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離散システムの方程式(狼とウサギ)

狼とウサギがある地域に生きている様を想像しましょう.ウサギは,草を食べ, 子孫を増やし,狼はそのウサギ゛を食べ,やはり自分の子孫を増やしていきます. 今の世代の個体数は,その前の親の世代の個体数に依存します. 狼が増えすぎて,ウサギを食べ過ぎて少なくなったら,狼も食料が少なくなって 狼も数が減ります.逆に,狼が少なくなりすぎて,ウサギが増えすぎたら,草が食べ 尽くされてウサギの餌がなくなりウサギが減少,それに伴って狼もというようにです. 実際の自然界では,人間と言う「外乱」が邪魔をしない限り,それぞれの生き物達が 絶妙のバランスを保って生きています.生態系を表すモデル式の詳しい話しは別の 機会として,$x(0)$$y(0)$ で今のウサギと狼の個体数, $x(n)$$y(n)$ で,$n$ 年後のそれぞれの個体数を表すとすれば,ウサギと狼の個体数の変化を表す式は
$\displaystyle x(n+1)=f(x(n),y(n))$     (1)
$\displaystyle y(n+1)=g(x(n),y(n))$     (2)

という式で表されるでしょう.この式の意味するところは,$n+1$ 年後の ウサギと狼の個体数がその前の年のウサギと狼の個体数 $x(n)$$y(n)$ で決まる 事を表しています. 狼とウサギが生きている環境は毎年同じ(気象の変動や,人間の環境破壊など 外乱は無いもの)としています. $f$$g$ がどんな関数を表すかは取り合えず置いて おきますが,このような方程式は,生態系に限らず,物理系,機械系,社会経済, etcにも現れます.(無論,計算機関係にも) 今後,このような式を扱って行くわけですが,先ずは最も簡単なものから手を付けます. % latex2html id marker 1771
$ (\ref{eqn:rsn11}),( \ref{eqn:rsn12}) $ 式の替わりに

\begin{displaymath}
% latex2html id marker 1773
x(n+1)=\alpha x(n)+\beta y(n) \eqno{(\ref{eqn:rsn11}')} \end{displaymath}


\begin{displaymath}
% latex2html id marker 1775
y(n+1)=\gamma x(n)+\delta y(n) \eqno{(\ref{eqn:rsn12}')} \end{displaymath}

を扱います. $ \alpha ,\beta ,\gamma ,\delta $ は定数とします. 行列とベクトルを使えば,

\begin{displaymath}A=
\left \lbrack
\begin{array}{cc}
\alpha & \beta \\
\gamma & \delta \\
\end{array}
\right \rbrack
\end{displaymath}


\begin{displaymath}\chi(n)=
\left \lbrack
\begin{array}{c}
x(n) \\
y(n) \\
\end{array}
\right \rbrack
\end{displaymath}

として
\begin{displaymath}
\chi (n+1)=A \chi (n)
\end{displaymath} (3)

と表すことができます.

\begin{displaymath}\chi(0)=
\left \lbrack
\begin{array}{c}
x(0) \\
y(0) \\
\end{array}
\right \rbrack
\end{displaymath}

から始めて % latex2html id marker 1779
$(\ref{eqn:rsn3})$ 式から

\begin{displaymath}\chi(1)=A \chi(0) \end{displaymath}

でさらに

\begin{displaymath}\chi(2)=A \chi(1)=A(A \chi(0))=A^2 \chi(0) \end{displaymath}

続けると

\begin{displaymath}\chi(3)=A \chi(2)=A(A^2 \chi(0))=A^3 \chi(0) \end{displaymath}


\begin{displaymath}\vdots \end{displaymath}


\begin{displaymath}
\chi (n+1)=A \chi (n)=A(A^n \chi (0))=A^{n+1} \chi (0)
\end{displaymath} (4)

となります. まずは手始めに, $ \beta =\gamma =0 $ という特別な場合を考えましょう.

\begin{displaymath}A=
\left \lbrack
\begin{array}{cc}
\alpha & 0 \\
0 & \delta \\
\end{array}
\right \rbrack
\end{displaymath}

ですから

\begin{displaymath}A^2 =
\left \lbrack
\begin{array}{cc}
\alpha^2 & 0 \\
0 & \delta^2 \\
\end{array}
\right \rbrack
\end{displaymath}


\begin{displaymath}\vdots \end{displaymath}


\begin{displaymath}A^n=
\left \lbrack
\begin{array}{cc}
\alpha^n & 0 \\
0 & \delta^n \\
\end{array}
\right \rbrack
\end{displaymath}







さて以下の練習問題を解いてください.
練習問題 1
  1. [(0)] $ \alpha = \delta =1 $ のとき
  2. [(1)] $ 0<\alpha <1,0<\delta <1 $ のとき
  3. [(2)] $ \alpha >1,0<\delta <1 $ のとき
  4. [(3)] $ 0< \alpha <1,\delta >1 $ のとき
  5. [(4)] $ \alpha >1,\delta >1 $ のとき
$n\to \infty$とすると$\chi(n)$はどうなりますか?
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Yasunari SHIDAMA