СибНСХБ

Вид поиска

Область поиска

в найденном

Найдено в других БД

Формат представления найденных документов:
библиографическое описание	краткий	полный

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>S=СЛУЧАЙНЫЕ СРЕДЫ<.>)

Общее количество найденных документов : 28
Показаны документы с 1 по 20

1-20 21-28

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 95.06-04А3.012

Wiener, Pamela.
Migration in variable environments: exploring life-history evolution using structured population models [Text] / Pamela Wiener, Shripad Tuljapurkar // J. Theor. Biol. - 1994. - Vol. 166, N 1. - P75-90 . - ISSN 0022-5193
Перевод заглавия: Миграции в изменчивых средах. Исследование [демографической] эволюции с использованием структурированных популяционных моделей
Аннотация: Рассматривается проблема существования эволюционных преимуществ миграции в переменной среде при наличии пространственной структуры (I модель) и пространственной и двухвозрастной структуры (II модель). Время дискретно, пространство состоит из 2-х местообитаний, исследуется логарифм отношения a общих размеров популяции в смежных поколениях при больших временах. Плодовитости предполагаются случайными, независимыми, одинаково распределенными величинами, миграция следует после размножения. В случае II переходы в поколениях описываются матрицей, блоки к-рой (соотв. изолированной динамике) включают параметр задержки развития p - вероятность для молоди не перейти во взрослую стадию в след. поколении. Значения a находятся аналитически в виде разложения по первым 4-м центр. моментам распределения плодовитости (при нормировке на соотв. степень ее ожидаемого значения) и иллюстрируются графически как ф-ции миграции m, задержки p. Кроме того, проведены имитационные эксперименты для оценивания a. Выявлено повышение a в изменчивой среде при m'!='0 по сравнению с m=0 (при умеренных m дальнейшее возрастание миграции влияет на a слабо). Это повышение уменьшается при наличии задержки развития p. Имитации положит. пространственной автокорреляции (как и возрастание изменчивости среды) показали уменьшение a. США, Dep. of Biol. Scis, Stanford Univ., Stanford, CA 94305-5020. Библ. 35.

ГРНТИ	34.03.23

ВИНИТИ 341.03.23.13.09
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
ТЕОРИЯ ПОПУЛЯЦИЙ
ДИСКРЕТНЫЕ МИГРАЦИИ
ВОЗРАСТНАЯ СТРУКТУРА
СКОРОСТЬ РОСТА
ДИСКРЕТНОЕ ВРЕМЯ
СЛУЧАЙНЫЕ СРЕДЫ

Доп.точки доступа:
Tuljapurkar, Shripad

РЖ ВИНИТИ 34 (BI10) 01.12-04А2.7

Stensholt, Boonchai K.
Multivariate bilinear time series; alternative models in population dynamics? [Text] / Boonchai K. Stensholt // Fisken og havet. - 2000. - N 1. - P1-7 . - ISSN 0071-5638
Перевод заглавия: Многомерные билинейные временные ряды; альтернативные модели в популяционной динамике?
Аннотация: Билинейные временные ряды (БВР) являются удобными для моделирования шума среды. Идея состоит в замене постоянных параметров стохастическими. Предлагается в качестве стохастической версии с дискретным временем для детерминистической модели Лотки - Вольтерра использовать модель двумерного БВР. Последняя получается в результате линеаризации известной модели хищник - жертва около равновесия, замены производных разностями и добавлении членов шума к коэф. Аналогично можно действовать в случае конкуренции 2 видов. Удобство использования БВР состоит в том, что требуются лишь наблюдения численностей видов, а коэф. и распределение шума оцениваются по наблюдениям. Процедуры оценивания не приводятся, изложение имеет ознакомительный характер. Описана модель многомерного билинейного временного ряда. С теор. точки зрения билинейные модели можно рассматривать как начальное обобщение линейных моделей, поскольку они линейны как по состоянию, так и управлению (шуму) по отдельности. Библ. 14

ГРНТИ	34.35.17

ВИНИТИ 341.35.17.09
Рубрики: ТЕОРИЯ СООБЩЕСТВ
ХИЩНИК - ЖЕРТВА
ВОЛЬТЕРРА МОДЕЛИ
ЛИНЕАРИЗАЦИЯ
СЛУЧАЙНЫЕ СРЕДЫ
ДВУМЕРНЫЕ БИЛИНЕЙНЫЕ ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 01.12-04А3.54

Stensholt, Boonchai K.
Multivariate bilinear time series; alternative models in population dynamics? [Text] / Boonchai K. Stensholt // Fisken og havet. - 2000. - N 1. - P1-7 . - ISSN 0071-5638
Перевод заглавия: Многомерные билинейные временные ряды; альтернативные модели в популяционной динамике?
Аннотация: Билинейные временные ряды (БВР) являются удобными для моделирования шума среды. Идея состоит в замене постоянных параметров стохастическими. Предлагается в качестве стохастической версии с дискретным временем для детерминистической модели Лотки - Вольтерра использовать модель двумерного БВР. Последняя получается в результате линеаризации известной модели хищник - жертва около равновесия, замены производных разностями и добавлении членов шума к коэф. Аналогично можно действовать в случае конкуренции 2 видов. Удобство использования БВР состоит в том, что требуются лишь наблюдения численностей видов, а коэф. и распределение шума оцениваются по наблюдениям. Процедуры оценивания не приводятся, изложение имеет ознакомительный характер. Описана модель многомерного билинейного временного ряда. С теор. точки зрения билинейные модели можно рассматривать как начальное обобщение линейных моделей, поскольку они линейны как по состоянию, так и управлению (шуму) по отдельности. Библ. 14

ГРНТИ	34.03.23

ВИНИТИ 341.03.23.13.09
Рубрики: ТЕОРИЯ СООБЩЕСТВ
ХИЩНИК - ЖЕРТВА
ВОЛЬТЕРРА МОДЕЛИ
ЛИНЕАРИЗАЦИЯ
СЛУЧАЙНЫЕ СРЕДЫ
ДВУМЕРНЫЕ БИЛИНЕЙНЫЕ ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ

РЖ ВИНИТИ 34 (BI10) 02.11-04А2.238

Kshatriya, Mrigesh.
Early detection of declining populations using floor and ceiling models [Text] / Mrigesh Kshatriya, Chris Cosner, Jaarsveld Albert S. van // J. Anim. Ecol. - 2001. - Vol. 70, N 6. - P906-914 . - ISSN 0021-8790
Перевод заглавия: Раннее обнаружение уменьшения популяций с использованием [верхней и нижней моделей]
Аннотация: В охране природы рассматриваются проблемы оценивания рисков вымирания и проблемы выявления момента, когда начинается уменьшение популяций, как предупреждающего знака опасности. Развивается методология последнего подхода, не опирающаяся на стратегии предсказания. Предполагается, что рост численности N популяции удовлетворяет разностному ур-нию N[t+1] = N[t]exp(r(t) - b(t)N[t]), r характеризует скорость роста, b - плотностно зависимые эффекты. Оцениваются верхняя и нижняя граница для правой части ур-ния, к-рые определяют верхнюю и нижнюю модели (дающие границы обл., в к-рой находится реальная траектория). Если параметры r, b лежат в некоторых границах, то последние используются для построения нижней и верхней моделей. Указанный подход применялся к данным авиаучетов для 12 видов копытных национального парка Крюгера (ЮАР) за период 1980 - 1993 гг. Используется модель нелинейной авторегрессии 1-го порядка N[t+1] = N[t]exp(a+bN[t]+'сигма'Z[t]), где Z[t] является случайной нормально распределенной переменной с нулевым средним и единичной дисперсией, соответственно r = a + 'сигма'{2}/2. С применением техники бутсрэпа производится интервальное оценивание параметров a, b, 'сигма' для линейной регрессии log(N[t]/N[t-1]) по N[t-1]. Параметрический критерий отношения правдоподобия для бутстрэпа позволяет проверять гипотезу b = 0 против b 0 (плотностная регуляция), а верхняя и нижняя доверительные границы для r и b используются в соотв. граничных моделях. Обсуждаются полученные результаты для отдельных видов. ЮАР, Conservation Planning Unit, Dep of Zoology & Entomology, Univ. of Pretoria, Pretoria 0002. Ил. 5. Табл. 1. Библ. 23

ГРНТИ	34.35.51

ВИНИТИ 341.35.51.21.11.02
Рубрики: ТЕОРИЯ ПОПУЛЯЦИЙ
СЛУЧАЙНЫЕ СРЕДЫ
ДИНАМИКА ЧИСЛЕННОСТЕЙ
ДОВЕРИТЕЛЬНЫЕ ГРАНИЦЫ
АВТОРЕГРЕССИОНЫЕ МОДЕЛИ
ОХРАНА ПРИРОДЫ
ОБНАРУЖЕНИЕ УМЕНЬШЕНИЯ ЧИСЛЕННОСТЕЙ
КОПЫТНЫЕ ( ЮАР)
КОПЫТНЫЕ
АВИАУЧЕТЫ
ДИНАМИКА ПОПУЛЯЦИЙ
ЖИЗНЕСПОСОБНОСТЬ ПОПУЛЯЦИЙ
ОХРАНА
НАЦИОНАЛЬНЫЙ ПАРК КРЮГЕРА (ЮАР)

Доп.точки доступа:
Cosner, Chris; van, Jaarsveld Albert S.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 02.11-04А3.13

Kshatriya, Mrigesh.
Early detection of declining populations using floor and ceiling models [Text] / Mrigesh Kshatriya, Chris Cosner, Jaarsveld Albert S. van // J. Anim. Ecol. - 2001. - Vol. 70, N 6. - P906-914 . - ISSN 0021-8790
Перевод заглавия: Раннее обнаружение уменьшения популяций с использованием [верхней и нижней моделей]
Аннотация: В охране природы рассматриваются проблемы оценивания рисков вымирания и проблемы выявления момента, когда начинается уменьшение популяций, как предупреждающего знака опасности. Развивается методология последнего подхода, не опирающаяся на стратегии предсказания. Предполагается, что рост численности N популяции удовлетворяет разностному ур-нию N[t+1] = N[t]exp(r(t) - b(t)N[t]), r характеризует скорость роста, b - плотностно зависимые эффекты. Оцениваются верхняя и нижняя граница для правой части ур-ния, к-рые определяют верхнюю и нижнюю модели (дающие границы обл., в к-рой находится реальная траектория). Если параметры r, b лежат в некоторых границах, то последние используются для построения нижней и верхней моделей. Указанный подход применялся к данным авиаучетов для 12 видов копытных национального парка Крюгера (ЮАР) за период 1980 - 1993 гг. Используется модель нелинейной авторегрессии 1-го порядка N[t+1] = N[t]exp(a+bN[t]+'сигма'Z[t]), где Z[t] является случайной нормально распределенной переменной с нулевым средним и единичной дисперсией, соответственно r = a + 'сигма'{2}/2. С применением техники бутсрэпа производится интервальное оценивание параметров a, b, 'сигма' для линейной регрессии log(N[t]/N[t-1]) по N[t-1]. Параметрический критерий отношения правдоподобия для бутстрэпа позволяет проверять гипотезу b = 0 против b 0 (плотностная регуляция), а верхняя и нижняя доверительные границы для r и b используются в соотв. граничных моделях. Обсуждаются полученные результаты для отдельных видов. ЮАР, Conservation Planning Unit, Dep of Zoology & Entomology, Univ. of Pretoria, Pretoria 0002. Ил. 5. Табл. 1. Библ. 23

ГРНТИ	34.03.23

ВИНИТИ 341.03.23.13.09
Рубрики: ТЕОРИЯ ПОПУЛЯЦИЙ
СЛУЧАЙНЫЕ СРЕДЫ
ДИНАМИКА ЧИСЛЕННОСТЕЙ
ДОВЕРИТЕЛЬНЫЕ ГРАНИЦЫ
АВТОРЕГРЕССИОНЫЕ МОДЕЛИ
ОХРАНА ПРИРОДЫ
ОБНАРУЖЕНИЕ УМЕНЬШЕНИЯ ЧИСЛЕННОСТЕЙ
КОПЫТНЫЕ ЮАР
КОПЫТНЫЕ
АВИАУЧЕТЫ
ДИНАМИКА ПОПУЛЯЦИЙ
ЖИЗНЕСПОСОБНОСТЬ ПОПУЛЯЦИЙ
ОХРАНА
НАЦИОНАЛЬНЫЙ ПАРК КРЮГЕРА (ЮАР)

Доп.точки доступа:
Cosner, Chris; van, Jaarsveld Albert S.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI47) 02.11-04И7.79

Kshatriya, Mrigesh.
Early detection of declining populations using floor and ceiling models [Text] / Mrigesh Kshatriya, Chris Cosner, Jaarsveld Albert S. van // J. Anim. Ecol. - 2001. - Vol. 70, N 6. - P906-914 . - ISSN 0021-8790
Перевод заглавия: Раннее обнаружение уменьшения популяций с использованием [верхней и нижней моделей]
Аннотация: В охране природы рассматриваются проблемы оценивания рисков вымирания и проблемы выявления момента, когда начинается уменьшение популяций, как предупреждающего знака опасности. Развивается методология последнего подхода, не опирающаяся на стратегии предсказания. Предполагается, что рост численности N популяции удовлетворяет разностному ур-нию N[t+1] = N[t]exp(r(t) - b(t)N[t]), r характеризует скорость роста, b - плотностно зависимые эффекты. Оцениваются верхняя и нижняя граница для правой части ур-ния, к-рые определяют верхнюю и нижнюю модели (дающие границы обл., в к-рой находится реальная траектория). Если параметры r, b лежат в некоторых границах, то последние используются для построения нижней и верхней моделей. Указанный подход применялся к данным авиаучетов для 12 видов копытных национального парка Крюгера (ЮАР) за период 1980 - 1993 гг. Используется модель нелинейной авторегрессии 1-го порядка N[t+1] = N[t]exp(a+bN[t]+'сигма'Z[t]), где Z[t] является случайной нормально распределенной переменной с нулевым средним и единичной дисперсией, соответственно r = a + 'сигма'{2}/2. С применением техники бутсрэпа производится интервальное оценивание параметров a, b, 'сигма' для линейной регрессии log(N[t]/N[t-1]) по N[t-1]. Параметрический критерий отношения правдоподобия для бутстрэпа позволяет проверять гипотезу b = 0 против b 0 (плотностная регуляция), а верхняя и нижняя доверительные границы для r и b используются в соотв. граничных моделях. Обсуждаются полученные результаты для отдельных видов. ЮАР, Conservation Planning Unit, Dep of Zoology & Entomology, Univ. of Pretoria, Pretoria 0002. Ил. 5. Табл. 1. Библ. 23

ГРНТИ	34.33.27

ВИНИТИ 341.33.27.21.23.49.02
Рубрики: ТЕОРИЯ ПОПУЛЯЦИЙ
СЛУЧАЙНЫЕ СРЕДЫ
ДИНАМИКА ЧИСЛЕННОСТЕЙ
ДОВЕРИТЕЛЬНЫЕ ГРАНИЦЫ
АВТОРЕГРЕССИОНЫЕ МОДЕЛИ
ОХРАНА ПРИРОДЫ
ОБНАРУЖЕНИЕ УМЕНЬШЕНИЯ ЧИСЛЕННОСТЕЙ
КОПЫТНЫЕ ЮАР
КОПЫТНЫЕ
АВИАУЧЕТЫ
ДИНАМИКА ПОПУЛЯЦИЙ
ЖИЗНЕСПОСОБНОСТЬ ПОПУЛЯЦИЙ
ОХРАНА
НАЦИОНАЛЬНЫЙ ПАРК КРЮГЕРА (ЮАР)

Доп.точки доступа:
Cosner, Chris; van, Jaarsveld Albert S.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI07) 03.05-04А1.71

Jonsson, Annie.
Are certain life histories particularly prone to local extinction? [Text] / Annie Jonsson, Bo Ebenman // J. Theor. Biol. - 2001. - Vol. 209, N 4. - P455-463 . - ISSN 0022-5193
Перевод заглавия: [Определяют ли некоторые демографические характеристики более высокий риск локального вымирания]
Аннотация: Для изучения того, с какой из демографических стратегий связан более высокий риск вымирания исследуется мат. модель с дискретным временем популяции с 2 стадиями жизни (молодью и зрелыми особями с численностями N[1] и N[2]) и с экспоненциальным ростом. Ур-ния динамики имеют вид: N[1](t+1) = s[1](t)(1-g(t))N[1](t) + f(t)N[2](t), N[2](t+1) = s[1](t)g(t)N[1](t) + s[2]N[2](t). Здесь s[i] - коэф. выживаемости, g - скорость созревания, f - плодовитость. Влияние среды включено в зависимости коэф. ур-ний от времени t и моделируется в виде авторегрессии с белым или цветным шумом e, т. е. зависимостью z(t+1) = 'альфа'(z(t)-z(t)) + 'эпсилон'(t+1). Результаты получены путем проведения стохастических имитационных экспериментов и анализа эластичности. Демографические св-ва классифицируются в отношении развития (преждевременное или запаздывающее), характера репродукции (однократное или многократное, большое или малое число потомков). Оказалось, что популяции с однократным размножением при изменчивости выживаемости молоди наиболее подвержены риску вымирания (как и в случае коррелированности изменений коэф. во времени), тогда как при многократном размножении наиболее рискованна ситуация с изменчивостью выживаемости зрелых особей. При аналитическом исследовании выражения для долгосрочной скорости роста 'лямбда' используется показатель эластичности (отличающейся от чувствительности (производной 'лямбда' по элементу a[ij] матрицы перехода) сомножителем, равным отношению a[ij] к 'лямбда'). Результаты приведены в форме табл. США, The Rockefeller Univ., Box 20, New York, N. Y. 10021. Ил. 3. Табл. 2. Библ. 29

ГРНТИ	34.03.17

ВИНИТИ 341.03.17.17.11
Рубрики: ТЕОРИЯ ПОПУЛЯЦИЙ
ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ
ВОЗРАСТНАЯ СТРУКТУРА
СЛУЧАЙНЫЕ СРЕДЫ
РИСК ВЫМИРАНИЯ
СТРАТЕГИИ РАЗМНОЖЕНИЯ
ДИСКРЕТНОЕ ВРЕМЯ
ДВЕ ЖИЗНЕННЫХ СТАДИИ

Доп.точки доступа:
Ebenman, Bo

РЖ ВИНИТИ 34 (BI10) 03.05-04А2.1

Jonsson, Annie.
Are certain life histories particularly prone to local extinction? [Text] / Annie Jonsson, Bo Ebenman // J. Theor. Biol. - 2001. - Vol. 209, N 4. - P455-463 . - ISSN 0022-5193
Перевод заглавия: [Определяют ли некоторые демографические характеристики более высокий риск локального вымирания]
Аннотация: Для изучения того, с какой из демографических стратегий связан более высокий риск вымирания исследуется мат. модель с дискретным временем популяции с 2 стадиями жизни (молодью и зрелыми особями с численностями N[1] и N[2]) и с экспоненциальным ростом. Ур-ния динамики имеют вид: N[1](t+1) = s[1](t)(1-g(t))N[1](t) + f(t)N[2](t), N[2](t+1) = s[1](t)g(t)N[1](t) + s[2]N[2](t). Здесь s[i] - коэф. выживаемости, g - скорость созревания, f - плодовитость. Влияние среды включено в зависимости коэф. ур-ний от времени t и моделируется в виде авторегрессии с белым или цветным шумом e, т. е. зависимостью z(t+1) = 'альфа'(z(t)-z(t)) + 'эпсилон'(t+1). Результаты получены путем проведения стохастических имитационных экспериментов и анализа эластичности. Демографические св-ва классифицируются в отношении развития (преждевременное или запаздывающее), характера репродукции (однократное или многократное, большое или малое число потомков). Оказалось, что популяции с однократным размножением при изменчивости выживаемости молоди наиболее подвержены риску вымирания (как и в случае коррелированности изменений коэф. во времени), тогда как при многократном размножении наиболее рискованна ситуация с изменчивостью выживаемости зрелых особей. При аналитическом исследовании выражения для долгосрочной скорости роста 'лямбда' используется показатель эластичности (отличающейся от чувствительности (производной 'лямбда' по элементу a[ij] матрицы перехода) сомножителем, равным отношению a[ij] к 'лямбда'). Результаты приведены в форме табл. США, The Rockefeller Univ., Box 20, New York, N. Y. 10021. Ил. 3. Табл. 2. Библ. 29

ГРНТИ	34.35.17

ВИНИТИ 341.35.17.09
Рубрики: ТЕОРИЯ ПОПУЛЯЦИЙ
ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ
ВОЗРАСТНАЯ СТРУКТУРА
СЛУЧАЙНЫЕ СРЕДЫ
РИСК ВЫМИРАНИЯ
СТРАТЕГИИ РАЗМНОЖЕНИЯ
ДИСКРЕТНОЕ ВРЕМЯ
ДВЕ ЖИЗНЕННЫХ СТАДИИ

Доп.точки доступа:
Ebenman, Bo

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 03.05-04А3.41

Jonsson, Annie.
Are certain life histories particularly prone to local extinction? [Text] / Annie Jonsson, Bo Ebenman // J. Theor. Biol. - 2001. - Vol. 209, N 4. - P455-463 . - ISSN 0022-5193
Перевод заглавия: [Определяют ли некоторые демографические характеристики более высокий риск локального вымирания]
Аннотация: Для изучения того, с какой из демографических стратегий связан более высокий риск вымирания исследуется мат. модель с дискретным временем популяции с 2 стадиями жизни (молодью и зрелыми особями с численностями N[1] и N[2]) и с экспоненциальным ростом. Ур-ния динамики имеют вид: N[1](t+1) = s[1](t)(1-g(t))N[1](t) + f(t)N[2](t), N[2](t+1) = s[1](t)g(t)N[1](t) + s[2]N[2](t). Здесь s[i] - коэф. выживаемости, g - скорость созревания, f - плодовитость. Влияние среды включено в зависимости коэф. ур-ний от времени t и моделируется в виде авторегрессии с белым или цветным шумом e, т. е. зависимостью z(t+1) = 'альфа'(z(t)-z(t)) + 'эпсилон'(t+1). Результаты получены путем проведения стохастических имитационных экспериментов и анализа эластичности. Демографические св-ва классифицируются в отношении развития (преждевременное или запаздывающее), характера репродукции (однократное или многократное, большое или малое число потомков). Оказалось, что популяции с однократным размножением при изменчивости выживаемости молоди наиболее подвержены риску вымирания (как и в случае коррелированности изменений коэф. во времени), тогда как при многократном размножении наиболее рискованна ситуация с изменчивостью выживаемости зрелых особей. При аналитическом исследовании выражения для долгосрочной скорости роста 'лямбда' используется показатель эластичности (отличающейся от чувствительности (производной 'лямбда' по элементу a[ij] матрицы перехода) сомножителем, равным отношению a[ij] к 'лямбда'). Результаты приведены в форме табл. США, The Rockefeller Univ., Box 20, New York, N. Y. 10021. Ил. 3. Табл. 2. Библ. 29

ГРНТИ	34.03.23

ВИНИТИ 341.03.23.13.11
Рубрики: ТЕОРИЯ ПОПУЛЯЦИЙ
ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ
ВОЗРАСТНАЯ СТРУКТУРА
СЛУЧАЙНЫЕ СРЕДЫ
РИСК ВЫМИРАНИЯ
СТРАТЕГИИ РАЗМНОЖЕНИЯ
ДИСКРЕТНОЕ ВРЕМЯ
ДВЕ ЖИЗНЕННЫХ СТАДИИ

Доп.точки доступа:
Ebenman, Bo

10.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 05.12-04А3.730

Blackwell, P. G.
Bayesian inference for Markov processes with diffusion and discrete components [Text] / P. G. Blackwell // Biometrika. - 2003. - Vol. 90, N 3. - P613-627 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Байесовский вывод для марковских процессов с диффузией и дискретными компонентами
Аннотация: Некоторые данные, напр., при радиослежении состоят из непрерывного пространственного компонента и дискретного, связанного с поведением. Это приводит к стохастическим моделям, пространством состояний к-рых является произведением непрерывного и дискретного компонентов. Рассматривается класс таких моделей с непрерывным временем, к-рый можно понимать как диффузию в случайных средах. Они связаны с переключением диффузии или скрытым марковским моделям, но наблюдения относятся к обоим компонентам в дискетных точках времени, и ни один из компонентов не является "скрытым". Дано описание и иллюстрации байесовского подхода для подобных моделей общего вида. Используемый алгоритм является гибридным методом Монте-Карло и марковских цепей. Диффузионные и средовые параметры, а также выборочные траектории модифицируются отдельно. Индивидуальные шаги представляют собой смесь типов Гиббса и случайного блуждания Метрополиса - Хастингса. Обсуждаются некоторые приложения модели, и дан пример ее использования в экспериментах по радиослежению. Великобритания, Dep of Probability and Statistics, Univ., of Sheffield, Sheffield S3 7RH. Ил. 3. Библ. 21

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
БАЙЕСОВСКИЕ ПОДХОДЫ
ДИФФУЗИОННЫЕ ПРОЦЕССЫ
СЛУЧАЙНЫЕ СРЕДЫ
РАДИОСЛЕЖЕНИЕ

11.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI07) 10.02-04А1.39

Lande, R.
Adaptive topography of fluctuating selection in a Mendelian population [Text] / R. Lande // J. Evol. Biol. - 2008. - Vol. 21, N 4. - P1096-1105 . - ISSN 1010-061X
Перевод заглавия: Адаптивная топография флуктуирующего отбора в менделевской популяции
Аннотация: Получена адаптивная топография для большой случайно скрещивающейся диплоидной популяции при слабом независящим от плотности отборе во флуктуирующей среде. Распределение состояний среды считается стационарным, автокорреляция во времени отсутствует. Использование диффузионной аппроксимации для размера популяции и частоты аллеля p показывает, что ожидаемое изменение p включает градиент в отношении p долгосрочной независимой от плотности скорости роста. Ожидаемая относительная приспособленность генотипа является его мальтузианской приспособленностью в средних средовых условиях минус ковариация приспособленности со скоростью роста популяции. На примере модели Haldane - Jayakar флуктуирующего отбора по диаллельному локусу и по 2 локусам с аддитивными эффектами на колич. признак иллюстрируется влияние на приспособленность корреляции между генотипами. Соединенное Королевство, Div. of Biology, Imperial College London, Berkshire.

ГРНТИ	34.03.17

ВИНИТИ 341.03.17.17.17
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ГЕНЕТИКА
ОТБОР
СЛУЧАЙНЫЕ СРЕДЫ
ДИФФУЗИОННЫЕ МОДЕЛИ
ОЖИДАЕМАЯ ОТНОСИТЕЛЬНАЯ ПРИСПОСОБЛЕННОСТЬ
ГРАДИЕНТЫЕ ИЗМЕНЕНИЯ
АДАПТИВНАЯ ТОПОГРАФИЯ

12.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 10.02-04А3.24

Lande, R.
Adaptive topography of fluctuating selection in a Mendelian population [Text] / R. Lande // J. Evol. Biol. - 2008. - Vol. 21, N 4. - P1096-1105 . - ISSN 1010-061X
Перевод заглавия: Адаптивная топография флуктуирующего отбора в менделевской популяции
Аннотация: Получена адаптивная топография для большой случайно скрещивающейся диплоидной популяции при слабом независящим от плотности отборе во флуктуирующей среде. Распределение состояний среды считается стационарным, автокорреляция во времени отсутствует. Использование диффузионной аппроксимации для размера популяции и частоты аллеля p показывает, что ожидаемое изменение p включает градиент в отношении p долгосрочной независимой от плотности скорости роста. Ожидаемая относительная приспособленность генотипа является его мальтузианской приспособленностью в средних средовых условиях минус ковариация приспособленности со скоростью роста популяции. На примере модели Haldane - Jayakar флуктуирующего отбора по диаллельному локусу и по 2 локусам с аддитивными эффектами на колич. признак иллюстрируется влияние на приспособленность корреляции между генотипами. Соединенное Королевство, Div. of Biology, Imperial College London, Berkshire.

ГРНТИ	34.03.23

ВИНИТИ 341.03.23.09.09
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ГЕНЕТИКА
ОТБОР
СЛУЧАЙНЫЕ СРЕДЫ
ДИФФУЗИОННЫЕ МОДЕЛИ
ОЖИДАЕМАЯ ОТНОСИТЕЛЬНАЯ ПРИСПОСОБЛЕННОСТЬ
ГРАДИЕНТЫЕ ИЗМЕНЕНИЯ
АДАПТИВНАЯ ТОПОГРАФИЯ

13.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 89.03-04А3.31

Mode, Charles J.
On statistically assessing critical population size of an endangered species in a random environment [Text] / Charles J. Mode // IMA J. Math. Appl. Med. and Biol. - 1988. - Vol. 5, N 2. - P147-166
Перевод заглавия: О статистическом оценивании критического размера популяции вида, [подверженного риску] в случайной среде
Аннотация: Динамика популяции с возрастной структурой описывается как ветвящийся стохастический процесс. Стохастичность среды - как процесс вида: 'кси'(t)='бета'[1]'кси'(t - 1)+'бета'[2]'кси'(t - 2)+'эпсилон'(t), где 'эпсилон'(t) - случайная величина, распределенная по нормальному закону со средним 0 и дисперсией 'сигма'{2}, 'бета'[1] и 'бета'[2] - постоянные параметры. Влияние среды учитывается через зависимость смертности и плодовитости от 'кси'(t). Модель идентифицирована по данным о популяции шимпанзе. Критический размер популяции n[c](t,s) определяется как кол-во особей в момент времени t такое, что вероятность вымирания к моменту t+s меньше наперед заданной величины. Поскольку n[c](t,s) - стохастический процесс, рекомендуется использовать метод Монте-Карло для оценки его статистик. В качестве информативных статистик предлагается использовать среднее, миним. и макс. значения n[c](t,s) в серии испытаний. США, Dep. of Mathematics and Computer Sci., Drexel Univ., Philadelphia, Pa. 19104. Библ. 13.

ГРНТИ	34.03.23

ВИНИТИ 341.03.23.13.09
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
ТЕОРИЯ ПОПУЛЯЦИЙ
КРИТИЧЕСКИЕ ЧИСЛЕННОСТИ
СЛУЧАЙНЫЕ СРЕДЫ
ВЕТВЯЩИЕСЯ ПРОЦЕССЫ

14.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 89.05-04А3.17

Lande, Russell.
Extinction dynamics of age-structured populations in a fluctuating environment [Text] / Russell Lande, Steven Hecht Orzack // Proc. Nat. Acad. Sci. USA. - 1988. - Vol. 85, N 19. - P7418-7421 . - ISSN 0027-8424
Перевод заглавия: Динамика вырождения популяции с возрастной структурой во флуктуирующей среде
Аннотация: Рассматривается модель Лесли (1): n(t+1)=A(t)n(t) динамики вектора численностей n дискретных возрастных групп в популяции. Предполагается, что элементы A(t) представляют собой стационарный временной ряд. От модели (1) сделан переход к диффузионному описанию динамики для логарифма общей численности популяции x. Обсуждается проблема учета начального возрастного распределения. Для плотности p распределения x ур-ние имеет вид (2): 'ИПСИЛОН'[t]p-'мю''бета'p/'бета'[x]+ %(d{2}/1)d{2}p/dx{2}x'эпсилон'(-'БЕСКОНЕЧН',+'БЕСКОНЕЧН'). Известное решение для винеровского процесса позволяет явно выписать решение (2) и вероятность G вырождения популяции за время t. При t 'БЕСКОНЕЧН' и 'мю'0 предельное значение G меньше 1. Поэтому далее анализируются х-ки процесса при условии вырождения. Условное распределение времени вырождения t не зависит от знака 'мю', выписаны среднее значение t и дисперсия t. Результаты подтверждены численными имитациями, проиллюстрированными графически. США, Dep. of Ecology and Evolution, Univ. of Chicago, Chicago, IL 60637. Ил. 2. Библ. 22.

ГРНТИ	34.03.23

ВИНИТИ 341.03.23.13.09
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
ТЕОРИЯ ПОПУЛЯЦИЙ
ВОЗРАСТНАЯ СТРУКТУРА
ЛЕСЛИ МОДЕЛИ
СЛУЧАЙНЫЕ СРЕДЫ
ДИФФУЗИОННАЯ АППРОКСИМАЦИЯ
ПЛОТНОСТЬ ВРЕМЕНИ ВЫРОЖДЕНИЯ

Доп.точки доступа:
Orzack, Steven Hecht

15.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 89.09-04А3.24

Chesson, P. L.
Invasibility and stochastic boundedness in monotonic competition models [Text] / P. L. Chesson, S. Ellner // J. Math. Biol. - 1989. - Vol. 27, N 2. - P117-138 . - ISSN 0303-6812
Перевод заглавия: [Стабильное сосуществование] и стохастическая ограниченность в моделях монотонных [эффектов] конкуренции
Аннотация: Рассматривается двухвидовая модель конкуренции в дискретном времени со случайным характером среды F(t): X[i](t+1)=x[i]f[i](x[i], x[j], E), i=1,2. Средовой процесс представляет собой последовательность независимых одинаково распределенных величин, f[i] монотонны по x[i] и x[j]. Анализируется проблема стабильного сосуществования видов этого сообщества в терминах стохастической ограниченности, т. е. ограниченности снизу распределений размеров популяций распределением положительной случайной величины. Основные предположения состоят в существовании положит. стационарных распределений Y[i]* численности для популяций 1 вида и существования положит. чисел r[i] таких, что d[i](r[i])'=='мат. ожидание inf[0][x][r] lnf[i](x[i], Y[j]*, e)-'БЕСКОНЕЧН'. При положительности 'ДЕЛЬТА'[i]'=='мат. ожидание lnf[i](0, Y[j]*E) виды стабильно сосуществуют. В случае доп. ограничений при 'ДЕЛЬТА'[i]0 и 'ДЕЛЬТА'[j]0 X[i](t) 0 почти наверное и X[j] сходится по распределению к Y[j]*. Если 'ДЕЛЬТА'[1] и 'ДЕЛЬТА'[2] отрицательные, сообщество вырождается с вероятностью 1. Приведена иллюстрация приложения результатов к модели симметричной конкуренции, близкой к дискретной версии модели Вольтерра. Доказательства всех фактов вынесены в приложение и состоят из 16 лемм. США, Dep. of Zoology, Ohio State Univ., Columbus, OH 43210. Библ. 35.

ГРНТИ	34.03.23

ВИНИТИ 341.03.23.13.09
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
ТЕОРИЯ СООБЩЕСТВ
КОНКУРЕНЦИЯ
СЛУЧАЙНЫЕ СРЕДЫ
СТАБИЛЬНОЕ СОСУЩЕСТОВАНИЕ
СТОХАСТИЧЕСКАЯ ОГРАНИЧЕННОСТЬ
ДИСКРЕТНОЕ ВРЕМЯ

Доп.точки доступа:
Ellner, S.

16.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 89.10-04А3.34

Ma, Zhien.
The threshold of survival for systems in a fluctuating environment [Text] / Zhien Ma, Baojun Song, Thomas G. Hallam // Bull. Math. Biol. - 1989. - Vol. 51, N 3. - P311-323 . - ISSN 0092-8240
Перевод заглавия: Порог выживаемости для систем во флуктуирующей среде
Аннотация: Рассматривается модель динамики численности популяции, описываемая диф. ур-нием (1): dx/dt=x[r[0]-r[1]c(t)-xf(x)]g(x), где ф-ция c(t) описывает внешние воздействия на популяцию. Пусть c(t)r[0]/r[1], и вымирает, если lim infc(t)r[0]/r[1]. Получены условия устойчивости и вымирания для модели Колмогорова с флуктуирующими демографическими параметрами (2):dx/dt=xF(r(t),x), где F(0,0)= =0,dF/d'каппа' однородно ограничена по r для всех 'каппа' и dF/d'каппа''='0, dF(r,0)/dr0. Сходным образом исследуются условия устойчивости и вымирания в модели типа ресурс-потребитель Лотки (3): da/dt=f(t)-'бета'ax, dx/dt=x[r[0]-r[1]c(t)-kx/a] и в неавтономной модели Gallopin (4): dx/dt=x[r[0]-r[1]c(t)- 'гамма''омега'exp(-'эта'a/x)], da/dt=t(t)-'омега'x[1-exp(-'эта'a/x)]. КНР, Dep. of Mathematics, Xi'an Jiaotong Univ., Zi'an. Библ. 19.

ГРНТИ	34.03.23

ВИНИТИ 341.03.23.13.09
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
ТЕОРИЯ ПОПУЛЯЦИЙ
СЛУЧАЙНЫЕ СРЕДЫ
УСЛОВИЯ ВЫРОЖДЕНИЯ
УСТОЙЧИВОСТЬ

Доп.точки доступа:
Song, Baojun; Hallam, Thomas G.

17.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 89.10-04А3.42

Roerdink, J. B.T.M.
The biennial life stategy in a random environment [Text] / J. B.T.M. Roerdink // J. Math. Biol. - 1989. - Vol. 27, N 3. - P309-319 . - ISSN 0303-6812
Перевод заглавия: Стратегия двухлетней жизни в случайной среде
Аннотация: Рассматривается стохастическая модель популяции, члены к-рой могут принадлежать 2-м возрастным классам. Динамика популяции описывается рекуррентным ур-нием (1) n[t]+[1]n[t], где n[t] - вектор размера 2*1 численностей, X[t] - матрица размера 2*2, компоненты 1-ой строки к-рой равны 0 и f'сигма'[t], а 2-ой строки - s и (1-f)s, где s - вероятность выживания за 1 год, f - доля индивидов, имеющих возраст больше 1 года и размножающихся в данном году, 'сигма'[t] - кол-во потомков на 1 индивида. Предполагается, что величины 'сигма'[t] являются случайными, не зависимыми и одинаково распределенными. Описывается метод вычисления дисперсии геометрической скорости роста, определяемой как 'сигма'{2}=lim[t](1/t) Var{ln(|n[t]|/|n[0]|)}, где |n[t]| - общая численность популяции в t-ый интервал времени. Данный метод включает в себя сведение задачи к решению линейного интегрального ур-ния. Представлены результаты численных расчетов при нек-рых значениях параметров. Нидерланды, Centre for Mathematics and Computer Sci., Kruislaan 413, 1098 SJ Amsterdam. Библ. 2.

ГРНТИ	34.03.23

ВИНИТИ 341.03.23.13.09
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
ТЕОРИЯ ПОПУЛЯЦИЙ
ВОЗРАСТНАЯ СТРУКТУРА
ДВЕ СТАДИИ
ДИСКРЕТНОЕ ВРЕМЯ
СЛУЧАЙНЫЕ СРЕДЫ
СКОРОСТЬ РОСТА

18.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 89.11-04А3.61

Gillespie, John H.
When not to use diffusion processes in population genetics [Text] / John H. Gillespie // Math. Evol. Theor. - Princeton (N. J.), 1989. - P57-70 . - ISBN 0-691-08503-Х
Перевод заглавия: Когда в популяционной генетике не следует использовать диффузионные процессы
Аннотация: Рассматривается проблема корректности использования диффузионной аппроксимации стохастических популяционно-генетических моделей с дискретным временем. Стандартный подход предполагает предельный переход, когда размер популяции n 'БЕСКОНЕЧН', причем влияния неслучайных факторов (мутаций, миграций, отбора) имеют порядок 1/n. Очевидно, что в природных популяциях подобный баланс между параметрами не может быть обоснован. До сих пор не построена теория предельных процессов для случая, когда значения разных параметров имеют разный порядок. Некоторый прогресс достигнут в ситуации сильного отбора и слабых мутаций, для которых кратко описаны известные результаты автора. Предельным процессом будет конечная цепь Маркова с непрерывным временем. Ее можно использовать для анализа последовательных фиксаций аллелей. Предложены три алгоритма изучения фиксаций, использующие генерирование случайных чисел. Далее рассматриваются проблемы диффузионной аппроксимации моделей со случайными параметрами. Здесь, в отличие от модели Райта-Фишера с фиксированными параметрами, моменты приращений состояний дискретного процесса порядка выше второго не обязаны сходиться к нулю в предельном переходе. Приведен пример модели аддитивного отбора по одному диаллельному локусу в диплоидной популяции со случайными приспособленностями генотипов. Здесь рассмотрены условия существования нетривиального стационарного распределения, и показано, что их выполняемость может зависеть от типа распределений случайных приспособленностей с одинаковыми двумя первыми моментами. Библ. 26.

ГРНТИ	34.03.23

ВИНИТИ 341.03.23.09.09
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ГЕНЕТИКА
ДИФФУЗИОННАЯ АППРОКСИМАЦИЯ
НЕКОРРЕКТНОСТЬ
СИЛЬНЫЙ ОТБОР
СЛУЧАЙНЫЕ СРЕДЫ

19.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 90.01-04А3.15

Tuljapurkar, Shripad.
An uncertain life: demography in random environments [Text] / Shripad Tuljapurkar // Theor. Popul. Biol. - 1989. - Vol. 35, N 3. - P227-294 . - ISSN 0040-5809
Перевод заглавия: Неопределенность жизни: демография в случайных средах
Аннотация: Обзор результатов исследования моделей демографических процессов в популяциях при наличии случайных флуктуаций в скоростях рождений, смерти и т. п. Основные внимание уделяется св-вам стационарных вероятностных распределений различных х-к. Обзор содержит след. разделы. 1. Введение. 2. Основные вопросы (классическая теоррия: точка отсчета; случайные скорости: модели и проблемы; ключевые результаты в теории случайности; общие результаты; интерпретации; смешивание и предельные теоремы; марковские скорости; имитации; оценивание результатов; примеры). 3. Динамика при случайных скоростях (случайные плодовитости: простая модель; средние "жизненные" скорости; статистические стационарные структуры; скорость роста a; скорости сходимости: показатели Ляпунова и распределение возрастной структуры; аппроксимации для малого шума; "аппроксимация", к-рая "не работае"; размер популяции и вымирание). 4. Общие методы и результаты (пределы на структуру популяции; скорость роста a; структура популяции: моменты, спектральная плотность; экспоненциальная сходимость и показатели Ляпунова; величина репродуктивности; скорости роста; проблемы). 5. Эволюция (1 локус, возрастная структура, вторжение); 1 локус возрастная структура, клонирование; гемоостаз или его отсутствие; нерешенные вопросы.). 6. Эволюция признаков жизненного цикла. 7. Предсказания и оценивание. 8. Управление. 8. Эпилог. США, Biol. Sci. Stanford Univ., Stanford, CA 94305.

ГРНТИ	34.03.23

ВИНИТИ 341.03.23.13.09
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
ТЕОРИЯ ПОПУЛЯЦИЙ
СЛУЧАЙНЫЕ СРЕДЫ
СЛУЧАЙНАЯ ПЛОДОВИТОСТЬ
СЛУЧАЙНАЯ СМЕРТНОСТЬ
СТАЦИОНАРНЫЕ СВОЙСТВА
ОБЗОРЫ

20.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 90.01-04А3.16

Orzack, Steven Hecht.
Population dynamics in variable environments [Text]. VII . The demography and evolution of iteroparity / Steven Hecht Orzack, Shripad Tuljapurkar // Amer. Natur. - 1989. - Vol. 133, N 6. - P901-923 . - ISSN 0003-0147
Перевод заглавия: Популяционная динамика в переменных средах. VII. Демография и эволюция неоднократного размножения
Аннотация: Проводится динамический анализ эволюции скоростей выжвиваемости и распределения актов размножения по длине жизненного цикла в изменчивой среде. Использовавшийся подход учитывал: 1) возрастную структуру популяции, 2) зависящие от плотности флуктуации в скоростях смертности, 3) произвольность длины жизненного цикла, 4) неоднинаковость скоростей смертности и их возможную скоррелированность, 5) генетическю обусловленность различий в жизненных циклах. Результаты демонстрируют отсутствие общего преимущества стратегии, в соответствии с к-рой акты размножения происходят в течение жизни несколько раз, по сравнению со стратегией однократного акта размножения. Представлены результаты сопоставления аналитических предсказаний с численными имитациями. США, Dep. of Ecology and Evolution, Univ. of Chicago, 1103 East 57th Street, Chicago, IL 60637. Библ. 50.

ГРНТИ	34.03.23

ВИНИТИ 341.03.23.13.09
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
ТЕОРИЯ ПОПУЛЯЦИЙ
СЛУЧАЙНЫЕ СРЕДЫ
ВОЗРАСТНАЯ СТРУКТУРА
ОДНОКРАТНОЕ-МНОГОКРАТНОЕ РАЗМНОЖЕНИЕ

Доп.точки доступа:
Tuljapurkar, Shripad

1-20 21-28

"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)

rtvarBDview(" результаты поиска","20190607010228","4682442");

Вид поиска