Equação de Lotka-Volterra Competitiva Estocástica: mudanças entre as edições

De Física Computacional
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\frac{\partial P(x, t)}{dt} = -\frac{\partial}{\partial x}\left(r_1 x_1 \left(1 - \frac{x_1 + \alpha_{12}x_2}{K_2} \right)\right) + \frac{1}{2}\alpha ^2 \frac{\partial ^2 P(x, t)}{\partial x^2}
\frac{\partial P(x, t)}{dt} = -\frac{\partial}{\partial x}\left(r_1 x_1 \left(1 - \frac{x_1 + \alpha_{12}x_2}{K_2} \right) P(x, t) \right) + \frac{1}{2}\alpha ^2 \frac{\partial ^2 P(x, t)}{\partial x^2}
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Edição das 16h40min de 25 de agosto de 2024

As Equações de Lotka-Volterra fornecem um modelo para a previsão de sistemas biológicos considerando diversas relações entre populações. Exploraremos no vigente trabalho a relação de competitividade. Dividiremos, para tanto, o trabalho em três partes principais, considerando duas e três populações, mostrando os gráficos de evolução temporal do número de indivíduos de cada espécie e os espaços de fase, e generalizando para N populações.

Equação de Fokker-Planck


Equações para Duas Populações

O modelo logístico utilizado para duas espécies disputando um território pode ser descrito pelo seguinte par de equações:

com e sendo as duas populações consideradas, e Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle r_2} , o crescimento inerente per-capita, Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle K_1} e Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle K_2} , a capacidade de carga e Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle \alpha_{12}} e Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle \alpha_{21}} , o efeito que a espécie um tem na espécie dois e vice-versa.


Equações para Três Populações

Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle \frac{dx_1}{dt} = r_1x_1\left(1 -\frac{\alpha_{12}x_2 + \alpha_{13}x_3}{K_1} \right)}

Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle \frac{dx_2}{dt} = r_2x_2\left(1 - \frac{\alpha_{21}x_1 + \alpha_{23}x_3}{K_2}\right)}

Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle \frac{dx_3}{dt} = r_3x_3\left(1 - \frac{\alpha_{31}x_1 + \alpha_{32}x_2}{K_1}\right)}


Equações para N Populações

Falhou ao verificar gramática (MathML com retorno SVG ou PNG (recomendado para navegadores modernos e ferramentas de acessibilidade): Resposta inválida ("Math extension cannot connect to Restbase.") do servidor "https://wikimedia.org/api/rest_v1/":): {\displaystyle \frac{dx_i}{dt} = r_ix_i\left(1 - \frac{\sum_{j=1}^{N}\alpha_{ij}x_j}{K_i}\right) }