<reponame>kantel/pythoncuriosa
# Logistisches Wachstum

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.integrate import solve_ivp

K = 50    # Kapazität
r = 0.5   # Wachstumsrate
b = r/K

tmax = 24
y0 = [1]
ti = [0, tmax]

# Differentialgleichung für logistisches Wachstum
def loggrow(t, y0, r):
    N = y0
    dn_dt = r*N - b*N**2
    return(dn_dt)

t = np.linspace(0, tmax, 500)
z = solve_ivp(loggrow, ti, y0, args = (r,), dense_output = True)
N_t = z.sol(t)

# Plot
plt.figure(figsize = (8, 6))
plt.title("Logistisches Wachstum")
plt.plot(t, N_t.flatten(), "r", lw = 2)
plt.xlabel("Zeit")
plt.ylabel("Anzahl")
plt.grid(True)
plt.show()
# Logistisches Wachstum

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.integrate import solve_ivp

K = 50    # Kapazität
r = 0.5   # Wachstumsrate
b = r/K

tmax = 24
y0 = [1]
ti = [0, tmax]

# Differentialgleichung für logistisches Wachstum
def loggrow(t, y0, r):
    N = y0
    dn_dt = r*N - b*N**2
    return(dn_dt)

t = np.linspace(0, tmax, 500)
z = solve_ivp(loggrow, ti, y0, args = (r,), dense_output = True)
N_t = z.sol(t)

# Plot
plt.figure(figsize = (8, 6))
plt.title("Logistisches Wachstum")
plt.plot(t, N_t.flatten(), "r", lw = 2)
plt.xlabel("Zeit")
plt.ylabel("Anzahl")
plt.grid(True)
plt.show()
# Logistisches Wachstum # Kapazität # Wachstumsrate # Differentialgleichung für logistisches Wachstum # Plot