На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Математические модели в естественнонаучном образовании. Том I» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Математика. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Математические модели в естественнонаучном образовании. Том I

Жанр
Дата выхода
08 сентября 2022
🔍 Загляните за кулисы "Математические модели в естественнонаучном образовании. Том I" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Математические модели в естественнонаучном образовании. Том I" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Денис Владимирович Соломатин) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Начало XXI века ознаменовано выходом в свет прекрасной книги Mathematical Models in Biology An Introduction / Elizabeth S. Allman, University of Southern Maine, John A. Rhodes, Bates College, Maine, содержащей обзор достижений века предшествующего, которая легла в основу данного издания, поэтому если уже знакомы с ней, то мне вас практически нечем удивить. В противном случае – добро пожаловать в чудесный мир тесного переплетения идей биологии, криптографии, абстрактной общей алгебры, конкретной дискретной математики и вероятностной математической статистики, на пользу бурно развивающейся ныне биоматематики. Хотите узнать в чём практический смысл вычисления собственных значений и собственных векторов матриц? Как определяется доля населения, которая должна быть успешно вакцинирована для обеспечения коллективного иммунитета? Как из структуры ДНК можно почерпнуть принципы СУВ? И много-многое другое? Тогда эта книга именно для вас.
📚 Читайте "Математические модели в естественнонаучном образовании. Том I" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Математические модели в естественнонаучном образовании. Том I", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
99; a0 = 0; a1 = 3; N = 777; preL = 200; L = 100;
mat = bifur(fun,x0,a0,a1,N,preL,L);
function mat = bifur(fun,x0,a0,a1,N,preL,L,p_siz)
% –
% Функция bifur: строит однопараметрическую диаграмму бифуркаций
% Вход: fun = некоторая функция @(x,para)
% x0 = стартовое значение для x
% a0 = начальное значение параметра a
% a1 = конечное значение параметра a
% N = количество интервалов для параметра 'a' на отрезке [a0;a1]
% preL = количество предварительно пропускаемых итераций для
% преодоления переходного процесса перед стабилизацией
% L = количество итераций для каждой начальной пары
% от (x0,параметр a)
% p_siz = размер маркера, по умолчанию 1
% Выход: mat = бифукационная матрица размера N на L
% которая хранит последовательность длины L
% для каждой пары (x0, параметр a)
% –
% установки по умолчанию
if ~exist('p_siz','var')
p_siz = 1;
end
% инициализация
mat = zeros(N,L);
a = linspace(a0,a1,N);
% основной цикл
format long
for i = 1:N
ca = a(i); % выбрать одно значение параметра в каждый момент времени
for j = 1:L % сгенерировать последовательность длиной L
if j == 1
pre = x0; % инициализируем стартовое значение
for k = 1:preL % пропускаем значения переходного процесса
nxt = fun(pre,ca);
pre = nxt;
end
end
nxt = fun(pre,ca); % вычисляем следующее значение последовательности
mat(i,j) = nxt; % сохраняем в результирующей матрице mat
pre = nxt; % последнее значение будет начальным для следующей итерации
end
end
% построение графика
dcolor = [0,0,1]; % настройка цвета маркера: синий
[r,c] = meshgrid(1:L,a); % наполяем сетку данных координат
surf(r,c,mat,'Marker','*','MarkerSize',p_siz,'FaceColor','None','MarkerEdgeColor', dcolor,'EdgeColor','None')
view([90,0,0]) % фиксируем направление камеры
ylim([a0,a1]) % размещаем данные на диаграмме
end
2.
t=[0:50]
K=5+sin((2*pi/12)*t)
p=.1; pops=p
for i=1:50
p=p+.








