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Logistisches Wachstum

Erfahre, wie logistisches Wachstum in der Mathematik funktioniert. Von der exponentiellen Phase bis zur Stagnation – wir erläutern die drei Wachstumsphasen anhand eines Beispiels mit einer Hefekultur. Interessiert? Dies und vieles mehr findest du im folgenden Text.

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Welche Phasen sind charakteristisch für das logistische Wachstum?

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Mathe-Team
Logistisches Wachstum
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Grundlagen zum Thema Logistisches Wachstum

Das logistische Wachstum in der Mathematik

In der Mathematik gibt es verschiedene Modelle, mit denen wir Wachstumsprozesse beschreiben können. Es gibt viele Prozesse, die mit dem linearen Wachstum oder dem exponentiellen Wachstum beschrieben werden können. Für manche Prozesse braucht man allerdings ein anderes Modell: das Modell des logistischen Wachstums. Ein Beispiel dafür ist das Wachstum einer Hefekultur in einer Petrischale. Wir wollen uns im Folgenden anschauen, wie das logistische Wachstum aussieht. Wir werden dabei feststellen, dass es drei unterschiedliche Wachstumsphasen gibt.

Logistisches Wachstum – Beispiel

Wir betrachten eine Hefekultur in einer Petrischale. Bei der Hefe handelt es sich um eine spezielle Form einzelliger Pilze, die sich durch Teilung vermehren. Die Hefekultur hat zu Beginn der Beobachtung eine Masse von 10 mg10~\pu{mg}. Ihre Masse mm wird über 2626 Stunden hinweg stündlich bestimmt und die Werte werden in einer Tabelle eingetragen.

Exponentielle Phase

Wir betrachten zunächst die ersten vier gemessenen Werte.

t/ht/\pu{h} m/mg m / \pu{mg}
0 0 10,0 10,0
11 16,816,8
22 28,1 28,1
33 46,4 46,4
44 75,3 75,3

Wir können den Wachstumsfaktor für jeden Schritt berechnen, indem wir den Wert f(t+1)f(t+1) jeweils durch seinen Vorgänger f(t)f(t) teilen.

t/ht/\pu{h} f(t)=m/mgf(t) = m / \pu{mg} f(t+1)/f(t)f(t+1)/f(t)
0 0 10,0 10,0
1 1 16,816,8 1,68 1,68
2 2 28,128,1 1,6726190481,672619048
3 3 46,446,4 1,6512455521,651245552
4 4 75,375,3 1,6228448281,622844828

Wir sehen, dass der Wachstumsfaktor bei allen vier Schritten ungefähr bei 1,61,6 liegt, also in etwa konstant ist. Ein konstanter Wachstumsfaktor deutet auf ein exponentielles Wachstum hin. Die Hefekultur scheint sich also exponentiell zu vermehren.

Verlangsamtes Wachstum

Wir betrachten nun die Messwerte für einen Zeitraum zwischen 1010 und 1515 Stunden nach Beginn des Experiments. Für jeden Messwert berechnen wir wie in der vorigen Tabelle den entsprechenden Wachstumsfaktor.

t/ht/\pu{h} f(t)=m/mgf(t) = m / \pu{mg} f(t+1)/f(t)f(t+1)/f(t)
1010 520,0 520,0
1111 581,4581,4 1,118076923 1,118076923
1212 625,0625,0 1,0749914 1,0749914
1313 653,8653,8 1,04608 1,04608
1414 672672 1,0278372591,027837259
1515 683,2683,2 1,0166666671,016666667

Der Wachstumsfaktor ist jetzt nicht mehr ungefähr 1,61,6, sondern wesentlich kleiner. Und er scheint auch mit der Zeit abzunehmen.

Stagnation

Wir schauen uns also auch noch die letzten fünf Werte an.

t/ht/\pu{h} f(t)=m/mgf(t) = m / \pu{mg} f(t+1)/f(t)f(t+1)/f(t)
21 21 699,3 699,3
22 22 699,6699,6 1,000429 1,000429
23 23 699,8699,8 1,0002858781,000285878
24 24 699,9699,9 1,0001428981,000142898
25 25 699,9699,9 11
26 26 699,9699,9 1 1

Die Werte verändern sich kaum noch. Das spiegelt sich auch im Wachstumsfaktor wider, der in etwa 11 beträgt. Die Masse von etwa 700 mg700~\pu{mg} scheint eine obere Grenze für das Wachstum der Hefe darzustellen. Man spricht auch von einem Sättigungsgrenzwert.

Wie erkennt man logistisches Wachstum?

Wir haben anhand unseres Beispiels gesehen, dass es beim logistischen Wachstum drei unterschiedliche Phasen gibt:

  1. In der ersten Phase liegt exponentielles Wachstum vor.
  2. In der zweiten Phase verlangsamt sich das Wachstum und ist zeitweise etwa linear.
  3. In der dritten Phase stagniert das Wachstum und nähert sich einem Grenzwert an.

Die verschiedenen Phasen können wir auch deutlich erkennen, wenn wir den Verlauf des Wachstums grafisch auftragen.

logistisches Wachstum Erklärung

Die Kurve hat einen Wendepunkt, an dem sich ihr Krümmungsverhalten ändert. Sie geht von einer Links- in eine Rechtskurve über. Das Wachstum beginnt mit der exponentiellen Phase, die über die lineare Phase in die Stagnation übergeht. Die rote, gestrichelte Linie markiert den Grenzwert.

Logistisches Wachstum können wir in vielen verschiedenen Bereichen der Natur finden. Das Wachstum von Bakterien oder von bestimmten Algenarten folgt beispielsweise diesem Wachstumsmodell – ebenso die Ausbreitung von Krankheiten und das Wachstum einer Kaninchenpopulation auf einer abgelegenen Insel.

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Vorschaubild einer Übung

In diesem Video wird dir das logistische Wachstum einfach erklärt. Du erfährst, was logistisches Wachstum ist und wie du es erkennen kannst. Text und Video werden durch interaktive Übungen und ein Arbeitsblatt mit Aufgaben ergänzt.

Transkript Logistisches Wachstum

Logisches Wachstum

Hallo und herzlich willkommen. In diesem Video geht es um das logistische Wachstum. Damit du dieses Video gut verstehst, solltest du schon Vorwissen über die beiden wichtigsten Wachstumsfunktionen im Schulunterricht - das lineare und das exponentielle Wachstum - haben.

Wir werden uns in diesem Video eine Hefekultur näher ansehen und ihr Wachstum graphisch darstellen. Der klassische Verlauf des Wachstums der Hefekultur führt uns dann zum Logistischen Wachstum.Zum Abschluss werden wir noch weitere Beispiele kennenlernen, die gut mit dem Logistischen Wachstum beschrieben werden können.

Kommen wir nun zu unserer Hefekultur. Die Hefekultur wird über einen Zeitraum von 26 Stunden beobachtet und jede Stunde wird die Hefemenge in mg gemessen. Diese Werte werden in einer Tabelle festgehalten. Die Tabelle sieht so aus:

Betrachten wir nur die ersten fünf Einträge der Tabelle, dann ließe sich vermuten, dass die Hefekultur exponentiell mit einem Wachstumsfaktor von ca. 1,6 wächst. Du erinnerst dich sicherlich, dass du den Wachstumsfaktor ausrechnest, indem du den Quotienten von f von t plus 1 und f von t bildest.

Aber schon bei den Einträgen ab Stunde 10 wird deutlich, dass diese Annahme nicht tragbar ist, denn der Quotient von f von zwölf und f von 11 ist gleich 625 durch 581,4 und somit ungefähr 1,07. Die letzten sechs Einträge lassen vermuten, dass das Wachstum beschränkt ist - auf ca. 700 mg.

Um das Wachstum unserer Hefekultur besser zu verstehen, tragen wir die Werte im Koordinatensystem ab und stellen sie graphisch dar: Wir erkennen, dass das Wachstum nach oben beschränkt ist mit der Grenze 700. Außerdem verläuft das Wachstum zu Beginn ungefähr exponentiell steigend, um am Wendepunkt des Graphen in ein verlangsamtes Wachstum überzugehen.

Für alle die, die nicht wissen, was ein Wendepunkt ist: der Wendepunkt gibt an, wo der Graph sein Krümmungsverhalten ändert. Unser Graph ist zunächst linksgekrümmt und dann rechtsgekrümmt. Stellt euch einfach den Graphen als Straßenverlauf vor, wie er auf einer Landkarte erscheint und folgt dem Straßenverlauf mit dem Fahrrad. An der Stelle an der ihr euren Lenker für einen kurzen Moment gerade haltet, findet ihr den Wendepunkt. Unser Wendepunkt liegt im Punkt mit den Koordinaten 8 und 350,3.

Kommen wir nun zur Erklärung, warum das Hefewachstum zunächst exponentiell wächst und dann aber sein Wachstum verlangsamt, um schließlich zu stagnieren. Mit zunehmender Menge an Hefe steigt auch der Alkoholgehalt. Dies führt zu dem verlangsamten Wachstum, da der Alkohol das Wachstum bremst. An der oberen Schranke ist der Alkoholgehalt so hoch, dass kein Wachstum mehr stattfindet.

Fassen wir also noch einmal zusammen, wie sich das Wachstum unserer Hefekultur beschreiben lässt: Ganz wichtig zur Beschreibung des logistischen Wachstums ist die obere Schranke und die Änderungsrate vom Zeitpunkt t zum Zeitpunkt t+1.

Der Name “logistisches Wachstum” stammt von einem belgischen Mathematiker namens Pierre-François Verhulst, der von 1804 bis 1849 gelebt hat, der dieses Modell anhand des Bevölkerungswachstums entwickelte und es 1845 veröffentlichte. Leider ist nicht bekannt, warum er ausgerechnet den Begriff “logistisches Wachstum” gewählt hat.

In der Natur finden wir viele Beispiele, deren Wachstum sich so verhält wie unsere Hefekultur: Kaninchen auf einer einsamen Insel, Algen in einem Teich, Salmonellen im Speiseeis, Pflanzenwachstum, Bakterien in einer Nährlösung oder die Ausbreitung der Grippe in einem abgelegenen Dorf.

Die wachsende Population benötigt immer allgemeine Ressourcen, (z.B. Nahrung, Lebensraum) die bei größer werdendem Bestand immer schneller knapp werden und so dem Wachstum immer stärker entgegenwirken. Hier kann immer das Modell des logistischen Wachstums unterstellt werden. Der Verlauf hängt im Wesentlichen von der oberen Schranke und der Änderungsrate von t nach t+1 ab.

Fassen wir noch einmal zusammen, womit wir uns beschäftigt haben: Wir haben am Beispiel unserer Hefekultur gesehen, wie der Graph bei logistischem Wachstum verläuft. Wir wissen, dass die obere Schranke und die Änderungsrate von t -> t+1 das logistische Wachstum bestimmen.

Seinen Namen hat das logistische Wachstum vom Belgier Verhulst, der 1845 einen Artikel hierzu veröffentlichte. Nur, wie Verhulst auf den Namen des logistischen Wachstums kam, dass wissen wir bis heute nicht.

Ich wünsche euch viel Spaß mit dem logistischen Wachstum. Tschüß!

Logistisches Wachstum Übung

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