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一類Logistic時變收獲模型的漸近分析

2016-03-28 10:22蔣小惠陳松林
關鍵詞:馬鞍山松林時變

周 倩,蔣小惠,陳松林

(1.河海大學文天學院基礎部,安徽馬鞍山243031;安徽工業(yè)大學數理科學與工程學院,安徽馬鞍山243032)

一類Logistic時變收獲模型的漸近分析

周 倩1,蔣小惠2,陳松林2

(1.河海大學文天學院基礎部,安徽馬鞍山243031;安徽工業(yè)大學數理科學與工程學院,安徽馬鞍山243032)

研究一類含小參數的Logistic時變收獲模型問題。采用匹配法構造其近似解,通過上下解法證明近似解的一致有效性,并給出近似解與精確解之間的誤差估計。運用非線性多重尺度法,獲得在更長時間范圍內的形式漸近解。

Logistic收獲模型;近似解;匹配法;多重尺度法

Logistic模型[1-3]由于其形式簡單、參數生物意義明確、動態(tài)行為清晰等特性,使其在生態(tài)學、生物資源管理、細胞和分子生物學、生命科學等眾多領域得到了廣泛的應用。該模型描述種群的S型增長[4],可表征種群的數量動態(tài)。

Logistic時變收獲模型可表示為

其中:r為內稟增長率;k為環(huán)境容納量;h為收獲率。當r,k,h為正常數時,即Schaefer模型。實際中,r,k,h往往隨時間緩慢變化,式(1)可表示成這里ε為正的小參數,且滿足此即Bernoulli方程。在絕大多數情況下,式(2)的顯式解析解較難獲得或表達式復雜,從而其漸近性態(tài)不易獲得。本文先通過匹配法,得出其近似解,并給出其與精確解之間的誤差估計和漸近性態(tài)分析。再利用多重尺度法,構造兩個不同的時間尺度,獲得在更長時間范圍內的漸近解。

1 時變模型的匹配法

若λ=εt作為慢尺度,則系統(2)可被轉換成如下奇異攝動問題[5-6]

此時,系統(2),(3)分別稱為快、慢系統。

為使用匹配法,先來求快系統的首次近似,即令式(2)中ε=0,得

再求慢系統(3)的首次近似得

由式(4)和式(5)可得

由Prandtl匹配原理可得式(2)的首次形式合成近似解[7]為

下一步證明當ε足夠小時,近似解(6)在任何有界區(qū)間上是一致有效的。

引理[8]設α,β∈C1[a,b],α(t)≤β(t);f(t,x)在區(qū)域G∶a≤t≤b,α(t)≤x≤β(t),上連續(xù),且保證初值問題

的解存在。當t∈[a,b]時,有

則對任意滿足α(a)≤A≤β(a)的常數A,問題(7)在區(qū)間[a,b]上總有一個解x(t),并滿足不等式

函數α(t)和β(t)稱為初值問題(7)的一對上下解。

定理1 假定且關于λ連續(xù)可微,則近似解(6)在[0,T]上一致有效,其與精確解的誤差估計為

其中:xa(t,ε)由式(6)給出;T是任意有界的正常數;γ為與T有關的正常數;0<ε0?1。

證明分別構造式(2)的上、下解[9-11]為:

其中γ為正常數,易知

對任意有界的T>0,當t∈[0,T]時,由Lagrange中值定理

由引理可知,xa(t,ε)在[0,T]上一致有效,且xa(t,ε)與x(t,ε)的誤差估計為

可知定理成立。

2 長時間漸近分析

為了獲得在更長時間范圍內的一致有效漸近解,可選用多重尺度法。如果選用導數多重尺度法,則會出現不可消去的長期項;如果使用兩變量線性多重尺度法,則需取到ε2階,增大了求解的難度。為避免出現以上兩種方法的弊端,選用非線性兩變量尺度法對式(2)求解。

將x(t0,t1,ε)關于ε冪級數展開

取x(t0,t1,ε)的前兩項,并將其代入式(29),有

此時,式(31)關于ε的階數展開,可得

通過變量分離可得式(32)的解

對式(33)求解x1(t0,t1),將式(35)代入式(33),此時,r(t1),h(t1),k(t1)以及均可視為常數,與式(2)式相比,式(33)為標準的一階線性微分方程。取其特解

為消除長期項,使得關于x(t0,t1,ε)的漸近展開式一致有效需是有界的,即帶有項的系數為零,取此時θ(t1),c(t1)為常數,取θ(t1)=1,則有

將式(40)代入式(39),有

將式(42)代入式(41),得

其中t0由式(37)給出。

3 結 語

1)討論的具有時變收獲特性的Logistic模型更符合實際情況,有利于種群研究中對有經濟價值的動植物種群對有害物種的控制。

2)采用匹配法構造其在[0,T]上的近似解,通過上下解法證明近似解的一致有效性,并給出近似解與精確解之間的誤差估計;選用非線性兩尺度法,獲得了在更長時間范圍內,即上的漸近解。

[1]SHEPHERD J,STOJKOV L.The logistic population model with slowly varying capacity[J].Anziam Journal Electronic Supplement,2007,47:492-506.

[2]SHEN J H,ZHOU Z Y.Fast-slow dynamics in logistic models with slowly varying parameters[J].Communications in Nonlinear Science&Numerical Simulation,2013,18(8):2213-2221.

[3]王壽松.單種群增長的廣義Logistic模型[J].生態(tài)數學學報,1990,5(1):21-25.

[4]李海龍.一類具有周期系數的單種群模型及其最優(yōu)收獲策略[J].生物數學學報,1999,14(4):394-402.

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[9]周倩,陳松林.一類非線性奇攝動問題邊界層與邊值的關系[J].合肥學院學報,2011,21(4):12-15.

[10]周倩,陳松林.一類非線性方程Robin問題的激波位置[J].安徽工業(yè)大學學報(自然科學版),2012,29(4):375-380.

[11]孫龍,陳松林.一類具有慢變特性的Logistic模型解的合成展開[J].安徽工業(yè)大學學報(自然科學版),2015,32(1):65-69.

責任編輯:丁吉海

AsymptoticAnalysis for a Class of Time Varying Harvested Logistic Model

ZHOU Qian1,JIANG Xiaohui2,CHEN Songlin2
(1.Hehai University Wentian College,Ma'anshan 243031,China;2.School of Mathematics&Physics Science and Engineering,Anhui University of Technology,Ma'anshan 243032,China)

A class of the time varying harvested Logistic model with small parameters was studied.The matching method was empoyed to construct the approximate solution of the model,and the uniform validity of the approximate solution was proved via methods of upper and lower solution.At the same time,the error estimate between the approximate solution and the exact solution was given.According to the nonlinear method of multiple scales, the formal asymptotic solution for longer periods of time was obtained.

harvested Logistic model;approximate solution;matching method;the method of multiple scales

O 175.1

A

10.3969/j.issn.1671-7872.2016.04.014

1671-7872(2016)04-0384-06

2016-01-14

安徽省高校自然科學研究重點項目(KJ2016A084);河海大學文天學院校級課題(WT15008)

周倩(1986-),女,安徽馬鞍山人,講師,研究方向為微分方程的漸近理論。

陳松林(1964-),男,安徽安慶人,教授,研究方向為微分方程的漸近理論。

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