Eksponentiell og logistisk vekst

EKSPONENTIELL vekst (N(t)=N0⋅btN(t) = N_0 \cdot b^t) er UBEGRENSET. Den fortsetter å vokse fortere og fortere for alltid. I virkeligheten møter vekst ofte en GRENSE (mat, plass, ressurser), og da passer LOGISTISK vekst bedre: N(t)=K1+A⋅e−ktN(t) = \frac{K}{1 + A \cdot e^{-kt}}, der KK er BÆREEVNEN (den øvre grensen veksten flater ut mot). I starten ligner logistisk vekst på eksponentiell vekst, men den bøyer av og flater ut når N(t)N(t) nærmer seg KK.

Eksponentiell vekst

N(t)=N0⋅btN(t) = N_0 \cdot b^t

Logistisk vekst

N(t)=K1+A⋅e−ktN(t) = \frac{K}{1 + A \cdot e^{-kt}}

To vekstmodeller sammenlignet
ModellOppførsel
EksponentiellVokser ubegrenset, stadig raskere
LogistiskVokser raskt i starten, flater ut mot bæreevnen K

Tips

  • Sjekk om situasjonen har en NATURLIG GRENSE (et habitats matkapasitet, markedets størrelse, antall mottakelige personer). Har den det, passer logistisk vekst bedre enn eksponentiell, selv om de to ligner i starten.
  • N(t)N(t) i en logistisk modell nærmer seg ALDRI KK helt nøyaktig, men blir raskt SÅ NÆRT at forskjellen er ubetydelig i praksis.
  • Undersøk hva som skjer når t → uendelig. En annen måte å forstå forskjellen på: la tt bli veldig stor. I den logistiske formelen går e−kte^{-kt} mot 00 når tt vokser, slik at N(t)N(t) nærmer seg K1+0=K\frac{K}{1+0} = K: bæreevnen. I den eksponentielle formelen vokser btb^t derimot UTEN GRENSE når tt øker. Denne grenseverdi-betraktningen viser algebraisk HVORFOR de to modellene oppfører seg så ulikt for store tt-verdier, ikke bare at de gjør det.

Eksempel: Sammenligne eksponentiell og logistisk vekst i en fiskebestand

En fiskebestand i en innsjø har 100100 fisk ved t=0t = 0. En logistisk modell med bæreevne K=1 000K = 1\ 000, A=9A = 9 og k=0,5k = 0{,}5 gir N(t)=1 0001+9e−0,5tN(t) = \frac{1\ 000}{1 + 9 e^{-0{,}5t}}. Sammenlign N(10)N(10) med hva en ubegrenset eksponentiell modell (Neksp(t)=100⋅e0,5tN_{\text{eksp}}(t) = 100 \cdot e^{0{,}5t}) ville gitt ved t=10t = 10.

Løsning:
  1. For den logistiske modellen ved t=10t = 10: N(10)=1 0001+9⋅e−5≈1 0001+9⋅0,0067≈1 0001,06≈943N(10) = \frac{1\ 000}{1 + 9 \cdot e^{-5}} \approx \frac{1\ 000} {1 + 9 \cdot 0{,}0067} \approx \frac{1\ 000}{1{,}06} \approx 943
  2. for den eksponentielle modellen ved t=10t = 10: Neksp(10)=100⋅e5≈100⋅148,4≈14 841N_{\text{eksp}}(10) = 100 \cdot e^{5} \approx 100 \cdot 148{,}4 \approx 14\ 841
  3. den eksponentielle modellen sier at innsjøen har over 14 00014\ 000 fisk, mens den logistiske modellen (som tar hensyn til bæreevnen på 1 0001\ 000) sier ca. 943943 fisk: langt mer realistisk, siden bestanden ikke kan vokse forbi det innsjøen faktisk klarer å brødfø.
To modeller, svært ulikt svar ved t=10
ModellN(10)
Eksponentiell (ubegrenset)≈14 841
Logistisk (bæreevne 1 000)≈943

Oppgaver

Prøv minst én oppgave på hvert nivå.

Lett(3)

L-31Hva er hovedforskjellen mellom eksponentiell og logistisk vekst?

Vis fasit
  1. Eksponentiell har ingen grense, logistisk har bæreevnen K
  2. logistisk vekst flater ut, eksponentiell gjør det ikke
Hovedforskjellen
ModellOppførsel
EksponentiellUbegrenset vekst
LogistiskFlater ut mot bæreevnen

L-32Hva kalles den øvre grensen en logistisk vekstmodell flater ut mot?

Vis fasit

Den øvre grensen for veksten kalles bæreevnen (K)

Begrepet bæreevne
BegrepBetydning
BæreevnenØvre grense veksten flater ut mot

L-33En eksponentiell modell er N(t)=100⋅e0,5tN(t) = 100 \cdot e^{0{,}5t}. Hva er N(2)N(2), avrundet til nærmeste hele tall? Svar avrundet til nærmeste hele tall.

Vis fasit
  1. N(2) = 100⋅e(0,5⋅2)100 \cdot e^{(0{,}5 \cdot 2)}
  2. = 100⋅e1100 \cdot e^{1}
  3. ≈ 272
Regn ut N(2)
tN(t)
2≈272
Middels(3)

M-31En logistisk modell er N(t)=1 0001+9e−0,5tN(t) = \frac{1\ 000}{1 + 9e^{-0{,}5t}}. Hva er N(0)N(0)?

Vis fasit
  1. N(0)=1 0001+9⋅e0N(0) = \frac{1\,000}{1 + 9 \cdot e^{0}}
  2. 1 0001+9\frac{1\,000}{1+9}
  3. 1 00010\frac{1\,000}{10}
  4. 100
Regn ut N(0)
tN(t)
0100

M-32Samme logistiske modell: hva er N(2)N(2), avrundet til nærmeste hele tall? Svar avrundet til nærmeste hele tall.

Vis fasit
  1. N(2)=1 0001+9⋅e−1N(2) = \frac{1\,000}{1 + 9 \cdot e^{-1}}
  2. ≈1 0004,31\approx \frac{1\,000}{4{,}31}
  3. ≈ 232
Regn ut N(2)
tN(t)
2≈232

M-33Hvorfor gir den eksponentielle og den logistiske modellen NESTEN samme svar for små tt-verdier (som t=0t=0 til t=2t=2), men svært ulike svar for store tt-verdier?

Vis fasit
  1. Fra t=0 til t=2 er N(t) langt unna bæreevnen K
  2. begrensningen merkes lite tidlig
  3. den vokser da nesten som ren eksponentiell vekst, men bremses opp mot K senere
Hvorfor modellene ligner tidlig
t-verdiNær bæreevnen?
Liten (0–2)Nei – ligner eksponentiell
StorJa – flater ut
Vanskelig(3)

V-31En logistisk modell har N(t)=1 0001+9e−0,5tN(t) = \frac{1\ 000}{1 + 9e^{-0{,}5t}}. Hva nærmer N(t)N(t) seg når tt blir svært stor? Svar med bare tallet.

Vis fasit
  1. Når t blir stor går e opphøyd i -0,5t mot 0
  2. nevneren nærmer seg 1
  3. N(t) nærmer seg 1 000, altså K
Grenseverdi for stor t
tN(t)
Svært stor1 000 (K)

V-32Beregn N(20)N(20) for samme logistiske modell, avrundet til nærmeste hele tall, og sammenlign med bæreevnen.

Vis fasit
  1. N(20)=1 0001+9⋅e−10N(20) = \frac{1\,000}{1 + 9 \cdot e^{-10}}
  2. ≈1 0001,0004\approx \frac{1\,000}{1{,}0004}
  3. ≈ 1 000, praktisk talt lik bæreevnen
Regn ut N(20)
tN(t)
20≈1 000

V-33Gi et eksempel på en reell situasjon der logistisk vekst passer bedre enn eksponentiell vekst, og forklar hvorfor.

Vis fasit
  1. En skoleklasse har et FAST antall elever
  2. antallet som kan høre ryktet er begrenset, så veksten flater ut, akkurat som logistisk vekst forutsier
Eksempel på logistisk vekst
SituasjonBæreevne
Rykte i en skoleklasseAntall elever i klassen