一階建模與定性分析
指數增長與衰減
賺取複利的儲蓄帳戶、一群細菌、一塊放射性岩石,三者有何共通點?在每一種情形中,當下存在的量決定了它變化的快慢。錢多一倍就賺一倍的利息;細菌多一倍,每小時產生的後代也多一倍;放射性原子多一倍,衰變的速度也快一倍。這個單一概念——變化率與當前的量成正比——是所有微分方程中最根本的模型。
用符號寫成 dy/dt = ky,其中 y(t) 是該量,k 是比例常數。k 為正則該量增長,k 為負則衰減。其解為 y(t) = y0 e^(kt),y0 是起始量:指數函數正是那個等於自身變化率(差一個因子 k)的函數。增長意味曲線愈來愈快地向上掃去;衰減則是先陡降而後趨平,逼近零卻永不真正抵達。
指數模型只在比例關係成立時才精確。真實族群不可能永遠指數增長——食物與空間終會耗盡——所以這個模型只在早期、擁擠尚未咬人之前是好的描述;邏輯斯諦方程修補了這點。但對放射性衰變而言,這條定律基本上完美無瑕,因為每個原子的衰變彼此獨立,沒有擁擠來干擾。
一個細菌培養從 1000 個細胞開始,在資源充足時每小時增為三倍:此處 dN/dt = kN,N(t) = 1000 e^(kt)。由三倍可得 e^k = 3,故 k = ln 3 ≈ 1.10/小時;4 小時後 N = 1000 · 3^4 = 81000。
同一條定律,k 的正負相反:增長(k > 0)與衰減(k < 0)。
對生命系統而言,無上限的指數增長永遠只是近似——終究會有某個限制因素介入。把它信任到很遠的未來,正是典型的建模錯誤。
又称
另见