Wat is een Sigmoid-patroon en de 3 stadia van de curve?

Het is essentieel om de betekenis van een sigmoïde patroon of functie te begrijpen, of je nu je eigen neurale netwerk bouwt of een model van gistgroei construeert. Het leren van complexe problemen wordt verklaard door de sigmoïde functie en groeicurven.

Droge massa is een meer consistente indicator van groei bij het meten van de groei. Onze metingen van groei zijn meestal gebaseerd op hoeveel we in lengte of gewicht toenemen, omdat je een organisme niet zomaar kunt verdampen.

Bijgevolg maken sigmoïde functies numerieke parameterschattingen mogelijk, omdat ze differentieerbaar zijn. Laten we in deze blog eens kijken wat een sigmoïde patroon of functie is.

Wat is een sigmoïde patroon?

Het is belangrijk op te merken dat veel organismen tijdens hun leven verschillende groeifasen doormaken. Een meetbare grootte- of gewichtsvariabele in de tijd kan worden gebruikt om dergelijke patronen te kwantificeren.

Een sigmoïde patroon wordt gewoonlijk waargenomen in omstandigheden die over het algemeen consistent zijn, en waarbij een variabele achtereenvolgens exponentieel toeneemt, dan lineair, en ten slotte asymptotisch. Een S-vormige curve, of sigmoïde functie, is te zien wanneer deze wordt uitgezet.

De normale verdeling is opgenomen in sigmoïde krommen, samen met vele andere cumulatieve verdelingsfuncties. Een neuraal netwerk gebruikt ze ook als activatiefunctie.

Wat is de betekenis van het sigmoïde patroon?

Door de monotoniciteit, continuïteit en differentiatie van de sigmoïde functie en de afgeleide daarvan is het eenvoudig om vergelijkingen voor het leren van verschillende parameters te formuleren en bij te werken.

Een mogelijk groeitraject wordt weergegeven door een s-kromme bij het uitzetten van de omvang van een populatie tegen de tijd. Om de levenscyclus van een organisme te begrijpen, moeten we met dit aspect rekening houden.

Bovendien kunnen sigmoïde functies worden gebruikt in neurale netwerken voor het modelleren van complexe beslissingsfuncties, aangezien niet-lineaire functies resulteren in niet-lineaire grenzen.

Een sigmoïde patroon bestaat uit drie fasen

Er zijn drie primaire fasen in de curve: een versnelde fase/periode, een overgangsfase/periode en een plateaufase/periode.

Exponentieel stadium

In het beginstadium zou de populatiegroei relatief traag zijn (vertragingsperiode) aangezien weinig reproductieve individuen breed verspreid zouden zijn.

Omdat het geboortecijfer hoger ligt dan het sterftecijfer, groeit de populatie gestaag. Energie is er in overvloed, en klimaatbestendigheid is minimaal, wat resulteert in lage sterftecijfers.

Overgangsfase

Door de bevolkingsgroei worden de middelen schaarser, waardoor een strijd om te overleven ontstaat. Er is een vertraging van de bevolkingsgroei als gevolg van dalende geboortecijfers en stijgende sterftecijfers.

Plateau stadium

Uiteindelijk zal het stijgende sterftecijfer gelijk zijn aan de productie van nieuwe organismen, zodat de bevolkingsgroei zal stagneren.

Als gevolg van beperkende krachten is de bevolking groter geworden dan het milieu kan verwerken. Het is waarschijnlijk dat de populatiegrootte op dit punt niet stabiel zal zijn, maar zal schommelen rond de draagkracht om de aantallen gelijk te houden.

Exclusieve wetenschappelijke inhoud, gemaakt door wetenschappers

Hoe gaat het met uw werkstuk? Bent u op zoek naar illustraties die overeenkomen met uw onderzoek? Wij helpen u met Mind the Graph.

Uit een bibliotheek met duizenden illustraties kun je kiezen uit verschillende categorieën. Met onze eigen poster maker heb je in een handomdraai een fantastische poster.

Daarnaast kunnen onze experts ook illustraties aanpassen volgens uw specificaties.

Effectieve wetenschapscijfers maken in enkele minuten