Модель логистического роста | Моделирование на Python | Решенный пример

В этом видео вы узнаете, как моделировать рост популяции с помощью модели логистического роста, которая описывает, как популяция растет при ограниченных ресурсах и стабилизируется на предельной численности. Пошагово выводится логистическое дифференциальное уравнение, включая разделение переменных, применение разложения на простые дроби и решение уравнения для популяции как функции времени. Вы также увидите, как ведет себя решение при стремлении времени к бесконечности и почему популяция стабилизируется, а не растет экспоненциально бесконечно. Учебное пособие включает практический раздел, где вы реализуете численное моделирование уравнения логистического роста на Python, используя метод Эйлера. Вы научитесь писать код, запускать моделирование для заданных параметров и строить график зависимости популяции от времени, чтобы визуализировать, как она приближается к предельной численности. К концу видео вы поймете интуицию, лежащую в основе логистического роста, его реальное применение в экологии, эпидемиологии и экономике, а также научитесь моделировать аналогичные модели на Python для других систем с ограниченными ресурсами. Если у вас возникнут какие-либо проблемы, пожалуйста, сообщите мне об этом в комментариях ниже, я здесь, чтобы помочь ❤️ Если это видео оказалось для вас полезным, пожалуйста, подпишитесь на мой канал 🙏 Разделы видео: 0:00 Введение 0:33 Постановка задачи 01:54 Цель 03:00 Модель экспоненциального роста 03:50 Вывод решения 07:20 Моделирование на Python 10:30 Заключение Музыкальное сопровождение (в порядке использования) Музыка в конце видео: Spirit от Sappheiros: "Spirit от Sappheiros" распространяется по лицензии Creative Commons (cc-by) Музыка предоставлена ​​BreakingCopyright: https://bit.ly/sappheiros-spirit