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指数增长与衰减

指数增长与衰减(exponential growth and decay)描述这样的变化:一个量的瞬时变化率与它当前的大小成正比。增长时,规模越大,每单位时间增加的量越多;衰减时,剩余越少,每单位时间减少的量也越少。保持不变的是相对变化率,而不是每次增加或减少的数量。

每三小时翻倍,究竟固定了什么

设一个培养实验在所研究的短时间内,营养和环境近似不变。用 N(t) 表示培养物总质量,单位为 mg,时间 t 以小时计。以下数据是教学假设:初始质量为 50 mg,每经过 3 h,质量成为原来的两倍。因此,在 0、3、6、9 h,质量依次为 50、100、200、400 mg。

这几次增加量是 50、100、200 mg,并不相等;相邻两次质量的比值始终为 2。若把翻倍规律延伸到任意非负实数时间,得到 N(t)=502t/3. 指数 t/3 表示经过了多少个“3 小时”。严格写单位时,它是 t/(3h),必须无量纲。1.5 h 对应半个翻倍周期,所以质量是 50270.711 mg,不是 75 mg。后一个数来自每小时固定增加 50/3 mg 的线性模型。

指数曲线从零小时五十毫克经过三小时一百、六小时二百和九小时四百;虚线线性模型只在零和三小时与它相交
实点之间也按乘法规律插值;虚线则每三小时固定增加50 mg。

图中两种模型都能经过最初两个点。只看两个观测值,无法判定后续变化一定服从哪一种规律;这里先声明比例增长假设,再求它的数学后果。

从“每单位质量”得到微分方程

若每 1 mg 培养物每小时产生的净增量近似相同,记这个比例系数为 r,则在短时间 Δt 内,增量近似为 rN(t)Δt。除以时间,再令时间间隔趋于零,就得到 N(t)=rN(t),N(0)=N0. 这里 N0>0r 的单位是 h1,所以 rN 的单位是 mg/h。比例系数 r>0 时增长,r<0 时衰减,r=0 时保持常量。这是指数模型的一种等价定义。OpenStax《Calculus Volume 2》§2.8

可以直接求出所有解,而不先猜曲线。把方程乘以 ert,根据乘积求导法则, ddt(ertN(t))=ert(N(t)rN(t))=0. 所以括号中的乘积恒定,代入 t=0,常量就是 N0。于是 N(t)=N0ert. 这个推导还包括 N0=0 的零解,没有在中途除以可能为零的质量。对于正初值,公式保证所有有限时刻的质量为正。

回到翻倍实验,在 t=3 代入 N(3)=100100=50e3r,2=e3r,r=ln230.231049 h1. 初始增长速率是 N(0)=50r11.5525 mg/h,3 h 时则是 N(3)=100r23.1049 mg/h。质量翻倍,瞬时增加速率也翻倍。

“连续相对增长率为 0.231049 每小时”与“每小时增加 23.1049%”并非同一个说法。完整一小时内,质量一直在变,精确的一小时增长比例为 N(t+1)N(t)N(t)=er1=21/3125.9921%. 对很短的间隔 Δt,才有 erΔt1rΔt。连续参数与整段时间百分比的区别,也出现在复利与贴现中。

对数怎样把曲线变成直线

对正质量取相对于初始质量的比值,有 lnN(t)N0=rt. 左边是两个同单位质量的比值的对数,因此没有单位。若把纵轴换成 ln(N/N0),横轴仍为时间,曲线变成过原点的直线,其斜率就是 r。这也给出从两个正数值估计参数的方法: r=ln(N(t2)/N(t1))t2t1,t2>t1.

上图质量随时间指数增加,下图同一组时间对应的质量比值自然对数为直线,三六九小时依次对应log2、2log2、3log2
改的是纵轴代表的量;同一批时刻没有被重新排列。

要求质量达到 300 mg,可以先消去初始规模,再用对数解时间: 300=50ertert=6t=ln6r=3ln6ln27.75489 h. 图上 300 mg 位于 6 h 的 200 mg 与 9 h 的 400 mg 之间,计算结果与这个位置一致。

若任意起始时刻 s 后再等待 T,质量比值为 N(s+T)N(s)=erT. 它与 s 无关。令比值为 2,得到倍增时间 T2=ln2/r。因此 50 mg 变为 100 mg 与 200 mg 变为 400 mg,所需时间相同。参数 r 固定正是这个结论的前提。

衰减:每次减去剩余量的一半

再考虑一个充分混合的水箱。箱内体积恒为 V L,清水以 q L/h 流入,混合液以相同流量流出;箱中示踪物不发生其他反应。若剩余质量是 M(t) mg,流出液浓度为 M/V mg/L,因此每小时流出的示踪物质量为 qM/V mg/h。质量守恒给出 M(t)=qVM(t)=kM(t),k=qV>0. 这里不是每小时排出固定质量,而是每小时排出与当前浓度成比例的质量。这类箱体收支模型可见 P. Howard 的大学讲义。《Modeling with ODE》§2,pp.2–4

假设初始为 80 mg,且 q/V=ln2/2h1。于是 M(t)=80e(ln2)t/2=802t/2. 0、2、4、6 h 的剩余质量依次为 80、40、20、10 mg。前两小时排出 40 mg,随后两小时只排出 20 mg。减少量变小,剩余比例相同。

示踪物质量由八十毫克沿指数曲线下降,每两小时依次减为四十、二十和十毫克,曲线始终在零上方
水平虚线标出连续几次减半后的质量;半衰期为2 h。

一般地,令 M(s+T)/M(s)=1/2,可得半衰期 T1/2=ln2k. 若要求剩余质量不超过 5 mg,则 802t/252t/2116=24t8 h. 这个阈值能在有限时间达到;质量恰好为零则不能,因为指数函数在有限时间内始终为正。模型中“趋近零”与“到达给定小阈值”是不同问题。

什么变化会使指数模型失效

对于培养物,营养耗尽会改变每单位质量的净增长率,长期曲线可能逐渐趋于平台。洛吉斯蒂模型贡珀茨模型正是两种让相对增长率随规模变化的模型。对于水箱,若混合不充分,出口浓度未必等于箱内平均浓度;若进水含有示踪物,则收支式还须加上流入项,不能继续使用纯衰减方程。

即使比例系数只随时间变化,方程也应改成 N=r(t)N。当 r(t) 连续时,同样用积分因子可得 N(t)=N0exp(0tr(s)ds). 只有 r(t) 恒定,指数中的累计量才是 rt。例如前 3 h 按上述速率增长、以后停止增长,6 h 的质量仍为 100 mg,而不是 200 mg。

实际数据中的相邻对数斜率可以用来检查“恒定相对速率”是否合理;测量噪声、参数变化和遗漏机制都可能使它变化。对数图接近直线是支持模型的一个线索,不能单凭一条拟合直线证明机制正确。

参考资料