| 第23行: |
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| | |{{EquationRef|1}}}} | | |{{EquationRef|1}}}} |
| | 其中k为比例常数,它是一个微分方程,因为它包含未知函数N及其导数<math>\displaystyle{ \frac{dN}{dt} }</math>。 | | 其中k为比例常数,它是一个微分方程,因为它包含未知函数N及其导数<math>\displaystyle{ \frac{dN}{dt} }</math>。 |
| − | 排除规模为0的种群,那么对所有t都有<math>N_{(t)} > 0</math>。因此,如果k > 0,那么由方程(1)可得,对所有t都有<math>N_{(t)} > 0</math>,这表示种群是不断增长的。事实上,方程(1)表明,随着N(t)不断增大,<math>\displaystyle{ \frac{dN}{dt} }</math>也不断增大,即随着种群增长,增长率也不断增大。 | + | 排除规模为0的种群,那么对所有t都有<math>N_{(t)} > 0</math>。因此,如果k > 0,那么由方程(1)可得,对所有t都有<math>N_{(t)} > 0</math>,这表示种群是不断增长的。事实上,方程(1)表明,随着<math>N_{(t)}</math>不断增大,<math>\displaystyle{ \frac{dN}{dt} }</math>也不断增大,即随着种群增长,增长率也不断增大。 |
| − | 求解方程(1),要根据该方程求出一个函数,其导数是它本身的常数倍,指数函数具有这个性质。如果令 <math>\displaystyle{ N(t) = C\mathrm{e}^{kt}}</math>,则有 | + | 求解方程(1),要根据该方程求出一个函数,其导数是它本身的常数倍,指数函数具有这个性质。如果令 <math>\displaystyle{ N_{(t)} = C\mathrm{e}^{kt}}</math>,则有 |
| − | <math>N ^ {\prime} (t) = C \left(k e ^ {k t}\right) = k \left(C e ^ {k t}\right) = k N (t)</math>, | + | <math>N ^ {\prime}_{(t)} = C \left(k e ^ {k t}\right) = k \left(C e ^ {k t}\right) = k N_{(t)}</math>, |
| − | 即任何形如<math>N(t) = C\mathrm{e}^{kt}</math>的指数函数都是方程的解. | + | 即任何形如<math>N_{(t)} = C\mathrm{e}^{kt}</math>的指数函数都是方程的解. |
| − | 令C为不同的实数值,可以得到方程的解族<math>N(t) = Ce^{kt}</math>。而种群规模只能为正,所以只保留C > 0的解。此外,我们只关心解在t大于初始时间t = 0的部分。代入t = 0,得到<math>N(0) = Ce^{k(0)} = C</math>,所以常数C为种群规模的初值N(0)。 | + | 令C为不同的实数值,可以得到方程的解族<math>N_{(t)} = Ce^{kt}</math>。而种群规模只能为正,所以只保留C > 0的解。此外,我们只关心解在t大于初始时间t = 0的部分。代入t = 0,得到<math>N(0) = Ce^{k(0)} = C</math>,所以常数C为种群规模的初值N(0)。 |
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| | 然而,在自然界中,种群的增长并非总是无限制的。马尔萨斯模型描述了在资源无限情况下的指数增长,但这在现实中几乎不存在。大多数增长过程会受到环境承载力(如食物、空间、天敌等)的限制。韦尔霍斯特意识到人口增长不但和现有人口相关,还和可用资源有关,即存在一个人口的承载量。 | | 然而,在自然界中,种群的增长并非总是无限制的。马尔萨斯模型描述了在资源无限情况下的指数增长,但这在现实中几乎不存在。大多数增长过程会受到环境承载力(如食物、空间、天敌等)的限制。韦尔霍斯特意识到人口增长不但和现有人口相关,还和可用资源有关,即存在一个人口的承载量。 |
| 第50行: |
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| | 其中: | | 其中: |
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| − | * N(t): 在时间t时的种群规模; | + | * <math>N_{(t)}</math>: 在时间t时的种群规模; |
| | * r: 内禀增长率,表示在理想条件下种群的最大增长潜力; | | * r: 内禀增长率,表示在理想条件下种群的最大增长潜力; |
| | * K: 环境承载力,即环境所能支持的最大种群规模; | | * K: 环境承载力,即环境所能支持的最大种群规模; |
| 第63行: |
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| | <math> | | <math> |
| | \begin{aligned} | | \begin{aligned} |
| − | N(t) = \frac{K}{1+(\frac{K-N_0}{N_0})e^{-rt}}
| + | N_{(t)} = \frac{K}{1+(\frac{K-N_0}{N_0})e^{-rt}} |
| | \end{aligned} | | \end{aligned} |
| | </math> | | </math> |
| − | |{{EquationRef|3}}}}或者等价形式:<math>N(t) = \frac{K}{1 + C K e^{-rt}}</math> | + | |{{EquationRef|3}}}}或者等价形式:<math>N_{(t)} = \frac{K}{1 + C K e^{-rt}}</math> |
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| | 其中<math>C = \frac{1}{N_0} - \frac{1}{K}</math>是由初始条件决定的常数。 | | 其中<math>C = \frac{1}{N_0} - \frac{1}{K}</math>是由初始条件决定的常数。 |