Desde $z(t)=1-x(t)-y(t)$ por cada $t$ Esto equivale al sistema 2D $$x'=ux(1-x)-vxy\qquad y'=vy(1-y)-uxy$$ con $$u=c-a\qquad v=c-b$$ A partir de aquí, el comportamiento es una cuestión de signos, de los parámetros $(u,v)$ y de las condiciones iniciales $(x(0),y(0))$ .
Uno puede sospechar que tiene en mente el caso en el que $x(0)$ , $y(0)$ , $z(0)$ son las proporciones de una población tripartita, por tanto no negativas (y que suman $1$ ). Entonces, si $u>0$ y $v>0$ se está modelando una competencia entre algunas especies $x$ y $y$ , cada una con una dinámica logística cuando está aislada, y las herramientas habituales (principalmente un diagrama de fases planar, incluyendo las isoclinas y los puntos fijos, con sus tipos) permiten calcular su asintótica.
Aún así, si $u>0$ y $v>0$ (es decir, $c>b$ y $c>a$ ), la especie con el parámetro maltusiano más alto sobrevive, es decir:
- Si $u>v$ ( $a<b$ ) entonces $(x(t),y(t))\to(1,0)$
- Si $u<v$ ( $a>b$ ) entonces $(x(t),y(t))\to(0,1)$
- Si $u=v$ ( $a=b$ ), entonces $(x(t),y(t))\to(x_\infty,y_\infty)$ donde $x_\infty+y_\infty=1$ y $(x_\infty,y_\infty)$ es proporcional a $(x(0),y(0))$ Así que.., $x_\infty=\frac{x(0)}{1-z(0)}$ y $y_\infty=\frac{y(0)}{1-z(0)}$ .
Se puede comprobar el llamado principio de exclusión competitiva que estipula que, en los sistemas de competencia genéricos, sobrevive exactamente una especie. En este caso, cuando $(a,b,c)$ son positivos y distintos, la especie con la menor $(a,b,c)$ sobrevive (proporción que va a $1$ ) y los otros dos mueren (proporciones que van a $0$ ).
Diagrama de fases para $(u,v)=(2,3)$ (cada $(u,v)$ con la misma proporción $u/v$ produce el mismo diagrama, sólo cambia la velocidad de la dinámica, el caso $u>v$ siendo simétrico):
Diagrama de fases para $(u,v)=(3,3)$ (los diagramas de cada $u=v>0$ coinciden, sólo cambia la velocidad de la dinámica):
Edit : Para un enfoque más directo, general y potente, tenga en cuenta que este es un caso especial de un $n$ -sistema de dimensiones $$x'_i(t)=-a_ix_i(t)+s(t)x_i(t)\qquad s(t)=\sum\limits_{i=1}^na_ix_i(t)$$ Si $\sum\limits_{i=1}^nx_i(0)=1$ entonces $\sum\limits_{i=1}^nx_i(t)=1$ por cada $t$ y $$x_i(t)=x_i(0)e^{-a_it}e^{S(t)}\qquad S(t)=\int_0^ts(\tau)d\tau$$ por lo que $$x_i(t)=\frac{x_i(0)e^{-a_it}}{\sum\limits_{k=1}^nx_k(0)e^{-a_kt}}$$ por cada $i$ y los resultados anteriores se siguen en esta configuración más general, por ejemplo el hecho de que si $a_i<a_j$ para algunos $i$ y cada $j\ne i$ , entonces la especie $i$ se convierte en dominante en el sentido de que $x_i(t)\to1$ y $x_j(t)\to0$ por cada $j\ne i$ .