Resumen

La dinámica de poblaciones ha sido modelada utilizando ecuaciones diferenciales casi desde la época de Malthus, hace más de dos siglos. Los ingredientes básicos de los modelos de dinámica de poblaciones suelen ser una tasa de crecimiento, un término de saturación en forma del freno logístico de Verhulst, y una respuesta funcional que tiene en cuenta las interacciones interespecíficas. Sin embargo, las interacciones intraespecíficas no suelen estar incluidas en las ecuaciones. Los modelos más simples utilizan términos lineales para representar una imagen sencilla de la naturaleza; mientras tanto, para representar paisajes más complejos, es necesario incluir más términos con un orden superior o que sean analíticamente más complejos. El problema de utilizar un modelo más simple o más complejo depende de muchos factores: matemáticos, ecológicos o computacionales. Para abordarlo, aquí discutimos un nuevo modelo basado en un modelo logístico-mutualista previo. Hemos generalizado los términos interespecíficos (para relaciones antagónicas

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Dinámica de poblaciones; Ecuaciones diferenciales; Tasa de crecimiento; Freno logístico de Verhulst; Respuesta funcional; Interacciones interespecíficas
• Keywords:Population dynamics; Differential equations; Growth rate; Verhulsts logistic brake; Functional response; Interspecific interactions