एल्गोरिदम लेंस के माध्यम से पारिस्थितिकी और विकास


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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:

  1. 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 ]

  2. 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 ।

संबंधित सवाल


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कम्प्यूटेशनल जनसंख्या जीव विज्ञान पर तान्या बर्जर-वुल्फ का शोध यहां प्रासंगिक हो सकता है।
जेफ़

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@vn कैसे करता है कि सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान के साथ कुछ भी करना है? क्या इनमें से कोई भी विचार गैर-तुच्छ तरीके से TCS का उपयोग करता है? मैं जीव विज्ञान पर इंट्रो कोर्स के लिए नहीं कह रहा हूं, लेकिन पारिस्थितिकी और विकास पर cstheory सोच के प्रभाव के लिए।
Artem Kaznatcheev

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संभवतः कुछ हद तक प्रासंगिक: वितरित कंप्यूटिंग के सिद्धांत के परिप्रेक्ष्य से एक बहुकोशिकीय जीव में कोशिकाओं के बीच संचार - देखें, उदाहरण के लिए, युवल एमेक द्वारा यह बात
जुका सुओमेला

जवाबों:


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हममम। जहाँ तक विकासवादी गतिकी / गेम थ्योरी जाती है, मेरी निजी राय है कि आपके द्वारा उल्लिखित लिवनेट एट अल पेपर, जबकि बहुत अच्छा काम है, विकासवादी गेम थ्योरी के लिए मानक गणितीय दृष्टिकोण से "बाहर" नहीं लगता है (देखें जैसे काम देखें) मार्टिन नोवाक का समूह , जैसे '05 पेपर "इवोल्यूशनरी डायनामिक्स ऑन ग्राफ्स" )।

इसलिए मैं जो दो दावे करूंगा, वे हैं: पहला, जबकि यह इवोल्यूशनरी डायनेमिक्स में कुछ महान काम है जो कंप्यूटर वैज्ञानिकों द्वारा किया जाता है, मैं इसे व्यक्तिगत रूप से सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान के अंदर या सभी के रूप में टीसीएस से संबंधित होने के अलावा नहीं छोड़ूंगा। विकासवादी और एल्गोरिथम गेम थ्योरी के बीच बढ़ते संबंधों के लिए। दूसरा, यदि आप असहमत हैं, तो आप आश्चर्यचकित हो सकते हैं कि इवोल्यूशनरी डायनेमिक्स का क्षेत्र पहले से ही TCS के साथ साझा / दार्शनिक रूप से कैसे साझा किया जाता है (लेकिन मुझे अभी भी यकीन नहीं है कि तकनीक समान हैं)।

सामान्य तौर पर, मैं यह कहना चाहूंगा कि इन पंक्तियों के साथ कोई काम नहीं है, जिसमें आपके द्वारा उल्लिखित संदर्भ भी शामिल है, जो आपको लगता है कि आपको लगता है कि फिट है, जो मुझे लगता है कि TCS में कुछ मुख्य अवधारणा / तकनीक के बीच एक गहरा संबंध है और विकास का अध्ययन। (बेशक, अगर किसी की राय अलग है, तो कृपया कहें!)

मुझे लगता है कि विकासवादी खेल सिद्धांत या विकासवादी गतिशीलता अधिक एल्गोरिथ्म दृष्टिकोण से लाभान्वित हो सकती है , (जैसे कि Livnat et al)। एक विशेष उदाहरण के लिए, मैं सीमित ( जैसे ) कम्प्यूटेशनल क्षमताओं के साथ evolvable एजेंटों पर विचार करने के लिए संभव अच्छा एक्सटेंशन देखता हूं, जैसे कि परिमित राज्य मशीनों द्वारा मॉडलिंग की जाती है । यह हमें अधिक जटिल सशर्त रणनीतियों जैसे कि टाइट-फॉर-टाट के साथ असतत एजेंटों के विकास का अध्ययन करने की अनुमति देगा। मैंने इसे थोड़ा सा देखा है और इन पंक्तियों के साथ कुछ प्रारंभिक काम के बारे में सुना है, लेकिन इसका कोई संदर्भ नहीं है।

लेकिन यह भी उदाहरण एक सीधा आवेदन है, इसलिए इस तरह के परिणाम शायद अभी भी आपके सवाल का जवाब नहीं देंगे।

मुझे सीखने के सिद्धांत के लिए बहुत अधिक उम्मीदें हैं, जो किसी दिन विकासवादी गतिशीलता के साथ भी अच्छे संबंध बना सकता है। लेकिन, मैं उन परिणामों से बहुत परिचित नहीं हूं इसलिए मैं दूसरों को टिप्पणी करने के लिए छोड़ दूंगा।

(संपादित करें) एक संभावित कनेक्शन जिसका उल्लेख किया जाना चाहिए, सीखने का ज्ञात संबंध है (उदाहरण के लिए "विशेषज्ञ की समस्या") और दोहराया जाने वाले खेलों में संतुलन के लिए अभिसरण। उदाहरण के लिए, उदाहरण के लिए (बार-बार हारून रोथ की टिप्पणी देखें), एक दोहराया खेल में, यदि सभी खिलाड़ी कोई पछतावा रणनीति नहीं खेल रहे हैं, तो क्रियाओं का पिछला वितरण एकल-गोल गेम के मोटे सहसंबद्ध संतुलन में परिवर्तित हो जाता है। इस बारे में कहने के लिए कुछ दिलचस्प और उपन्यास हो सकता है जैसा कि विकासवादी गेम थ्योरी लेंस के माध्यम से देखा गया है; मुझे यकीन नहीं है।


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आपके विचारों के लिए धन्यवाद, लेकिन यह कोई जवाब नहीं है। Nowak जैसे समूहों के बारे में मुझे पूरी जानकारी है (जैसा कि मैंने अपने दूसरे वाक्य में उल्लेख किया है) जो कि मुख्य रूप से भौतिकी प्रेरित उपकरणों पर निर्भर हैं। सवाल यह नहीं है कि क्या कनेक्शन हो सकते हैं (जैसा कि मुझे पहले से पता है कि वहाँ हैं) या यदि क्षेत्र के अधिकांश लोग उनका पीछा करते हैं (जैसा कि मैं पहले से ही जानता हूं कि वे नहीं हैं) लेकिन शुरुआती चरणों के उदाहरणों के लिए जो लोग टीसीएस कोण से ले चुके हैं ।
Artem Kaznatcheev

ठीक है, ठीक है, मैं यथासंभव नकारात्मक रूप से नकारात्मक (जहां तक ​​विकासवादी गतिशीलता जाती है) में जवाब देने की कोशिश कर रहा था।
usul

इसके अलावा मैं अब थोड़ा उलझन में हूं कि क्या आपको लगता है कि Livnat et al आपके अपने प्रश्न का सकारात्मक उत्तर है या नहीं? (साथ ही, यह एक भयानक / दिलचस्प सवाल है और मुझे आशा है कि आपको बहुत अधिक / बेहतर उत्तर मिलेंगे!)
usul

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LPDF08 और अधिक हाल के अनुवर्ती कार्य, सकारात्मक उदाहरण हैं, जैसा कि वैलेंट का काम है और अनुवर्ती है। हालाँकि, मैं इन उत्तरों से केवल इसलिए बाहर कर देता हूं क्योंकि मैं पहले से ही उनसे परिचित हूं।
Artem Kaznatcheev

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क्विक नाइट पिक: अफसोस की मानक धारणा के तहत, बिना किसी अफसोस के खेलने का अनुभवजन्य इतिहास केवल सामान्य खेलों में "मोटे" सहसंबद्ध संतुलन के सेट में परिवर्तित होता है। "आंतरिक" या "स्वैप" अफसोस की मजबूत धारणा को सहसंबद्ध संतुलन के सेट में परिवर्तित करने की आवश्यकता है। नियमित रूप से कोई पछतावा नाटक शून्य सम खेलों में नैश संतुलन में परिवर्तित होता है। यह विकासवादी धारणाओं के लिए अधिक प्रासंगिक हो सकता है - सहसंबद्ध संतुलन को लागू करने के लिए सहसंबंधी उपकरण की आवश्यकता होती है, और यह स्पष्ट नहीं है कि विकास के संदर्भ में क्या होगा।
हारून रोथ

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दवा डिजाइन के लिए आवेदन के साथ अलैंगिक विकास से संबंधित काम की एक (हाल) लाइन और दिलचस्प मार्कोव श्रृंखला तकनीक का उपयोग करता है: विकास सेक्स


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बहुविकल्पी भार अद्यतन एल्गोरिथ्म में विकासवाद / आनुवंशिकी को जोड़ने वाला एक नया उल्लेखनीय पत्र प्रस्तुत करता है, जिसे सिम्स फाउंडेशन द्वारा केवल प्रोफाइल किया गया है और इसमें प्रश्न में उद्धृत एक उपकथा भी शामिल है (Papadimitriou):

  • एल्गोरिदम, खेल और विकास एरिक चैस्टेन, आदि लिवनाट, क्रिस्टोस पापादिमित्रिउ और उमेश वज़ीरानी

    यहां तक ​​कि विकास के सबसे अनुभवी छात्रों, डार्विन के साथ शुरू होने वाले, कभी-कभी विस्मय व्यक्त करते हैं कि प्राकृतिक चयन के तंत्र ने पूरे जीवन का उत्पादन किया है जैसा कि हम इसे अपने चारों ओर देखते हैं। उसी विस्मय को व्यक्त करने के लिए एक कम्प्यूटेशनल तरीका है: "क्या एल्गोरिथ्म केवल साढ़े तीन अरब वर्षों में यह सब हासिल कर सकता है?" इस पत्र में हम एक उत्तर का प्रस्ताव करते हैं: हम प्रदर्शित करते हैं कि कमजोर चयन के शासन में, मानक? कंप्यूटर की विज्ञान में ज्ञात एल्गोरिथ्म में आश्चर्यजनक रूप से शक्तिशाली और बहुमुखी होने के लिए जनसंख्या के आनुवांशिकी के समीकरण सेक्स की उपस्थिति में प्राकृतिक चयन का वर्णन करते हैं, जो कि गुणा के वजन के अपडेट (MWUA) के अनुसार दोहराए जाने वाले खेल के समान हैं। MWUA संचयी प्रदर्शन और एन्ट्रापी के बीच एक व्यापार को अधिकतम करता है,


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मिशा ग्रोमोव के हालिया व्यापक सर्वेक्षण के क्रिस्टल, प्रोटीन, स्थिरता और आइसोप्रिमेट्री (बुल। अलामा। गणित। सोस। 48 (2011), 229-257) जीव विज्ञान से संबंधित गणितीय विषयों की एक समृद्ध नस है (टीसीएस से जुड़ने वाले अन्य विषयों सहित)। विधि)।

की सूची के लिए पूछा गया प्रश्न

कंप्यूटर विज्ञान के आधुनिक-ईश और गैर-तुच्छ पहलुओं का उपयोग करने वाले परिणाम […] एक बहुत ही असतत प्रकृति के […] एक एल्गोरिदम लेंस के माध्यम से

ग्रोमोव का सर्वेक्षण विशिष्ट अनुसंधान कार्यक्रमों की तुलना में सामान्य गणितीय प्रश्नों की ओर अधिक उन्मुख है। इस प्रकार सर्वेक्षण को ग्रोमोव के चयन के रूप में पढ़ा जा सकता है

प्रश्न (संभवतः) कंप्यूटर विज्ञान के आधुनिक-ईश और गैर-तुच्छ पहलुओं का उपयोग करते हैं […] (जिनमें से कई) एक बहुत ही असतत प्रकृति […] के माध्यम से एक एल्गोरिथम लेंस है।

ज्ञात परिणामों की सूची के बजाय अनुत्तरित प्रश्नों की एक सूची के रूप में, ग्रोमोव का लेख पाठक पर महत्वपूर्ण रचनात्मक मांग रखता है।

शायद लेख का मुख्य गुण यह है कि लेखक ... मीशा ग्रोमोव !


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यह एक अच्छा लेख है, लेकिन मैं यह नहीं देखता कि यह विकास और पारिस्थितिकी से कैसे संबंधित है। विकास के कुछ संदर्भ हैं (धारा 4 और 6 में प्रमुखता से जहां यह तर्क दिया जाता है कि विकास को समरूपता को बढ़ावा देना चाहिए)। पारिस्थितिकी का कोई उल्लेख नहीं है। इसके अलावा, हालांकि यह एक अच्छा गणितीय उपचार है, मैं एक एल्गोरिथम या कम्प्यूटेशनल फोकस नहीं देखता हूं। क्या आप एल्गोरिदम लेंस के माध्यम से विकास और पारिस्थितिकी को देखने के लिए इस पेपर की प्रासंगिकता को समझाने के लिए अपने उत्तर का विस्तार कर सकते हैं? अन्यथा यह टिप्पणी के रूप में बेहतर लगता है, उत्तर के रूप में नहीं।
Artem Kaznatcheev

@ आर्टम, अनुरोध के अनुसार उत्तर का विस्तार किया गया है। साभार आर्टेम
जॉन सिदल्स

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अफसोस की बात यह है कि यहाँ वैज्ञानिक रुचि / महत्व बनाम वास्तविक वैज्ञानिक अनुसंधान में बड़े पैमाने पर अंतर पाया जाता है क्योंकि इस प्रश्न पर उच्च मतों में इसका प्रमाण दिया गया है (उत्तर पर कम मत बनाम और यहाँ उस पैटर्न की अवहेलना की उम्मीद नहीं है)। यह प्रारंभिक अवस्था में वैज्ञानिक सिद्धांत के केंद्र में एक बहुत महत्वपूर्ण अध्ययन / अनुसंधान कार्यक्रम प्रतीत होता है। अब हमारे पास कम्प्यूटेशनल प्रयोगों को करने के लिए उपकरण हैं, जो कम से कम इस अर्थ में विकास के सिद्धांत को गलत साबित कर सकते हैं कि यदि विकासवादी सिद्धांत सटीक है, तो कंप्यूटर पर कम से कम मोटे तौर पर इसे मॉडल / अनुकरण करना संभव है; लेकिन इस परियोजना में बहुत कम प्रयास हो रहे हैं (जो कि, निश्चित रूप से, अत्यंत महत्वाकांक्षी है, कम से कम कहने के लिए)।

उदाहरण के लिए, क्या कुछ सिमुलेशन है जो अरबों वर्षों में फ़ैलोजेनेटिक पेड़ में ज्ञात विकासवादी परिवर्तनों से मेल खाता है? चुनौती अंतःविषय और crosscutting है और मौजूदा वैज्ञानिक क्षेत्रों / सीमाओं में बड़े करीने से / ठीक से फिट नहीं लगती है। उल्लेखनीय रूप से ऐसा कोई प्रमुख वैज्ञानिक या जीवविज्ञानी भी नहीं करता है जो स्पष्ट रूप से इस तरह के शोध कार्यक्रम का प्रस्ताव दे रहा हो

यहां कुछ अन्य रेफरी दिए गए हैं जो निश्चित रूप से प्रश्न में उल्लिखित संकीर्ण मानदंडों में सख्ती से फिट नहीं होंगे , लेकिन लगभग बंद हो सकते हैं:

  • "कृत्रिम जीवन" के क्षेत्र में उन स्थितियों को अनुकरण करने के प्रयास में कुछ रुचि है जो "रासायनिक सूप" के कारण कुछ प्रकार के अर्ध-जीवन रूपों में आत्म-आयोजन करते हैं जो प्रतिकृति वगैरह के बुनियादी पहलुओं को दिखाते हैं। उदाहरण के लिए: EVOGRID: जीवन प्रयासों का कम्प्यूटेशनल मूल का एक दृष्टिकोण Damer

    पृथ्वी पर जीवन की उत्पत्ति के तंत्र को समझने की खोज को आणविक स्तर पर गैर-जीवन से जीवन के उद्भव में प्रशंसनीय चरणों के कंप्यूटर सिमुलेशन द्वारा बढ़ाया जा सकता है। सिमुलेशन का यह वर्ग समानांतर प्रयोगशाला रासायनिक प्रयोगों के माध्यम से परीक्षण और सत्यापन का समर्थन कर सकता है। एक कम्प्यूटेशनल, या "साइबर" घटक और रासायनिक एबोजेनेसिस में समानांतर प्रयास जांच के इस संयोजन को साइबरबोजेनेसिस दृष्टिकोण कहा जा सकता है। साइबरबोजेनेसिस प्रयासों के लिए केंद्रीय तकनीकी चुनौती कंप्यूटर सिमुलेशन मॉडल को डिजाइन करने की है जो जटिलता के कई थ्रेसहोल्ड के माध्यम से प्रीबायोटिक और जैविक आभासी आणविक संरचनाओं और प्रक्रियाओं के उद्भव की अनुमति देता है। यह थीसिस एक ऐसे सिमुलेशन मॉडल को डिजाइन करने, कार्यान्वित करने और विश्लेषण करने की चुनौती लेता है।

  • समूहिक वार, XENOPHOBIA और ALTRUISM का एक समूह चयन मोड HUMANS और अन्य समूहों में कोहरे में

    सार: समूह क्षेत्रों पर युद्धों के एक सैद्धांतिक मॉडल से पता चलता है कि सहकारी युद्ध, न्याय, परोपकारिता और बाहरी बहिष्कार जैसे व्यवहार लक्षण उच्च प्राइमेट और प्रागैतिहासिक आदमी में समेटे हुए हो सकते हैं। प्रादेशिक युद्ध के लिए समूह चयन के एक प्रभावी तंत्र की शर्तों पर चर्चा की जाती है। ये स्थितियाँ प्रागैतिहासिक काल में आदिवासी समाजों में मौजूद हो सकती हैं लेकिन आधुनिक समय में नहीं। प्रदेशों का भौगोलिक विकास कंप्यूटर सिमुलेशन के साथ सचित्र है।

  • उल्लेखनीय रूप से यह प्रश्न बहुत समान प्रतीत होता है: पृथ्वी पर विकास प्रक्रिया का कंप्यूटर सिमुलेशन 2008 में कुछ मिस रिफ के साथ स्टैक ओवरफ्लो पर डेटिंग।


ध्यान दें कि "जीवन की उत्पत्ति" परियोजना वास्तव में "प्राइमरी डीएनए चरण " यानी बहुत ही प्रारंभिक मूल पर "विकासवाद" का अनुकरण करने का प्रयास कर रही है , इसलिए कुछ मायनों में इसे वास्तव में "पूर्व-जीवविज्ञान" होने का तर्क दिया जा सकता है ...
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