미분방정식 · 로트카–볼테라 방정식

로트카–볼테라 방정식

로트카–볼테라 방정식은 피식자와 포식자 개체군을 나타내는 모형입니다. 피식자는 스스로 번식하면서 잡아먹히고, 포식자는 피식자를 먹으며 늘어나지만 먹이가 없으면 사라집니다. 두 개체군의 수는 평형점 주위에서 주기적으로 늘고 줄어듭니다.

이 시각화의 로트카–볼테라 방정식

여기서 xx는 피식자 수, yy는 포식자 수이며, 둘 다 천 마리 단위입니다. 각 개체군의 변화는 개체당 비율로 정해집니다. 피식자는 α\alpha의 비율로 증가하고 포식자 수에 비례하는 비율로 잡아먹힙니다. 포식자는 γ\gamma의 비율로 죽고 피식자 수에 비례하는 비율로 증가합니다. 위상 평면은 선택한 시작점에서 출발하는 점 (x,y)(x, y)의 경로를 추적하고, 아래 시간 그래프는 해마다 두 개체군의 수를 그립니다.

어획과 상한이 없는 모형
x′=x(α−βy),y′=y(δx−γ)x' = x(\alpha - \beta y), \qquad y' = y(\delta x - \gamma)

피식자의 증가율 α−βy\alpha - \beta y는 직선 y=α/βy = \alpha/\beta에서 0이고, 포식자의 증가율 δx−γ\delta x - \gamma는 직선 x=γ/δx = \gamma/\delta에서 0입니다. 점선으로 표시한 두 선은 평형점 (x∗,y∗)=(γ/δ,α/β)(x^*, y^*) = (\gamma/\delta, \alpha/\beta)에서 만나 평면을 네 영역으로 나눕니다. y∗y^* 아래에서는 피식자가 늘고 위에서는 줄어듭니다. x∗x^* 오른쪽에서는 포식자가 늘고 왼쪽에서는 줄어듭니다. 따라서 경로는 반시계 방향으로 돕니다. 포식자가 증가를 멈출 때 고점에 도달하는데, 이때 피식자는 자신의 고점을 지난 뒤 x∗x^*까지 다시 줄어든 상태입니다. 읽기창의 지연은 이 시간 차이입니다.

빙빙 돈다고 출발점으로 돌아오는 것은 아닙니다. 나선도 돌기 때문입니다. 경로를 닫히게 하는 것은 모든 해를 따라 일정하게 유지되는 양입니다. V=δx−γln⁡x+βy−αln⁡y,V′=(δx−γ)(α−βy)+(βy−α)(δx−γ)=0.\begin{aligned} V &= \delta x - \gamma \ln x + \beta y - \alpha \ln y, \\ V' &= (\delta x - \gamma)(\alpha - \beta y) + (\beta y - \alpha)(\delta x - \gamma) = 0. \end{aligned} VV의 최솟값보다 큰 각 등위선은 평형점을 둘러싼 닫힌 곡선이므로, 경로는 이 선을 따라 시작점으로 돌아와 반복합니다. 상한 KK를 두면 밀집으로 피식자의 증가가 느려지고 VV는 더 이상 일정하지 않습니다. 상한을 둔 예시에서는 경로가 닫히는 대신 평형점을 향해 나선으로 감깁니다.

변동이 아무리 커도 완전한 한 주기의 평균은 평형점과 정확히 일치합니다. 포식자 방정식을 yy로 나누면 (ln⁡y)′=δx−γ(\ln y)' = \delta x - \gamma입니다. 한 주기 뒤 yy는 초기값으로 돌아오므로 왼쪽을 적분하면 0입니다. 따라서 xx의 평균은 γ/δ=x∗\gamma/\delta = x^*입니다. 같은 방식으로 피식자 방정식에서 yy의 평균이 α/β=y∗\alpha/\beta = y^*임을 알 수 있습니다. 변동이 커지면 최댓값·최솟값과 주기가 달라지지만, 평균은 달라지지 않습니다.

두 개체군을 개체당 동일한 비율인 ε\varepsilon에 따라 계속 잡으면 α\alpha에 해당하는 항은 α−ε\alpha - \varepsilon 형태로, γ\gamma에 해당하는 항은 γ+ε\gamma + \varepsilon 형태로 바뀝니다. 상한이 없을 때 평형점은 x∗=(γ+ε)/δx^* = (\gamma + \varepsilon)/\delta, y∗=(α−ε)/βy^* = (\alpha - \varepsilon)/\beta 위치로 이동합니다. 평균적으로 피식자는 많아지고 포식자는 적어집니다. 피식자의 평균은 포식자의 증가와 사망이 정확히 균형을 이루는 개체 수입니다. 따라서 어획으로 포식자가 더 빨리 죽게 되면 이 수가 증가합니다.

눈여겨볼 점

  • 방정식 안에서 개체군의 수는 0에 매우 가까워질 수 있지만 0에 도달하지는 않습니다. 실제 개체군이 그렇게 적어지면 멸종할 수 있습니다.
  • 계수와 단위는 설명을 위한 것이며, 실제 종의 자료에 맞춘 값이 아닙니다.

조작 방법

  • 시작점은 좌표축 위에 둘 수 없습니다. 개체 수가 0으로 시작한 개체군은 계속 0으로 남기 때문입니다.

관련 개념