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文档简介

描述对象特性随时间(空间)的演变的动态问题，分析对象特性的变化规则，预测对象特性的未来状态，研究控制对象特性的手段，根据函数及其变化率之间的关系确定函数，建立基于微分方程建模，建模目的和问题分析的简单假设，建立基于内部规则或类推方法的微分方程，四阶微分方程建模，通常是动态连续问题处理，以及世界人口增长概况，中国人口增长概况，人口变化规律研究，过度控制人口增长，4.1人口预测和控制，指数增长模型马尔萨斯建议(1798)，一般计算公式，x(t)到瞬间t的人口，基本上是：人口(相对随着时间的推移，人口呈指数增长，指数增长模式的应用和限制适用于19世纪前欧洲部分地区人口统计，适用于19世纪后移居加拿大的欧洲移民后裔，可用于短期人口增长预测，不符合19世纪后大部分地区人口增长规律，无法预测更长期的人口增长过程，19世纪后人口数据，阻塞增长模式(Logistic模型)，特定数量的人口增长后增长率下降的原因： 环境和其他因素随人口增长而增长的块效应的原因、假设、r到固有增长率(X非常小时)、xm到人口容量(资源、环境可以容纳的最大数量)、X(t)到S曲线、X增长速度、块增长模型例如：如果使用美国人口数据(单位到百万)、专家估计、块增长模型(逻辑模型)、模型检查和模型将2000年的美国人口与实际数据进行比较，然后按实际281.4(百万)计算，则模型将应用预测美国2010年的人口，2000 说明传染病的传播过程，分析感染者的变化规律，预测传染病高潮到来的瞬间，防止传染病蔓延的手段，根据传染过程的一般规律，用机制分析方法建立模型，每名患者每天有效接触(引起疾病的足够数量)的人数，模型1，如果有效接触的患者，增加患者数量并建立模型，模式2，区分感染(患者)和未感染(健康人)，假设，1)总n人，患者和健康人的比例分别为，2)每个患者每天有效的接触者数，接触的健康人致病性，建模，日接触率，SI模式，t=tm，di/dt最大值，模型3，无感染病免疫患者可以治愈为健康人，健康人可以再次感染，家庭增加SIS模型，3)患者每天治愈的比率，日治愈率，建模，日接触率，1，模型3，接触数=1 阈值，感染期间有效接触感染的健康人数不超过患者数，模型2(SI模型)如何作为模型3(SIS模型)的特殊情况，模型4，传染病有免疫3354患者在治疗后转移到感染系统外(移动者模型4，SIR模型，拓扑轨道线的边界，d内拓扑轨道线的图形，分析，模型4，SIR模型，拓扑轨道及其分析，s(t)单调递减轨道线的方向，p 13360s 01/I(t)先上升，然后下降到0 阈值1/减少感染者比例x，s0-1/=，模型5，传染病潜伏期
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