leslie#
- scipy.linalg.leslie(f, s)[Quelle]#
Erstellt eine Leslie-Matrix.
Gegeben sei das Array der Fekunditätskoeffizienten f der Länge n und das Array der Überlebenskoeffizienten s der Länge n-1, so gib die zugehörige Leslie-Matrix zurück.
Die Dokumentation wurde unter der Annahme verfasst, dass die Array-Argumente bestimmte „Kern“-Formen haben. Array-Argumente dieser Funktion können jedoch zusätzliche „Batch“-Dimensionen vorangestellt haben. In diesem Fall wird das Array als Stapel von niedrigdimensionalen Schnitten behandelt; siehe Gestapelte lineare Operationen für Details.
- Parameter:
- f(N,) array_like
Die „Fekunditäts“-Koeffizienten.
- s(N-1,) array_like
Die „Überlebens“-Koeffizienten. Die Länge von s muss um eins kleiner sein als die Länge von f und mindestens 1 betragen.
- Rückgabe:
- L(N, N) ndarray
Das Array ist bis auf die erste Zeile, die f ist, und die erste Nebendiagonale, die s ist, null. Der Datentyp des Arrays ist der Datentyp von
f[0]+s[0].
Hinweise
Die Leslie-Matrix wird zur Modellierung des diskreten, altersstrukturierten Bevölkerungswachstums verwendet [1] [2]. In einer Population mit n Altersklassen definieren zwei Parametersätze eine Leslie-Matrix: die n „Fekunditätskoeffizienten“, die die Anzahl der Nachkommen pro Kopf jeder Altersklasse angeben, und die n - 1 „Überlebenskoeffizienten“, die die Überlebensrate pro Kopf jeder Altersklasse angeben.
Referenzen
[1]P. H. Leslie, On the use of matrices in certain population mathematics, Biometrika, Vol. 33, No. 3, 183–212 (Nov. 1945)
[2]P. H. Leslie, Some further notes on the use of matrices in population mathematics, Biometrika, Vol. 35, No. 3/4, 213–245 (Dec. 1948)
Beispiele
>>> from scipy.linalg import leslie >>> leslie([0.1, 2.0, 1.0, 0.1], [0.2, 0.8, 0.7]) array([[ 0.1, 2. , 1. , 0.1], [ 0.2, 0. , 0. , 0. ], [ 0. , 0.8, 0. , 0. ], [ 0. , 0. , 0.7, 0. ]])