Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
ТЕОРИЯ КО ВСЕМ БИЛЕТАМ - 2010.doc
Скачиваний:
0
Добавлен:
01.05.2025
Размер:
4.31 Mб
Скачать

Билет 12

Задание 1.

Если количество баллов, полученных при тестировании, не превышает 12, то это соответствует оценке «2»; оценке «3» соответствует количество баллов от 12 до 15; оценке «4» - от 16 до 20; оценке «5» - свыше 20 баллов. Составить ведомость тестирования, содержащую сведения: фамилия, количество баллов, оценка.

Вопросы:

  1. С помощью каких средств может быть решена данная задача?

  2. Сформулируйте этапы решения задачи с учащимися.

  3. Постройте систему вопросов к учащимся по решению задачи.

  4. Выделите основные знания и умения, которыми должны владеть учащиеся для решения этой задачи.

Задание 2.

Построить логистическую модель динамики численности биологической популяции с внутривидовой конкуренцией, провести моделирование с целью изучения характера эволюции популяции, используя табличный процессор (например, Excel), качественно проанализировать результаты.

Вопросы:

1. Выделите этапы математического моделирования, которые необходимо выполнить для решения данной задачи.

2. С какими целями создают и исследуют математические модели в экологии.

Ответы на оба вопроса:

  1. Основные этапы математического моделирования:

  1. Построение модели;

На этом этапе задается некоторый «нематематиче­ский» объект - явление природы, конструкция, экономический план, произ­водственный процесс и т. д. При этом, как правило, четкое описание ситуации затруднено. Сначала выявляются основ­ные особенности явления и связи между ними на качественном уровне, затем найденные качественные зависимости формулируются на языке матема­тики, то есть строится математическая модель. Это самая трудная стадия мо­делирования.

  1. Решение математической задачи, к которой приводит модель;

На этом этапе большое внимание уделяется разработке алгоритмов и численных методов решения задачи на ЭВМ, при помощи которых результат может быть найден с необходимой точностью и за допустимое время.

  1. Интерпретация полученных следствий из математической модели;

Следствия, выведенные из модели на язы­ке математики, интерпретируются на языке, принятом в данной области.

  1. Проверка адекватности модели;

На этом этапе выяс­няется, согласуются ли результаты эксперимента с теоретическими следствиями из модели в пределах опреде­ленной точности.

  1. Модификация модели.

На этом этапе происходит либо усложнение модели, чтобы она была более адекватной действительности, либо ее упрощение ради достижения практически приемлемого решения.

2. вопрос: Цели создания математических моделей в классической экологии:

1) Модели помогают выделить суть или объединить и выразить с помощью нескольких параметров важные разрозненные свойства большого числа уникальных наблюдений, что облегчает экологу анализ рассматриваемого процесса или проблемы.

2) Модели выступают в качестве "общего языка", с помощью которого может быть описано каждое уникальное явление, и относительные свойства таких явлений становятся более понятными.

3) Модель может служить образцом "идеального объекта" или идеализированного поведения, при сравнении с которым можно оценивать и измерять реальные объекты и процессы.

4) Модели действительно могут пролить свет на реальный мир, несовершенными имитациями которого они являются.

Популяция – совокупность особей одного вида, существующих в одно и то же время и занимающих определенную территорию.

Взаимодействие особей внутри популяции определяется внутривидовой конкуренцией.

Внутривидовая конкуренция в популяции с непрерывным размножением.

В природе встречаются и популяции, где рождение и гибель организмов происходит непрерывно; для таких популяций модели, выра­женные уравнениями из предыдущего пункта, непригодны.

Математическая модель в данном случае строится на основе дифференциальных уравнений. Наиболее известна так называемая логистическая модель:

Исходные параметры модели:

  • R – скорость роста численности популяции в отсутствие конкуренции;

  • К – предельное значение численности популяции, при котором скорость роста становится равной нулю;

  • N0 – начальная численность популяции.

Аналитическое решение этого уравнения:

Моделирование задачи – см. лаба №4 (2 часть)