At beregne kolesterolniveauet i mennesker

Slides:



Advertisements
Lignende præsentationer
Det sure, det salte, det basiske
Advertisements

En gennemsnitlig og fiktiv Jonathans dokumenterede forløb på Korsør ProduktionsHøjskole Jonathan starter mandag den 12. oktober på Korsør ProduktionsHøjskole,
Cosinusrelationerne De sidste formler i skal kunne er cosinusrelationerne eller Den udvidede Pythagoras’ sætning som den også kaldes. I modsætning til.
Det skrå kast - dokumentation
Separation af de variable
Herunder bevis for punkt-plan afstandsformlen
Parabler, 2. gradspolynomier og 2.gradsligninger
Ligninger af første grad i en variabel
Newtons afkølingslov ”Ændringen i et legemes temperatur er proportionalt med temperaturforskellen mellem legemet og omgivelserne.” Af Ane, Casper og Andreas.
Logaritmefunktioner (skal bruges til at løse ligninger)
Learnmark Horsens Patrik & Jakob HH1MB
Funktioners parametre Beviser
Matematik i økonomi.
Nissen på tur På loftet sidder nissen med sin julegrød,
26.3 Variable omkostninger
Grundbegreb + Priselasticitet
Funktioner Graf og forskrift Venstreklik på musen for at komme videre
Algoritme for anden grads ligninger
Lineære funktioner AM/ Maj 2006
Problemliste Listen laves vilkårligt – herefter udvælges det problem der har 1. prioritet
Overvej, at trekanterne DOKD og DOFG er ensvinklede
Sammenligning af to grupper – kapitel 7
Koordinatsystemet Y-aksen 2. aksen X-aksen 1. aksen.
Opgave 4 og 1 Kristina og Anna
Statistik Lektion 5 Log-lineære modeller.
Reduktion AM 2009.
FEN Diskret matematik/Seminar 3 - proofs 1 Beviser Et bevis er en argumentation, som overbeviser om, at en påstand er sand, påstanden kaldes.
Logistisk Regression Kategoriske og Kontinuerte Forklarende Variable
Økonometri 1: Dummy variable
LINEÆR FUNKTIONER MATEMATIK A.
Kapacitetsstyring.
FEDT - ET ENERGIGIVENDE NÆRINGSSTOF
Konstant acceleration
2. gradsligning.
Andengradspolynomier
VITAMINER OG MINERALER
Statistik II 5. Lektion Log-lineære modeller.
Risikofaktorer
Følgende 2.gradsligning skal tegnes: y=2x2+4x+3
Eksponentielle funktioner
Begrebskort for lineære differentialligningsmodeller
Afledet funktion Her har jeg tegnet f(x) og f’(x)=g(x)
Statikstik II 2. Lektion Lidt sandsynlighedsregning
Økonometri 1: F121 Økonometri 1 Heteroskedasticitet 27. oktober 2006.
Statikstik II 2. Lektion Lidt sandsynlighedsregning
1 Design, analyse og verifikation. 2 Design Bevisteknikker Design ved hjælp at matematisk induktion Analyse O-notation Logaritmer Binær søgning Verifikation.
Økonometri 1: Heteroskedasticitet1 Økonometri 1 Heteroskedasticitet 22. marts 2006.
KM2: F191 Kvantitative metoder 2 Heteroskedasticitet 16. april 2007.
Kvantitative metoder 2: Den multiple regressionsmodel1 Kvantitative metoder 2 Den multiple regressionsmodel 5. marts 2007.
Økonometri 1: Dummy variable1 Økonometri 1 Dummy variable 24. marts 2003.
Kvantitative metoder 2: Den multiple regressionsmodel1 Kvantitative metoder 2 Den multiple regressionsmodel 26. februar 2007.
Økonometri 1: Inferens i den multiple regressionsmodel1 Økonometri 1 Inferens i den multiple regressionsmodel 10. marts 2003.
Økonometri 1: Den multiple regressionsmodel1 Økonometri 1 Den multiple regressionsmodel 24. februar 2003.
Økonometri 1: Den multiple regressionsmodel1 Økonometri 1 Den multiple regressionsmodel 15. februar 2006.
Økonometri 1: Dummyvariabler1 Økonometri 1 Dummyvariabler 21. oktober 2004.
Økonometri 1: Den simple regressionsmodel Økonometri 1 Den simple regressionsmodel 13. februar 2003.
Økonometri 1: Heteroskedasticitet1 Økonometri 1 Heteroskedasticitet 31. marts 2003.
Økonometri 1: Den simple regressionsmodel Økonometri 1 Den simple regressionsmodel 7. september 2004.
Statistik II 4. Lektion Logistisk regression.
Økonometri 1: Den multiple regressionsmodel1 Økonometri 1 Den multiple regressionsmodel 17. september 2004.
Algoritmer og Datastrukturer 1 Gerth Stølting Brodal Aarhus Universitet.
1. 2 HVORFOR? Opgave 3 Løsning: Find omkredsen af cylinderen vha. formlen for cirklens omkreds. Find arealet af cylinderen som arealet af et rektangel,
Den multiple regressionsmodel 21. september 2005
Præsentationens transcript:

At beregne kolesterolniveauet i mennesker

Kolesterolniveauet hos et enkelt menneske, kan udregnes ved følgende differentialeligning: Foreslået af forfatterne af bogen Differential Equation (Blandchard et. al., 1997)

Parametre k1 – (produktionsparameteret) er en parameter som måler hvor hurtigt individets krop reagere på afvigelsen i kolesterolniveauet fra det naturlige kolesterol. L - er individets naturlige kolesterolniveau, som vil forekomme hvis personen fik en kost, som ikke indeholdte fede syrer. C - er individets kolesterolniveau

Parametre (L-C) - er et udtryk for individets aktuelle kolesterolniveau. k2 – (absorptionsparameteret) er en parameter som måler hastigheden hvormed individets krop producerer kolesterol fra den indtagne mad. E - er individets kolesterol indtagelse

Leddenes betydning (k1(L-C)) - hvor meget kolesterolniveauet afviger fra det naturlige, og hvor hurtig kroppen er til at reagere på dette. k2E - hvor meget kroppen har produceret af kolesterol ud fra den indtagne mængde af kolesterol

Løsning af Differentiallignignen Løsning af ligning: Denne ligning kan løses vha. sætning 3 (Mat 3, kap 1) ’ Altså:

Bent & Børge Vi kigger på to enæggede tvillinger og deres indtagelse af kolesterol. De har begge spist samme kost indtil en af dem (Bent) flytter hjemmefra. Bent er en travl studerende og aftensmaden spises på den lokale grillbar. Vi ved om begge tvillinger: L = 140 mg/dag k1 = 0,1/dag k2 = 0,05/dl

Bent Han flytter hjemmefra stiger hans kolesterolindtag (E) til 250 mg/dag Da vi ved at Bents kolesterol niveau er 180 da han begynder at spise på grillen: C(0) = 180 mg/dag

Bent Ved at sætte Bents værdier ind i den generelle løsning til differential ligningen får vi: Bents startværdi [C(0) = 180] sættes ind: 

Bent Ved at indsætte t= 365 finder vi Bents kolesterol tal efter et år: Grafen for C(t) har en vandret asymptote y = 265. Bents kolesteroltal kan højest blive 265.

Børge Børge arbejder også deltids og er studerende på det lokale universitet. Børge har dog valgt at fortsætte livet hjemme hos mor, hvor han Fortsætter med at spise mors mad. L = 140 k1 = 0,1 k2 = 0,05 E = 80

Børge Vi antager at C(t) = 180 Vi kan nu ved brug af separation af de variable løse differential- ligningen, som tidligere vist for vi: Vi antager at C(t) = 180 Denne løsning virker rimelig, da dette betyder at han netop indtager det kolesterol plejer. Hvilket vil sige, at hans kolesteroltal hverken stiger eller falder.

Generel analyse af modellen Formlen kan omskrives på denne form: M er her givet ved: Da L, E, k1 og k2 vil alle være positive (E kan også blive 0), pga. deres biologiske betydning. Dette betyder at M altid vil ligge i intervallet [0;∞[

M for Bent og Børge M beregnes for de to tvillinger: Børge: Bent:

C(t) C(t) kan skrives på denne måde: ↕

Grænse værdier Der er altså en grænse for hvor højt et kolesterolniveau et menneske kan have, dette niveau afhænger dog af mængden af kolesterol i kosten og det enkelte menneske.