań różniczkowych. 1. Pojęcie stabilności rozwiązań.

Modele układów dynamicznych - laboratorium. SIMULINK - wprowadzenie

Modelowanie i obliczenia statyczne kratownicy w AxisVM Krok po kroku

5. Kliknij teraz na ten prostokąt. Powinieneś w jego miejsce otrzymać napis. Jednocześnie została wywołana kolejna pozycja menu.

Rozdział 1 PROGRAMOWANIE LINIOWE

Rozdział 6 PROGRAMOWANIE WYPUKŁE I KWADRATOWE

Niestandardowa tabela częstości

Rys. 1. Brama przesuwna do wykonania na zajęciach

Ćwiczenie nr 1 Odpowiedzi czasowe układów dynamicznych

przedmiot kilka razy, wystarczy kliknąć przycisk Wyczaruj ostatni,

5. Rozwiązywanie układów równań liniowych

1. Otwórz pozycję Piston.iam

Projektowanie układów na schemacie

Instrukcja obsługi certyfikatów w programie pocztowym MS Outlook Express 5.x/6.x

Mathcad c.d. - Macierze, wykresy 3D, rozwiązywanie równań, pochodne i całki, animacje

LEGISLATOR. Data dokumentu:24 maja 2013 Wersja: 1.3 Autor: Paweł Jankowski, Piotr Jegorow

MATLAB - laboratorium nr 1 wektory i macierze

UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH

Program V-SIM tworzenie plików video z przebiegu symulacji

Algorytm poprawny jednoznaczny szczegółowy uniwersalny skończoność efektywność (sprawność) zmiennych liniowy warunkowy iteracyjny

Przed rozpoczęciem pracy otwórz nowy plik (Ctrl +N) wykorzystując szablon acadiso.dwt

Instytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa. Diagnostyka i niezawodność robotów

Opis systemów dynamicznych w przestrzeni stanu. Wojciech Kurek , Gdańsk

Metoda eliminacji Gaussa. Autorzy: Michał Góra

5.2. Pierwsze kroki z bazami danych

EXCEL Prowadzący: dr hab. inż. Marek Jaszczur Poziom: początkujący

Zad. 3: Układ równań liniowych

MATEMATYKA WYKAZ UMIEJĘTNOŚCI WYMAGANYCH NA POSZCZEGÓLNE OCENY DLA KLASY DRUGIEJ

ZACHODNIOPOMORSKI UNIWERSYTET TECHNOLOGICZNY w Szczecinie

8. Neuron z ciągłą funkcją aktywacji.

WYRAŻENIA ALGEBRAICZNE

Laboratorium nr 1. Diagnostyka z wykorzystaniem modelu. 2 Detekcja uszkodzeń na podstawie modeli obiektu

Lista 6. Kamil Matuszewski 13 kwietnia D n =

SKRÓCONA INSTRUKCJA INSTALACJI MODEMU I KONFIGURACJA POŁĄCZENIA Z INTERNETEM NA WINDOWS 8 DLA AnyDATA ADU-520L

Instrukcja konfiguracji drukarki HP LaserJet 1018 dla systemu dreryk

ROZWIĄZYWANIE UKŁADÓW RÓWNAŃ NIELINIOWYCH PRZY POMOCY DODATKU SOLVER PROGRAMU MICROSOFT EXCEL. sin x2 (1)

Programowanie strukturalne

Wybrane zastosowania równań różniczkowych zwyczajnych w biologii

SZKOŁA PODSTAWOWA NR 1 IM. ŚW. JANA KANTEGO W ŻOŁYNI. Wymagania na poszczególne oceny klasa VII Matematyka z kluczem

Funkcje wymierne. Jerzy Rutkowski. Działania dodawania i mnożenia funkcji wymiernych określa się wzorami: g h + k l g h k.

Równania różniczkowe zwyczajne

Konfiguracja połaczenia PPPoE w systemie Windows XP (na przykładzie wersji XP Home Edition PL)

Systemy. Krzysztof Patan

Odwrócimy macierz o wymiarach 4x4, znajdującą się po lewej stronie kreski:

Zastosowanie MES do rozwiązania problemu ustalonego przepływu ciepła w obszarze 2D

CoDeSys 3 programowanie w języku CFC

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15

SZYBKI ALGORYTM Z MACIERZĄ SHURA DLA MACIERZY TRÓJDIAGONALNYCH

Filmy o numerycznym prognozowaniu pogody Pogodna matematyka : zakładka: Filmy

Rozwiązywanie układów równań liniowych

SZKOŁA PODSTAWOWA NR 1 W LUBARTOWIE. Równania

6.4. Efekty specjalne

TUTORIAL: wyciągni. gnięcia po wielosegmentowej ście. cieżce ~ 1 ~

Spis treści. Wstęp Konstrukcja modelu matematycznego... 1

UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH

ROZKŁAD MATERIAŁU DLA KLASY I LICEUM I TECHNIKUM (ZAKRES PODSTAWOWY I ROZSZERZONY) A WYMAGANIA PODSTAWY PROGRAMOWEJ

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Modelowanie

Instrukcje warunkowe i skoku. Spotkanie 2. Wyrażenia i operatory logiczne. Instrukcje warunkowe: if else, switch.

6.4. Efekty specjalne

CoDeSys 3 programowanie w języku FBD

1 Przestrzeń liniowa. α 1 x α k x k = 0

WSTĘP DO ELEKTRONIKI

INFO-NET.wsparcie. pppoe.in.net.pl. Pamiętaj aby nie podawać nikomu swojego hasła! Instrukcja połączenia PPPoE w Windows 7 WAŻNA INFORMACJA

Rozdział 2 PROGRAMOWANIE LINIOWE CAŁKOWITOLICZBOWE

Transkrypt:

SIMULINK 3 Zawartość Równanie Lotki-Volterry dwa słowa wstępu... 1 Potrzebne elementy... 2 Kosmetyka 1... 3 Łączenie elementów... 3 Kosmetyka 2... 6 Symulacja... 8 Do pobrania... 10 Równanie Lotki-Volterry dwa słowa wstępu Równanie Lotki-Volterry lub inaczej równanie drapieżnik-ofiara, to nieliniowe równanie różniczkowe pierwszego stopnia. W literaturze można znaleźć kilka wersji tego modelu z różnymi uogólnieniami i udoskonaleniami, my jednak zajmiemy się podstawową wersją, dla łatwiejszej interpretacji wyników nie będziemy nawet zamieniali zmiennych na bezwymiarowe, co jest standardową procedurą przy rozwiązywaniu tego typu układów równań. Szczegółową analizę problemu można znaleźć choćby w książce J.D. Murraya: Wprowadzenie do Biomatematyki. Warszawa: PWN, 2006. ISBN 83-01-14719-9. Tu przedstawię tylko równania które można znaleźć np. na Wikipedii: Gdzie: x populacja ofiar y populacja drapieżników a - częstość narodzin ofiar lub współczynnik przyrostu ofiar, b - częstość umierania ofiar na skutek drapieżnictwa, c - częstość narodzin drapieżników lub współczynnik przyrostu drapieżników, d - częstość umierania drapieżników lub współczynnik ubywania drapieżników Grzegorz Knor 2009 Strona 1

Rozwiązaniem tych równań przy odpowiednich warunkach początkowych są oscylujące w czasie liczby osobników dwóch kategorii: Potrzebne elementy Mając równania opisujące populacje ofiar i drapieżców mamy już w zasadzie wszystko co jest nam potrzebne do zbudowania modelu. Wystarczy teraz tylko skompletować potrzebne elementy, a są to odpowiednio: dwa Integratory ponieważ mamy dwa wyrażenia do scałkowania dwa bloki Constans odpowiadające stałym a i d dwa bloki Gain odpowiadające stałym b i c dwa bloki Sum do wykonania operacji dodawania i odejmowania w naszych równaniach dwa bloki Product do wykonania mnożenia blok Scope i XY Graph do wizualizacji wyniku blok Mux do połączenia wejść do bloku Scope Specjalnie pominąłem biblioteki gdzie można odnaleźć poszczególne bloki, ponieważ samodzielne ich odszukanie pozwoli na łatwiejsze zapamiętanie ich lokalizacji. Przygotowane elementy powinny wyglądać mniej więcej tak: Grzegorz Knor 2009 Strona 2

Pozostało tylko połączyć elementy w jedną całość i wpisać odpowiednie wartości parametrów a, b, c, d i wartości początkowych. Kosmetyka 1 Zanim jednak Przejdziemy do połączenia elementów podpiszmy wybrane, aby ułatwić dalszą pracę. Zatem nazwijmy nasze Integratory literami x i y jako, że wynik całkowania daje nam właśnie wartości tych zmiennych w danej chwili czasu. Bloki Constant nazwijmy nazwami stałych a i d. Kolejne stałe kryją się pod blokami Gain są to parametry b i c. Łączenie elementów Na początek proponuję połączyć wyjścia z bloków x i y z blokami b i c w celu pomnożenia ich przez odpowiednie stałe: Grzegorz Knor 2009 Strona 3

W kolejnym kroku dodajemy stałe a i d do odpowiednich iloczynów poprzez użycie bloków do sumowania Sum: Wyniki sumowania musimy następnie pomnożyć przez odpowiednie wartości populacji, czyli x oraz y, W tym celu użyjemy bloków Product. Wynik sumy łączymy z jednym wejściem tego bloku, a z drugiego wejścia wyciągamy kabel i przylutowujemy go do odpowiednich kabli wychodzących z Integratorów: Grzegorz Knor 2009 Strona 4

Teraz już możemy zamknąć nasz układ: Ostatnim krokiem będzie dołączenie do obwodu bloków rysujących nasze rozwiązanie. Zaproponowałem dwa bloki, ponieważ na jednym przedstawimy oscylacje liczby osobników (blok Scope), a na drugim narysujemy portret fazowy. Blok Scope ma jedno wejście (możemy zwiększyć liczbę wejść wybierając w preferencjach liczbę osi, nie mniej my chcemy narysować wynik na jednej osi), dlatego też musimy użyć bloku Mux, aby połączyć wartości x i y w jeden wektor (macierz). Po dołączeniu tych bloków skończony model może wyglądać jak poniżej: Grzegorz Knor 2009 Strona 5

Jeśli uważnie się przyjrzymy schematowi, widzimy, że zaproponowany portret fazowy będzie zawierał pochodne liczebności populacji, a nie same liczebności. Kosmetyka 2 Jeśli model wydaje się zbyt skomplikowany, proponuję zbudowanie dwóch podsystemów odpowiadających nawiasom w naszym wzorze wyjściowym. Takie bloki będą miały dwa wejścia i jedno wyjście: Grzegorz Knor 2009 Strona 6

A podsystemy powinny wyglądać tak: Jeśli ciężko jest nam zobaczyć które bloki są połączone za pomocą danego kabla, możemy wybrać z menu kontekstowego (klikając prawym przyciskiem myszy na konkretne połączenie) odpowiednie podświetlenie, np.: Grzegorz Knor 2009 Strona 7

Podświetlenie usuwamy za pomocą opcji Remove Highlighting. Symulacja Nasz model jest już gotowy, zatem możemy przejść do jego testowania. Poniżej przedstawiam wyniki dla następujących parametrów wejściowych: a = 1.2 b = 0.6 c = 0.3 d = 0.8 x(t=0) = 2 y(t=0) = 1 Należy pamiętać, że w naszym modelu używaliśmy tylko sumy, zatem aby wykonać potrzebne odejmowanie zmienne b i d musimy wpisać jako ujemne. Przed startem symulacji zmieńmy czas symulacji na 20, oraz Sample w bloku Scope na Sampling time = 0.01. Należy również poprawnie ustawić parametry bloku XY Graph na następujące: x-min=-2; x-max=3; y-min=-3.5; y-max=3; oraz sample time = 0.01; Jesteśmy gotowi do symulacji, wyniki wyglądają następująco: Grzegorz Knor 2009 Strona 8

Która krzywa prezentuje drapieżników, a która ofiarę? Teraz, możemy dowolnie manipulować parametrami. Jeśli np. ustawimy brak drapieżników na początku, to populacja ofiar będzie rosła wykładniczo do nieskończoności, co oczywiście nie jest prawdą, dlatego też wprowadza się poprawki do modelu np. na pojemność środowiska. Zachęcam zatem gorąco do rozbudowania tego modelu albo w stronę lepszego odwzorowania rzeczywistości, albo zwiększając liczbę rodzajów ofiar i drapieżników. Grzegorz Knor 2009 Strona 9

Do pobrania omawiany model 2009 Grzegorz Knor Grzegorz Knor 2009 Strona 10