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常微分方程
第四篇 一阶二维非线性方程组
捕食-食饵模型
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更新:
2025-06-08 11:32
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捕食-食饵模型
第4章 一阶二维非线性方程组 本章研究一阶二维非线性自治方程组.在第 2 章,用解析和几何相结合的方法,完全理解了一阶二维线性方程组,这里比照线性方程组以及一些定性分析的办法处理非线性方程组.然而用这些方法并不能完全处理所有非线性方程组相图的性质,仅能处理一些重要的特殊非线性方程组. 4.1 一阶二维非线性方程组模型的进一步探索 4.1.1 捕食-食饵模型 最早的模型始于美国化学家 Lotka(1920)和意大利数学家 Volterra(1925)的模型 $$ \left\{\begin{array}{l} x^{\prime}=a x-b x y \\ y^{\prime}=-c y+d x y \end{array}\right. $$ 其中 $a, b, c, d>0$ 。这是最简单的捕食-食饵模型,$y(t)$ 是捕食者的数量,$x(t)$ 是食饵者的数量.在一些其他背景中,捕食-食饵模型也称为消费者-资源模型,那么 $x(t)$ 是资源,$y(t)$ 是消费者.更一般的捕食一食饵模型为 $$ \left\{\begin{array}{l} x^{\prime}=x f(x)-h(x, y), \\ y^{\prime}=y g(y)+r(x, y), \end{array}\right. $$ 其中 $f, g$ 分别为 $x, y$ 的单位增长率,$h(x, y), r(x, y)$ 为 $R _{+}^2$ 上的非负函数,代表食饵受害和捕食者受益的程度.$f$ 和 $g$ 可以取各类增长模式,但若捕食者严重依赖于获取食饵而生存,很多时候可取 $g(y)=-d$ ,甚至 $g(y)=-d_1-d_2 y$ ,而 $h$ 和 $r$ 的形式往往满足 $$ h(x, y)=k r(x, y) $$ 即食饵受害程度与捕食者受益程度成正比.假设(4.3)中 $h(x, y)$ 最常见的形式为 $$ h(x, y)=\phi(x) y $$ 其中 $\phi(x)$ 就是捕食者的回应函数,即捕食者对食饵数量作出反应,来决定捕食的多少. 在
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