Модель передачи информации в условиях конкуренции Рассмотрим модель передачи информации в популяции ограниченной численности. Список переменных и коэффициентов: y – численность носителей информации, x – численность необученных особей, a – коэффициент размножения необученных особей при отсутствии лимитирующих факторов, r – коэффициент рождаемости, s – коэффициент смертности, b – коэффициент взаимной конкуренции между необученными особями, а так же коэффициент конкурентного противостояния необученных особей по отношению к обученным, k – коэффициент взаимной конкуренции между обученными, а так же коэффициент конкурентного противостояния обученных особей по отношению к необученным, c – коэффициент обучения (передачи информации от обученных к необученным). Математическое моделирование процессов отбора 2 Гипотезы: Смертность и рождаемость у обученных особей равна смертности и рождаемости у необученных , но потомство обученных всегда является необученным; острота конкурентно противостояния обученных особей по отношению к необученным снижена (коэффициент конкуренции условиях противостояния обучение k – меньше при этом коэффициента b), так как в невозможно, коэффициент конкуренции между носителями информации так же снижен до значения k, так как приобретенная информация способствует их консолидации; все коэффициенты считаются положительными, k < b, c > b. Уравнения динамики: x ax cxy bx 2 ry kxy, y sy cxy bxy ky . 2 Математическое моделирование процессов отбора (1) 3 Обозначим w = x + y. Уравнение динамики общей численности популяции: aw bxw kyw w(a (b k ) x kw). w ( 2) Нормирующая замена: x w удельный вес необученных особей; y w удельный вес обученных особей. Система динамики удельных весов обученных и необученных особей: a c b 2 w r kw (a bw r s kw) cw r , cw r (cx r ), Математическое моделирование процессов отбора (3) 4 a r a br ( 0 , 0 ), ( , 0 ), ( , ). Состояний равновесия: b c k kc Линеаризованная система (1) в состоянии (0,0) : x ax ry , y sy. Собственные числа: 1 a, 2 s. Следовательно, (0,0) – седло. Линеаризованная система (1) в состоянии x ax ( r y ( (c k ) a ) y, b ( a ,0 ) : b ca r ) y. b Собственные числа: 1 a, 2 ca r. b . Математическое моделирование процессов отбора 5 a a r ( ,0) при седло, иначе, устойчивый узел. b b c r a br ( , ): Линеаризованная система (1) в состоянии c k kc ac kr x x y, k c br (a y ) y. c Следовательно, Собственные числа: ac , k br 2 a . c r a br a r ) при Следовательно, ( , c k kc b c 1 устойчивый узел, иначе, не существует. Математическое моделирование процессов отбора 6 Рассмотрим вспомогательную систему: aw bw 2 kw 2 , w cw r. Учитывая 1 , получаем: w aw bw 2 k (1 ) w 2 , c (1 )w r (1 ). Векторное поле для этой системы: dw aw bw 2 k (1 )w 2 w(a bw k (1 )w) d c (1 )w r (1 ) (1 )(cw r ) Математическое моделирование процессов отбора 7 Главными изоклинами являются: : w 1 0, сw r 0; 0 : (1, w 0, a ) b a bw k (1 ) w 0. (0,0) 1 Инвариантные прямые w 0, 0. Математическое моделирование процессов отбора 8 Из плоскости ( , w) прейдем в плоскость (x, y): y a br k kc (0,0) r c a b x Фазовый портрет системы (1) при ac > rb Математическое моделирование процессов отбора 9 y (0,0) a ( ,0 ) b x Фазовый портрет системы (1) при ac < rb Математическое моделирование процессов отбора 10 Рассмотрим модель, в которой существуют особи, обладающие разными видами информации. Список переменных и коэффициентов: x – численность необученных особей, y – численность носителей информации первого вида, z – численность носителей информации первого вида, a – коэффициент размножения необученных особей при отсутствии лимитирующих факторов, r – коэффициент рождаемости, s – коэффициент смертности, c – коэффициент обучения (передачи информации от обученных к необученным). Математическое моделирование процессов отбора 11 Гипотезы: потомство носителей информации является необученным; предположим, что рождаемость, смертность и эффективность передачи информации для всех особей одинаковы; информация от носителя одного вида не передается носителю другого вида; коэффициент конкуренции b у носителей второго вида такой же как и у необученных особей, а у носителей первого вида снижен до k. Уравнения динамики: x ax cy bx 2 ry kxy bxz cxz rz , y sy cxy bxy ky 2 byz , ( 4) z sz cxz bxz bz 2 byz. Математическое моделирование процессов отбора 12 Обозначим w = x + y + z . Нормирующая замена: x , w y , w z . w Уравнения (4) принимают вид: (r cw)( ) kw (k ( ) w bw), r cw k 2 w (k ( ) w bw), r cw bw (k ( ) w bw). Система на стандартном симплексе, представленная через функции перехода: r ( ) c ( ) w kw, r cw k 2 w, r cw bw. Математическое моделирование процессов отбора 13 r c w k w r cw bw. Сравним и . Так как k < b, то Следовательно (t ) 0 при t , (0) 0. Поскольку w – величина ограниченная, то z (t ) 0 при t , y (0) 0. Линеаризованная система (4) в состоянии ( r a br , ,0) : c k kc br br , c c a br br a br (c b)( ) ( a ) b( ) , k kc c k kc b a br (1 )( ) . k k kc Собственные числа: 1 br , c br , c b br 3 (1 )( a ) k c 2 a Математическое моделирование процессов отбора 14 Таким образом, ( r a br , ,0) при c k kc a r устойчиво, иначе не существует. b c Следовательно, общая численность популяции, как и в предыдущей модели, при a r b c стремится к a (b k ) r a br , y(t) стремится к , k kc k kc x(t) стремится к r . c Выводы: существование системы носителей информации напрямую зависит от коэффициента передачи: с ростом эффективности передачи увеличивается удельный вес носителей информации; для передачи информации большое значение имеет внутренняя конкуренция – уровень противостояния между актуальными и потенциальными носителями информации. Чем ниже уровень этого противостояния, тем легче передается информация. Математическое моделирование процессов отбора 15