Для багатьох подiй у свiтi навколо зростання зрiвнюється. Логiстичнi функцiї описують такi подiї. Логiстичне зростання зазвичай використовується для моделювання популяцiй тварин, росту дерев або вартостi бiзнесу. У випадках, коли зростання починається експоненцiально, а потiм зрiвнюється, у пригодi стане логiстична модель.
Теорiя
Логiстична крива — це добре вiдома сигмоїда. Коли , прямує до . Функцiя зростає найшвидше, коли .
Графiк логiстичної моделi має такий вигляд:
Приклад 1
У 1940 роцi на острiв у Тихому океанi завезли 45 жаб. Популяцiя зростала за логiстичною моделлю
де — це кiлькiсть рокiв починаючи з 1940 року. На якому значеннi зростання популяцiї стабiлiзується згiдно з моделлю?
Графiк логiстичної функцiї стабiлiзується в точцi . Це означає, що популяцiя стабiлiзується на рiвнi жаб.
Коли популяцiя зростала найшвидше?
Швидкiсть зростання найшвидша, коли . Найлегше це зробити за допомогою цифрових засобiв. Отримаємо
Найбiльше популяцiя жаб зросла через року пiсля року, тобто у роцi.
Є й iнший спосiб з’ясувати, коли темпи зростання найбiльшi. зростає найшвидше, коли
Задаємо функцiю рiвною цьому значенню i розв’язуємо для :
Вводимо це рiвняння у програму. Отримуємо
те саме значення, що ми отримали за допомогою iншого методу.