पारिस्थितिकी और विकास का अध्ययन तेजी से गणितीय होता जा रहा है, लेकिन अधिकांश सैद्धांतिक उपकरण भौतिकी से आ रहे हैं। हालांकि, कई मामलों में समस्याओं का एक बहुत असतत स्वभाव है (उदाहरण के लिए SLBS00 देखें ) और कंप्यूटर विज्ञान के दृष्टिकोण से लाभ उठा सकते हैं । फिर भी, मुझे टीसीएस से केवल कुछ गंभीर परिणामों के बारे में पता है, जो पारिस्थितिकी और विकास में विशिष्ट प्रश्नों को छूने की कोशिश करते हैं। दो दिशाएं जो वसंत के मन में हैं:
लिवनाट, ए।, पापादिमित्रियो, सी।, दुशो, जे।, और फेल्डमैन, MW [2008] "विकास में सेक्स की भूमिका के लिए एक मिश्रण सिद्धांत" PNAS 105 (50): 19803-19808। [ pdf ]
वैलिएंट, एलजी [2009] एसीएम 56 (1): 3 की "एवोल्विबिलिटी" जर्नल।
पूर्व आनुवांशिक एल्गोरिदम के विश्लेषण से विचार लागू होता है कि यौन परिदृश्य में यौन और अलैंगिक जीवों के व्यवहार के बीच गुणात्मक अंतर दिखाने के लिए, और अप का पालन करने में मदद मिलती है जो कि मनाया मॉड्यूलरता को सही ठहराने में मदद करता है। उत्तरार्द्ध विकास और कम्प्यूटेशनल सीखने के सिद्धांत को जोड़ता है, ताकि evolvability और प्रयोज्य परिणामों को साबित करने की कोशिश की जा सके। इसने कागजात के एक छोटे से संग्रह को प्रभावित किया है, लेकिन ज्यादातर अन्य कंप्यूटर वैज्ञानिकों द्वारा।
क्या इन नसों में अधिक परिणाम हैं? क्या पारिस्थितिक और विकास को समझने के लिए सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान के अन्य गहरे / गैर-तुच्छ अनुप्रयोग हैं जैसा कि जीवविज्ञानी द्वारा अध्ययन किया गया है?
टिप्पणियाँ
मुझे सामान्य इंजीनियरिंग से संबंधित आनुवांशिक या विकासवादी एल्गोरिदम परिणामों में कोई दिलचस्पी नहीं है। यद्यपि यह कंप्यूटर विज्ञान का एक बहुत ही रोचक और रोमांचक हिस्सा है, लेकिन जीवविज्ञानियों द्वारा अध्ययन के रूप में इसके विकास का संबंध अक्सर सतही है। कभी-कभी (LPDF08 के रूप में) ठोस कनेक्शन किए जाते हैं, लेकिन अधिकांश मानक परिणाम जैविक हित के नहीं होते हैं, और इसलिए मैं इस पद में उनकी दिलचस्पी नहीं रखता हूं।
जैव सूचना विज्ञान एक पास का क्षेत्र है, लेकिन यह भी नहीं है कि मैं क्या देख रहा हूं। यद्यपि इसका उपयोग फ़ाइलोजेनेटिक पेड़ जैसी चीजों को फिर से बनाने के लिए किया जा सकता है और इस प्रकार विकास / पारिस्थितिकी में मदद करता है, सैद्धांतिक सीएस पहलुओं को केंद्र चरण में नहीं लेते हैं। यहां, सीएस परिणाम ज्यादातर एक उपकरण को सही करने के लिए प्रतीत होते हैं जो कि मौजूदा अच्छी तरह से स्थापित सिद्धांतों के भीतर से ब्लैक-बॉक्स के रूप में बड़े पैमाने पर इस्तेमाल किया जा सकता है, और नए जैविक सिद्धांतों का निर्माण या विस्तार करने के लिए नहीं।
मैं ऐसे परिणामों को प्राथमिकता देता हूं जो जीव विज्ञान को एक सिद्धांत (लेकिन अभी भी जीवविज्ञानियों के लिए प्रासंगिक) स्तर पर प्रभावित करने के लिए कंप्यूटर विज्ञान के आधुनिक-ईश और गैर-तुच्छ पहलुओं का उपयोग करते हैं। जैसे, मुझे चैतीन की मेटाबोलॉजी जैसी चीजों में कोई दिलचस्पी नहीं है ।