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中文题名:

 关于最优收获与密度制约Leslie矩阵模型的研究    

姓名:

 周云    

保密级别:

 公开    

论文语种:

 chi    

学科代码:

 070104    

学科专业:

 应用数学    

学生类型:

 硕士    

学位:

 理学硕士    

学位类型:

 学术学位    

学位年度:

 1988    

学校:

 北京师范大学    

校区:

 北京校区培养    

学院:

 数学科学学院    

第一导师姓名:

 刘来福    

第一导师单位:

 数学系    

提交日期:

 1988-06-30    

外文题名:

 On Optimum Harvesting and Density-dendent Leslie Matrix Model    

中文摘要:

本论文共分三章。 第一章简单回顾了Leslie矩阵模型的发展历史,阐述了该模型在生物学中的广泛应用和在理论研究上所得到的一些重要结论。重点介绍了密度制约leslie矩阵模型的研究成果和研究动向, 第二章提出了生育率和存活率受同意密度制约因子的制约的一类密度制约leslie矩阵模型:〓(t+1)=Mg(N)〓(t),通过大〓的计〓机模拟,发现它既包含了-维密度制约模型:N(t+1)=〓Ngw所具有的复杂动态,又继承了经典leslie矩阵模型在M为素矩阵时所具有的渐近性质,对这些发现,都给予了严格的数学证明。 第三章将该模型应用于可更新资源的管理,得到了带有收获的密度制约的leslie矩阵模型:〓(t+1)=DMG(N)〓(t),避免了经典leslie矩阵模型在拥有生物种群管理时对种群的无穷大纸书增长的预测。给出了最优年龄别收获率特征和最优收获密度的计〓公式,最后,我们分析了收获状态下的种群动态.

外文摘要:

This paper consists of three part Chapter 1 is a simple review of development of Leslie matrix model,and states it's many applications in biology and some important results in theoretical research about the model. In this part, the study results and dynamics are specially introduced about the density-dependent. Leslie matrix model. Chapter 2 puts forward a class of density-dependent Leslie matrix model:〓( t+1)=Mg(〓)〓( t). It's survival and fertility rates are of same density-dependent factor-via extensive computer simulation, it is discovered that the model is of both the complex dynamics of the one dimension density-dependent model:N(t+1)=〓Ng(N) and asymptotic properties of the classical Leslie matrix model while M is primitive matrix. The strictly mathematical proof are given in this part. In the last chapter, we obtain the harvesting density dependent Leslie matrix model: 〓(t+1)=DMg(〓)〓 when we apply。 the model: N(t+1)=Mg(N)N to the management of renewable resource。It avoids the infinite predicting of population^ exponential growth in the classical Leslie matrix model. The character of optimum age specific harvesting rates is described and the formula of computering optimum harvesting density is given-At the end of this chapter, we analyse the harvesting population dynamics.

参考文献总数:

 48    

馆藏号:

 硕070103/855    

开放日期:

 2024-03-14    

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