Переход от дифференциального уравнения высокой степени к системе дифференциальных уравнений первой степени. Модель колебаний сердечной мышцы.
В случаях, когда модель изучаемого процесса описывается ДУ степенью большей 1, удобно трансформировать его в систему ДУ первой степени. Именно такой стандартизованной формы требуют, например, многие математические пакеты для проведения операции численного решения ДУ (см. далее).
Напомним, что системой ДУ первой степени называется система вида:
К ней легко приводится ДУ степени n:
Приведение осуществляется путем замены переменных:
,
которая дает каноническую систему ДУ первой степени:
Рассмотрим пример. Модель колебаний сердечной мышцы (изменение ее длины y в продольном направлении) можно упрощенно описать ДУ следующего вида:
,
где p, q – постоянные коэффициенты, определяющие параметры периодического изменения возмущающего воздействия (мышечного напряжения), - угловая собственная (резонансная) частота колебаний сердечной мышцы.
Произведем замену переменных: . Получим:
Общее аналитическое решение данной системы в графическом виде будет иметь вид (подробно ход получения решения не приводится):
,
где A и B – постоянные коэффициенты.
График решения системы при начальных условияхимеет вид:
- Моделирование биологических процессов и систем Лекция 1. Введение в моделирование Основные понятия моделирования
- 1. Познание окружающего мира.
- 4. Эффективность управления объектом (или процессом).
- Классификация моделей
- Структурные модели
- Понятие адекватности модели
- Инструментальные средства моделирования
- Лекция 2. Модели, описываемые дифференциальными уравнениями Статические и динамические модели
- Простейшие модели, описываемые ду первого порядка: уравнения Мальтуса и Ферхюльста
- Стационарные состояния и устойчивость
- Переменные состояния и фазовые траектории
- Системы дифференциальных уравнений. Модель «хищник – жертва»
- Переход от дифференциального уравнения высокой степени к системе дифференциальных уравнений первой степени. Модель колебаний сердечной мышцы.
- Аналитическое и численное решения дифференциальных уравнений
- Тема 3. Стохастическое моделирование
- Параметры случайной величины
- Равномерное распределение
- Нормальное распределение
- Метод Монте-Карло
- Искусственные нейронные сети
- Биологический прототип
- Искусственный (математический) нейрон
- Нейронная сеть без обратных связей - персептрон
- Обучение нейронных сетей
- Нейронные сети с обратными связями
- Генетические алгоритмы оптимизации
- Операции с нечеткими множествами
- Нечеткое управление