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10 Coronavirus: Logistisches Wachstum als Modell der Krankheitsausbreitung - YouTube
Damit würden jeden Tag 0, 0002 mal f von t mal S minus f von t Menschen dazukommen, die neu von dem Gerücht erfahren hätten. Das ist unsere Änderungsrate. Wir sehen, dass die Änderungsrate proportional zum Produkt von f von t und S minus f von t ist und den Proportionalitätsfaktor k = 0, 0002 hat. Logistisches Wachstum - LEO: Übersetzung im Englisch ⇔ Deutsch Wörterbuch. Und schon kennt ihr die rekursive Vorschrift für die Funktion, die die Verbreitung eures Gerüchtes beschreibt: Zum Zeitpunkt t plus 1 wissen alle von dem Gerücht, die schon vorher davon wussten also f von t und alle neu hinzugekommenen, also 0, 0002 mal f von t mal S minus f von t. Zum Zeitpunkt t gleich 0 wisst nur ihr drei von dem Gerücht, damit können wir ausrechnen, wie viele Menschen nach einem Tag, also zum Zeitpunkt t = 1, Bescheid wissen. Wir erhalten eine Änderung von 2, 9982 und somit ungefähr 6 Menschen die nach einem Tag informiert sind. Ebenso berechnen wir mit Hilfe von f zum Zeitpunkt t = 1 f zum Zeitpunkt t = 2. Auf diese Weise berechnen wir dann die Anzahl der Wissenden von Tag zu Tag.
Logistische Funktion für den Fall Die logistische Funktion charakterisiert eine stetige eindimensionale Wahrscheinlichkeitsverteilung (die logistische Verteilung) und ist eine funktionelle Darstellung von Sättigungsprozessen aus der Klasse der sogenannten Sigmoidfunktionen mit unbegrenzter zeitlicher Ausdehnung. Der Graph der Funktion beschreibt eine S-förmige Kurve, ein Sigmoid. Heute ist der Name logistische Kurve eindeutig der S-Funktion zugeordnet, wohingegen noch bis ins 20. Jahrhundert gelegentlich auch der Logarithmus mit dem italienischen Namen der logistischen Kurve ( curva logistica) belegt wurde. Die Funktion wird manchmal auch mit Expit bezeichnet, da die Umkehrfunktion der logistischen Funktion die Logit -Funktion ist. Beschreibung [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Die logistische Funktion, wie sie sich aus der diskreten logistischen Gleichung ergibt, beschreibt den Zusammenhang zwischen der verstreichenden Zeit und einem Wachstum. Hierzu wird das Modell des exponentiellen Wachstums modifiziert durch eine sich mit dem Wachstum verbrauchende Ressource, die eine obere Schranke darstellt.
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