Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология
Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии


Модели роста и насыщения макросостояний нелинейных динамических систем.



В развитии любых динамических систем как правило отмечается 3-и основных этапа роста:

1. Начальный, медленный рост;

2. Быстрый, прогрессирующий рост;

3. Плавный с выходом на уровень насыщения.

Можно утверждать что развитие телекоммуникаций в настоящее время находится на 2-м прогрессирующем (пассионарном) этапе.

Под термином «рост» можно понимать численный рост, рост эффективности, рост потребляемых ними вырабатываемых ресурсов. Графически все три этапа образуют так называемую -кривую роста.

Математические модели процессов роста и насыщения очевидно, нелинейны. Можно аппроксимировать эти процессы на каждом из этапов отдельно, или построить обобщенную модель.

Так на этапе роста состояние развивающейся системы может быть представлено функцией:

, (7.8)

где - показатель степени роста (Reproduction).

При уравнение (7.8) – линейно, а решение данного диф.ур.

. (7.9)

Экспоненциальный рост (7.9) носит название «мальтузианского», характерного для роста популяций.

При отмечается гиперболический рост.

При - параболический рост (рис.7.3).

 

Рис.7.3. График роста при различных показателях

 

На этапе насыщения состояние системы принято представлять в виде

, . (7.10)

где - показатель степени насыщения (Saturation).

Возможны три характерных случая насыщения:

- линейное насыщение (экспоненциальный процесс). Решение сводится к предыдущему варианту.

- гиперболическое насыщение.

- параболическое насыщение.

В качестве практического примера насыщения может служить предельный характер роста количества абонентских станций в некоторой зоне обслуживания сотовой связи на этапе 2G.

То есть на этапе насыщения происходит замедление роста, вплоть до остановки и стабилизации на определенном уровне.

Обобщенной моделью роста и насыщения может служить следующая модель:

. (7.11)

При , данное уравнение известно как логистическое, с экспоненциальным ростом на обоих этапах.

. (7.12)

Впервые это уравнение появилось в теории Мальтуса. Его интерпретация следующая.

Рассматривается развивающаяся во времени популяция животных , скорость измерения количества которых:

. (7.13)

где - предельное число, которое может прокормиться в данном регионе,

- скорость размножения животных.

Анализ показывает, что при низкой скорости размножения популяция постепенно гибнет, с увеличением популяция растет. При росте достигается максимум популяции, разность в скобках (7.12) приближается к нулю, что опять же приводит к снижению популяции. Очевидно при определенных соотношениях и возможна стабилизация на определенном уровне.

При практических исследованиях приходится переходить от непрерывной (7.8), (7.9) модели, к дискретной

, (7.14)

где по смыслу соответствует .

Анализ многих специалистов показывает, что результаты непрерывного алгоритма и дискретного часто существенно разнятся. При этом в дискретном варианте появляются неравновесные неожиданные состояния, которые отсутствуют в непрерывном. В частности отмечается разделение фазовых траекторий бифуркации.

Для сопоставления темпа насыщения воспользуемся фазовым портретом системы, то есть зависимостью текущего значения от скорости роста .

На рис.7.4а представлена зависимость состояния от параметра , при . Характер достижения насыщения представлен на рис.7.4б, в.

     
а б в

 

Рис.7.4. Фазовые траектории и временные диаграммы неравновесных состояний состояния . а – бифуркационная траектория, б – характер насыщения, в – рост функции при

 

Из рис.7.4а следует, что при определенных начальных условиях решение уравнения (7.14) начинает раздваиваться. Характерно, что такое поведение системы свойственно дискретному решению . То есть с увеличением накапливается шум дискретизации и неустойчивость возникает в точках бифуркации (Т.Б.). В литературе такое поведение носит название «хаос» или «динамический хаос», проявляющийся при функционировании определенных нелинейных ДС.

Динамический хаос весьма чувствителен к малым изменениям начальных условий или параметров детерминированной ДС. Таким образом при практическом анализе состояний у детерминированной ДС может проявляться свойства случайных состояний ДС.

 


Поделиться:



Популярное:

  1. II. Алгоритм процесса кибернетического моделирования.
  2. А. Прибыль и рентабельность предприятия: понятия, виды, методы расчета, факторы роста
  3. Абстрактные модели защиты информации
  4. Аддиктивное поведение: концепции и модели
  5. Альтернативные модели поведения фирмы
  6. АНАЛИЗ ОДНОМЕРНЫХ ПОТОКОВ ПРИ НЕЛИНЕЙНЫХ
  7. Безопасность технических систем: критерии и уровни. Надежность технических систем.
  8. Билет 27. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ПЕРЕВОДА. МОДЕЛИ ПРОЦЕССА ПЕРЕВОДА: ДЕНОТАТИВНО-СИТУАТИВНАЯ, ТРАНСФОРМАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ, СЕМАНТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ, ТРЕХФАЗНАЯ МОДЕЛЬ О.КАДЕ, ИНТЕГРАТИВНАЯ МОДЕЛЬ И ДР.
  9. Блоки модуля методологических оснований концептуальной модели педагогической системы вузовского формирования функциональных компетентностей будущих учителей физической культуры
  10. В связи с этим основными проблемами, связанными с реализацией модели 4С, являются следующие.
  11. Вина при формальной модели преступления
  12. Воздействие холода на организм человека. Моделирование переноса тепла через простой слой и пакет одежды


Последнее изменение этой страницы: 2016-04-11; Просмотров: 614; Нарушение авторского права страницы


lektsia.com 2007 - 2024 год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! (0.011 с.)
Главная | Случайная страница | Обратная связь