Какво представлява сигмовидният модел и трите етапа на кривата?

От съществено значение е да се разбере значението на сигмоидния модел или функция, независимо дали изграждате собствена невронна мрежа или конструирате модел на растеж на дрожди. Изучаването на сложни проблеми се обяснява със сигмоидната функция и кривите на растежа.

Сухата маса е по-последователен показател за растежа при измерване на растежа. Нашите измервания на растежа обикновено се основават на това колко сме увеличили ръста или теглото си, тъй като не можете просто да изпарите организма.

В резултат на това сигмоидните функции дават възможност за цифрова оценка на параметрите, тъй като са диференцируеми. Нека в този блог разгледаме какво представлява сигмоидният модел или функция.

Какво представлява сигмовидният модел?

Важно е да се отбележи, че много организми преминават през няколко различни фази на растеж по време на живота си. За количественото определяне на тези модели може да се използва измерима променлива за размера или теглото във времето.

Сигмоидният модел често се наблюдава при условия, които са общо взето последователни и при които дадена променлива нараства последователно експоненциално, след това линейно и накрая асимптотично. Когато се начертае S-образна крива, или сигмоидна функция, може да се види.

Нормалното разпределение е включено в сигмоидните криви, както и в много други кумулативни функции на разпределение. Невронната мрежа също ги използва като функция за активиране.

Какво е значението на сигмовидния модел?

Благодарение на монотонността, непрекъснатостта и диференцирането на сигмоидната функция, както и на нейната производна, е лесно да се формулират и актуализират уравнения за изучаване на различни параметри.

Възможната траектория на растеж се представя с S-образна крива, когато се нанася размерът на популацията в зависимост от времето. За да разберем жизнения цикъл на даден организъм, трябва да разгледаме този аспект.

Освен това сигмоидните функции могат да се използват в невронните мрежи за моделиране на сложни функции за вземане на решения, тъй като нелинейните функции водят до нелинейни граници.

Сигмовидният модел се състои от три етапа

Кривата ще има три основни фази - ускорен етап/период, преходен етап/период и етап/период на плато.

Експоненциален етап

В ранните етапи растежът на популацията ще бъде сравнително бавен (период на забавяне), тъй като малко репродуктивни индивиди ще бъдат широко разпръснати.

Тъй като раждаемостта надхвърля смъртността, размерът на популацията непрекъснато нараства. Енергията е в изобилие, а устойчивостта на климата е минимална, което води до ниски нива на смъртност.

Преходен етап

Поради нарастването на населението ресурсите стават все по-оскъдни, което води до борба за оцеляване. Налице е забавяне на растежа на населението в резултат на намаляване на раждаемостта и увеличаване на смъртността.

Етап на платото

В крайна сметка нарастващата смъртност ще се изравни с производството на нови организми, така че ръстът на населението ще достигне плато.

В резултат на ограничаващите сили населението е надхвърлило възможностите на околната среда да се справи с нарастването му. Вероятно в този момент числеността на популацията няма да бъде постоянна, а ще се колебае около капацитета за поддържане на равномерна численост.

Изключително научно съдържание, създадено от учени

Как върви работата ви? Търсехте ли илюстрации, които да съответстват на вашето изследване? Ние ви помагаме с Mind the Graph.

В библиотека, пълна с хиляди илюстрации, можете да избирате от различни категории. Със собствената ни програма за създаване на плакати можете да получите фантастичен плакат за нула време.

Освен това нашите експерти могат да персонализират илюстрациите според вашите спецификации.

Създаване на ефективни научни фигури за минути