Name: solving population growth with logarithms
Uploaded: 2025-11-26T05:43:38.000Z
Duration: 1 min 29 s
Channel: JoVE

В лесистой местности с широким ареалом обитания бобров исследователь тщательно отслеживает, как популяция бобров растет с течением времени.Цель состоит в том, чтобы определить количество лет, необходимое для того, чтобы популяция достигла определенного размера.Популяция следует экспоненциальной модели, основанной на повторяющемся росте с течением времени. Она равна первоначальной численности населения, умноженной на 10, увеличенной до темпа роста, умноженной на количество лет. Темпы роста показывают, насколько быстро увеличивается население с каждым годом.Чтобы начать расчет, исследователь подставляет в уравнение значение целевой популяции.Деление обеих сторон на первоначальную численность населения дает коэффициент, на который выросло население. Затем уравнение перестраивается таким образом, что десять, возведенная в степень, равна этому множителю.Поскольку логарифмы и экспоненты являются обратными операциями, взятие логарифма обеих сторон изолирует переменную. Затем, применяя степенной закон, экспонента уменьшается, превращая уравнение в разрешимую линейную форму.Экспонента теперь ясно выступает как произведение константы и числа лет.Деление логарифмического значения на константу дает расчетное количество лет, которое, вероятно, потребуется для того, чтобы популяция достигла ожидаемого конечного размера популяции.

Экспоненциальные и логарифмические уравнения: решение задач

&#1042; &#1101;&#1082;&#1086;&#1083;&#1086;&#1075;&#1080;&#1095;&#1077;&#1089;&#1082;&#1080;&#1093; &#1080;&#1089;&#1089;&#1083;&#1077;&#1076;&#1086;&#1074;&#1072;&#1085;&#1080;&#1103;&#1093; &#1101;&#1082;&#1089;&#1087;&#1086;&#1085;&#1077;&#1085;&#1094;&#1080;&#1072;&#1083;&#1100;&#1085;&#1099;&#1077; &#1084;&#1086;&#1076;&#1077;&#1083;&#1080; &#1095;&#1072;&#1089;&#1090;&#1086; &#1087;&#1088;&#1080;&#1084;&#1077;&#1085;&#1103;&#1102;&#1090;&#1089;&#1103; &#1076;&#1083;&#1103; &#1087;&#1088;&#1086;&#1075;&#1085;&#1086;&#1079;&#1080;&#1088;&#1086;&#1074;&#1072;&#1085;&#1080;&#1103; &#1088;&#1086;&#1089;&#1090;&#1072; &#1087;&#1086;&#1087;&#1091;&#1083;&#1103;&#1094;&#1080;&#1081; &#1089; &#1090;&#1077;&#1095;&#1077;&#1085;&#1080;&#1077;&#1084; &#1074;&#1088;&#1077;&#1084;&#1077;&#1085;&#1080; &#1087;&#1088;&#1080; &#1073;&#1083;&#1072;&#1075;&#1086;&#1087;&#1088;&#1080;&#1103;&#1090;&#1085;&#1099;&#1093; &#1091;&#1089;&#1083;&#1086;&#1074;&#1080;&#1103;&#1093;. &#1069;&#1090;&#1080; &#1084;&#1086;&#1076;&#1077;&#1083;&#1080; &#1087;&#1088;&#1077;&#1076;&#1087;&#1086;&#1083;&#1072;&#1075;&#1072;&#1102;&#1090;, &#1095;&#1090;&#1086; &#1090;&#1077;&#1084;&#1087; &#1088;&#1086;&#1089;&#1090;&#1072; &#1087;&#1088;&#1086;&#1087;&#1086;&#1088;&#1094;&#1080;&#1086;&#1085;&#1072;&#1083;&#1077;&#1085; &#1090;&#1077;&#1082;&#1091;&#1097;&#1077;&#1081; &#1095;&#1080;&#1089;&#1083;&#1077;&#1085;&#1085;&#1086;&#1089;&#1090;&#1080; &#1087;&#1086;&#1087;&#1091;&#1083;&#1103;&#1094;&#1080;&#1080;, &#1095;&#1090;&#1086; &#1087;&#1088;&#1080;&#1074;&#1086;&#1076;&#1080;&#1090; &#1082; &#1085;&#1077;&#1087;&#1088;&#1077;&#1088;&#1099;&#1074;&#1085;&#1086;&#1084;&#1091; &#1101;&#1082;&#1089;&#1087;&#1086;&#1085;&#1077;&#1085;&#1094;&#1080;&#1072;&#1083;&#1100;&#1085;&#1086;&#1084;&#1091; &#1091;&#1074;&#1077;&#1083;&#1080;&#1095;&#1077;&#1085;&#1080;&#1102;.
&#1052;&#1086;&#1076;&#1077;&#1083;&#1100; &#1079;&#1072;&#1076;&#1072;&#1105;&#1090; &#1095;&#1080;&#1089;&#1083;&#1077;&#1085;&#1085;&#1086;&#1089;&#1090;&#1100; &#1087;&#1086;&#1087;&#1091;&#1083;&#1103;&#1094;&#1080;&#1080; &#1082;&#1072;&#1082; &#1092;&#1091;&#1085;&#1082;&#1094;&#1080;&#1102; &#1074;&#1088;&#1077;&#1084;&#1077;&#1085;&#1080;, &#1074;&#1099;&#1088;&#1072;&#1078;&#1072;&#1103; &#1077;&#1105; &#1082;&#1072;&#1082; &#1087;&#1088;&#1086;&#1080;&#1079;&#1074;&#1077;&#1076;&#1077;&#1085;&#1080;&#1077; &#1085;&#1072;&#1095;&#1072;&#1083;&#1100;&#1085;&#1086;&#1081; &#1095;&#1080;&#1089;&#1083;&#1077;&#1085;&#1085;&#1086;&#1089;&#1090;&#1080; &#1080; &#1084;&#1085;&#1086;&#1078;&#1080;&#1090;&#1077;&#1083;&#1103; &#1088;&#1086;&#1089;&#1090;&#1072;, &#1074;&#1086;&#1079;&#1074;&#1077;&#1076;&#1105;&#1085;&#1085;&#1086;&#1075;&#1086; &#1074; &#1089;&#1090;&#1077;&#1087;&#1077;&#1085;&#1100;, &#1079;&#1072;&#1074;&#1080;&#1089;&#1103;&#1097;&#1091;&#1102; &#1086;&#1090; &#1090;&#1077;&#1084;&#1087;&#1072; &#1088;&#1086;&#1089;&#1090;&#1072; &#1080; &#1074;&#1088;&#1077;&#1084;&#1077;&#1085;&#1080;. &#1063;&#1090;&#1086;&#1073;&#1099; &#1086;&#1094;&#1077;&#1085;&#1080;&#1090;&#1100;, &#1089;&#1082;&#1086;&#1083;&#1100;&#1082;&#1086; &#1074;&#1088;&#1077;&#1084;&#1077;&#1085;&#1080; &#1087;&#1086;&#1090;&#1088;&#1077;&#1073;&#1091;&#1077;&#1090;&#1089;&#1103; &#1087;&#1086;&#1087;&#1091;&#1083;&#1103;&#1094;&#1080;&#1080; &#1076;&#1083;&#1103; &#1076;&#1086;&#1089;&#1090;&#1080;&#1078;&#1077;&#1085;&#1080;&#1103; &#1079;&#1072;&#1076;&#1072;&#1085;&#1085;&#1086;&#1075;&#1086; &#1088;&#1072;&#1079;&#1084;&#1077;&#1088;&#1072;, &#1080;&#1089;&#1089;&#1083;&#1077;&#1076;&#1086;&#1074;&#1072;&#1090;&#1077;&#1083;&#1080; &#1087;&#1086;&#1076;&#1089;&#1090;&#1072;&#1074;&#1083;&#1103;&#1102;&#1090; &#1079;&#1085;&#1072;&#1095;&#1077;&#1085;&#1080;&#1077; &#1094;&#1077;&#1083;&#1077;&#1074;&#1086;&#1081; &#1095;&#1080;&#1089;&#1083;&#1077;&#1085;&#1085;&#1086;&#1089;&#1090;&#1080; &#1074; &#1084;&#1086;&#1076;&#1077;&#1083;&#1100; &#1080; &#1076;&#1077;&#1083;&#1103;&#1090; &#1085;&#1072; &#1085;&#1072;&#1095;&#1072;&#1083;&#1100;&#1085;&#1091;&#1102; &#1095;&#1080;&#1089;&#1083;&#1077;&#1085;&#1085;&#1086;&#1089;&#1090;&#1100;. &#1069;&#1090;&#1086; &#1076;&#1072;&#1105;&#1090; &#1084;&#1085;&#1086;&#1078;&#1080;&#1090;&#1077;&#1083;&#1100; &#1088;&#1086;&#1089;&#1090;&#1072;, &#1087;&#1086;&#1082;&#1072;&#1079;&#1099;&#1074;&#1072;&#1102;&#1097;&#1080;&#1081;, &#1074;&#1086; &#1089;&#1082;&#1086;&#1083;&#1100;&#1082;&#1086; &#1088;&#1072;&#1079; &#1091;&#1074;&#1077;&#1083;&#1080;&#1095;&#1080;&#1083;&#1072;&#1089;&#1100; &#1087;&#1086;&#1087;&#1091;&#1083;&#1103;&#1094;&#1080;&#1103;.
&#1055;&#1086;&#1089;&#1082;&#1086;&#1083;&#1100;&#1082;&#1091; &#1095;&#1080;&#1089;&#1083;&#1086; &#1083;&#1077;&#1090; &#1074;&#1093;&#1086;&#1076;&#1080;&#1090; &#1074; &#1087;&#1086;&#1082;&#1072;&#1079;&#1072;&#1090;&#1077;&#1083;&#1100; &#1089;&#1090;&#1077;&#1087;&#1077;&#1085;&#1080;, &#1077;&#1075;&#1086; &#1086;&#1087;&#1088;&#1077;&#1076;&#1077;&#1083;&#1077;&#1085;&#1080;&#1077; &#1090;&#1088;&#1077;&#1073;&#1091;&#1077;&#1090; &#1086;&#1073;&#1088;&#1072;&#1097;&#1077;&#1085;&#1080;&#1103; &#1101;&#1082;&#1089;&#1087;&#1086;&#1085;&#1077;&#1085;&#1094;&#1080;&#1072;&#1083;&#1100;&#1085;&#1086;&#1075;&#1086; &#1074;&#1099;&#1088;&#1072;&#1078;&#1077;&#1085;&#1080;&#1103;. &#1069;&#1090;&#1086; &#1074;&#1099;&#1087;&#1086;&#1083;&#1085;&#1103;&#1077;&#1090;&#1089;&#1103; &#1089; &#1087;&#1088;&#1080;&#1084;&#1077;&#1085;&#1077;&#1085;&#1080;&#1077;&#1084; &#1083;&#1086;&#1075;&#1072;&#1088;&#1080;&#1092;&#1084;&#1080;&#1095;&#1077;&#1089;&#1082;&#1086;&#1075;&#1086; &#1087;&#1088;&#1077;&#1086;&#1073;&#1088;&#1072;&#1079;&#1086;&#1074;&#1072;&#1085;&#1080;&#1103;, &#1082;&#1086;&#1090;&#1086;&#1088;&#1086;&#1077; &#1087;&#1086;&#1079;&#1074;&#1086;&#1083;&#1103;&#1077;&#1090; &#1074;&#1099;&#1088;&#1072;&#1079;&#1080;&#1090;&#1100; &#1074;&#1088;&#1077;&#1084;&#1103; &#1095;&#1077;&#1088;&#1077;&#1079; &#1080;&#1079;&#1074;&#1077;&#1089;&#1090;&#1085;&#1099;&#1077; &#1074;&#1077;&#1083;&#1080;&#1095;&#1080;&#1085;&#1099; &#8212; &#1085;&#1072;&#1095;&#1072;&#1083;&#1100;&#1085;&#1091;&#1102; &#1080; &#1082;&#1086;&#1085;&#1077;&#1095;&#1085;&#1091;&#1102; &#1095;&#1080;&#1089;&#1083;&#1077;&#1085;&#1085;&#1086;&#1089;&#1090;&#1100; &#1087;&#1086;&#1087;&#1091;&#1083;&#1103;&#1094;&#1080;&#1080; &#1080; &#1090;&#1077;&#1084;&#1087; &#1088;&#1086;&#1089;&#1090;&#1072;. &#1055;&#1086;&#1089;&#1083;&#1077; &#1083;&#1086;&#1075;&#1072;&#1088;&#1080;&#1092;&#1084;&#1080;&#1095;&#1077;&#1089;&#1082;&#1086;&#1075;&#1086; &#1087;&#1088;&#1077;&#1086;&#1073;&#1088;&#1072;&#1079;&#1086;&#1074;&#1072;&#1085;&#1080;&#1103; &#1074;&#1088;&#1077;&#1084;&#1103; &#1089;&#1090;&#1072;&#1085;&#1086;&#1074;&#1080;&#1090;&#1089;&#1103; &#1085;&#1077;&#1087;&#1086;&#1089;&#1088;&#1077;&#1076;&#1089;&#1090;&#1074;&#1077;&#1085;&#1085;&#1086; &#1074;&#1099;&#1095;&#1080;&#1089;&#1083;&#1103;&#1077;&#1084;&#1086;&#1081; &#1074;&#1077;&#1083;&#1080;&#1095;&#1080;&#1085;&#1086;&#1081;, &#1087;&#1086;&#1082;&#1072;&#1079;&#1099;&#1074;&#1072;&#1102;&#1097;&#1077;&#1081;, &#1089;&#1082;&#1086;&#1083;&#1100;&#1082;&#1086; &#1087;&#1086;&#1090;&#1088;&#1077;&#1073;&#1091;&#1077;&#1090;&#1089;&#1103;, &#1095;&#1090;&#1086;&#1073;&#1099; &#1087;&#1086;&#1087;&#1091;&#1083;&#1103;&#1094;&#1080;&#1103; &#1076;&#1086;&#1089;&#1090;&#1080;&#1075;&#1083;&#1072; &#1094;&#1077;&#1083;&#1077;&#1074;&#1086;&#1075;&#1086; &#1088;&#1072;&#1079;&#1084;&#1077;&#1088;&#1072; &#1087;&#1088;&#1080; &#1087;&#1086;&#1089;&#1090;&#1086;&#1103;&#1085;&#1085;&#1086;&#1084; &#1090;&#1077;&#1084;&#1087;&#1077; &#1088;&#1086;&#1089;&#1090;&#1072;.
&#1069;&#1090;&#1086; &#1087;&#1086;&#1076;&#1095;&#1105;&#1088;&#1082;&#1080;&#1074;&#1072;&#1077;&#1090;, &#1082;&#1072;&#1082; &#1083;&#1086;&#1075;&#1072;&#1088;&#1080;&#1092;&#1084;&#1099; &#1087;&#1088;&#1080;&#1084;&#1077;&#1085;&#1103;&#1102;&#1090;&#1089;&#1103; &#1076;&#1083;&#1103; &#1088;&#1077;&#1096;&#1077;&#1085;&#1080;&#1103; &#1101;&#1082;&#1089;&#1087;&#1086;&#1085;&#1077;&#1085;&#1094;&#1080;&#1072;&#1083;&#1100;&#1085;&#1099;&#1093; &#1091;&#1088;&#1072;&#1074;&#1085;&#1077;&#1085;&#1080;&#1081;, &#1095;&#1090;&#1086; &#1076;&#1077;&#1083;&#1072;&#1077;&#1090; &#1074;&#1086;&#1079;&#1084;&#1086;&#1078;&#1085;&#1086;&#1081; &#1086;&#1094;&#1077;&#1085;&#1082;&#1091; &#1074;&#1088;&#1077;&#1084;&#1077;&#1085;&#1080;, &#1085;&#1077;&#1086;&#1073;&#1093;&#1086;&#1076;&#1080;&#1084;&#1086;&#1075;&#1086; &#1076;&#1083;&#1103; &#1076;&#1086;&#1089;&#1090;&#1080;&#1078;&#1077;&#1085;&#1080;&#1103; &#1087;&#1086;&#1087;&#1091;&#1083;&#1103;&#1094;&#1080;&#1077;&#1081; &#1078;&#1077;&#1083;&#1072;&#1077;&#1084;&#1086;&#1075;&#1086; &#1091;&#1088;&#1086;&#1074;&#1085;&#1103;. &#1069;&#1090;&#1086; &#1092;&#1091;&#1085;&#1076;&#1072;&#1084;&#1077;&#1085;&#1090;&#1072;&#1083;&#1100;&#1085;&#1099;&#1081; &#1080;&#1085;&#1089;&#1090;&#1088;&#1091;&#1084;&#1077;&#1085;&#1090; &#1084;&#1086;&#1076;&#1077;&#1083;&#1080;&#1088;&#1086;&#1074;&#1072;&#1085;&#1080;&#1103; &#1087;&#1086;&#1087;&#1091;&#1083;&#1103;&#1094;&#1080;&#1081; &#1080; &#1091;&#1087;&#1088;&#1072;&#1074;&#1083;&#1077;&#1085;&#1080;&#1103; &#1088;&#1077;&#1089;&#1091;&#1088;&#1089;&#1072;&#1084;&#1080;.

&#1042; &#1101;&#1082;&#1086;&#1083;&#1086;&#1075;&#1080;&#1095;&#1077;&#1089;&#1082;&#1080;&#1093; ...

exponential-equations-with-logarithms-problem-solving

Education

JoVE Core

Math Fundamentals

Основы математики

Unit

Единица

Exponential and Logarithmic Functions

Показательные и логарифмические функции

KEY TERMS AND CONCEPTS

ОСНОВНЫЕ ТЕРМИНЫ И ПОНЯТИЯ

Exponential Equations with Logarithms: Problem Solving

solving population growth with logarithms

Logarithms help solve population growth problems with exponential models. In ecology, these models are used to predict how a population changes over time when conditions stay favorable. The growth rate is proportional to the current population, so the number increases in a continuous and compounding way.

The model writes population as a function of time. It combines the initial population with a growth factor raised to an exponent that includes the growth rate and the time. To find when a population reaches a target size, the target value is substituted into the equation and divided by the starting population. This shows the growth factor, or how many times the population has multiplied.

Because the time value is inside the exponential expression, the equation must be reversed to solve for years. Logarithmic reasoning makes that possible. It rewrites the known values, such as the initial and final population sizes and the growth rate, so time can be calculated directly. This method shows how logarithms are used to estimate how long a population will take to reach a desired size under steady growth conditions.

These steps are useful in population modeling and resource management. They also show why logarithms are an important tool for working with exponential equations in ecology.

Solving Population Growth with Logarithms

solving-population-growth-with-logarithms

introduction to exponential functions

Exponential Growth and Decay Models

Exponential functions model growth and decay when the rate of change depends on the current value. They are written as f(x) = b^x, where b is a positive constant and not equal to 1. When the base b is greater than 1, the function shows growth. When 0 &lt; b &lt; 1, the function shows decay. These models are useful in many real situations. They can describe bacterial proliferation, radioactive substance decay, and the depreciation of assets. In each case, the change is proportional to the...

exponential functions with base e

Exponential Growth and Decay in Real Life

Exponential functions with base e model continuous growth and decay in real life. The constant e is about 2.718. It appears naturally when change depends on the current value. A positive exponent shows continuous growth, while a negative exponent shows continuous decay. These functions are useful when change happens smoothly over time instead of in steps. One example of exponential decay is a hot beverage cooling down. The temperature drops quickly at first. As it gets closer to room...

introduction to logarithmic functions

Logarithms as Exponents Reversed

Logarithmic functions are the inverse of exponential functions. They are used to solve for exponents. In the general form y = log_a(x), the base a must be greater than 0 and not equal to 1. A logarithm tells you the power needed to get a given number. In other words, y = log_a(x) gives the exponent that the base a must be raised to in order to obtain x. The function is defined only for x &gt; 0, but its range includes all real numbers. The graphs of logarithmic and exponential functions are...

laws of logarithms i

Logarithm Rules for Product and Quotient

Logarithm rules help simplify expressions that use powers, multiplication, and division. A logarithm is the inverse of exponentiation, so it shows how many times a base must be raised to reach a number. For base 10, the common logarithm is written as log. If 10^n = x, then log(x) = n. These rules are useful because they turn harder calculations into simpler steps. The product law says that the logarithm of a product equals the sum of the logarithms. For example, log(100) can be rewritten as...

laws of logarithms ii

Power Law and Change-of-Base Formula

Logarithmic laws help simplify exponential expressions and make them easier to evaluate. Two key tools are the power law and the change-of-base formula. These rules are useful in math and in applied settings where powers and repeated multiplication appear often. The power law says that the logarithm of a number raised to an exponent equals the exponent multiplied by the logarithm of the number. This rule is helpful when solving equations that involve growth over time, such as compound interest.

exponential equations with logarithms: problem solving

Logarithms help solve population growth problems with exponential models. In ecology, these models are used to predict how a population changes over time when conditions stay favorable. The growth rate is proportional to the current population, so the number increases in a continuous and compounding way. The model writes population as a function of time. It combines the initial population with a growth factor raised to an exponent that includes the growth rate and the time. To find when a...

applications of logarithms

Logarithms in Sound and Decibels

Logarithms help describe sound intensity with the decibel scale. They are useful when a quantity changes over a very wide range. In acoustics, the decibel (dB) scale turns sound levels into numbers that are easier to compare and use. Sound can range from a faint whisper to the roar of a jet engine. A linear scale would make those differences hard to manage. The decibel scale is a logarithmic scale, which means it measures sound intensity level relative to a reference value. For air, that...

exponential equations for modeling growth

exponential-equations-for-modeling-growth

Exponential Growth in Population Models

Exponential growth in population models describes rapid, multiplicative change. It is useful when a population grows by the same factor at regular intervals. This makes it a strong fit for early-stage growth in natural systems. A bacterial culture that doubles every three hours can be modeled with an exponential equation. The model is n(t)=n0·2^(t/3), where n(t) is the population at time t and n0 is the starting population. The base 2 matches the doubling pattern. A more general exponential...

key terms and concepts

Learn how logarithms solve exponential population growth problems by finding the time needed for a population to reach a target size in ecology.

Solving Population Growth with Logarithms | JoVE K12

The JoVE Math Fundamentals collection is designed to build a deep and comprehensive understanding of essential mathematics. Covering the foundations of algebra, geometry, trigonometry, and analytic reasoning, this course establishes a strong base for future studies. The collection connects core mathematical concepts with real-world practice, equipping learners to solve complex problems, master problem-solving skills, and apply abstract ideas.

math fundamentals

Solving Population Growth with Logarithms

Description

Transcript

Tags