Image

Дорогие друзья, поговорим о математической биологии?

087cd36eb79684f7255ce6db356d008a

Предлагаю вашему вниманию две интересные статьи, посвященные уравнениям моментов в описании динамики популяции стационарных биологических сообществ. Не так давно я уже писала о том, что из себя представляют уравнения моментов, а также о смысле замыкания и биологической интерпретации интегро-дифференциальных уравнений, которые получаются при анализе динамики популяций. Теперь рассмотрим различные подходы к вопросу об использовании замыканий в двух прикрепленных статьях:

— Richard Law, Ulf Dieckmann «Moment Approximations of Individual-based Models»;

— Benjamin M. Bolker, Stephen W. Pacala «Spatial Moment Equations for Plant Competition: Understanding Spatial Strategies and the Advantages of Short Dispersal».

Несмотря на то, что в каждой используется метод замыкания третьего момента, авторы делают акцент на разные цели и научные вопросы.

В статье Болкера и Пакалы уравнения моментов используются для анализа стратегий конкуренции растений и описывают преимущества короткой дисперсии. Показано, что существуют три фундаментальные стратегии: колонизация, быстрая эксплуатация и толерантность, а пространственная сегрегация (разделение между индивидуумами) может способствовать сосуществованию видов (резидента и инвазивного вида в данном случае). То есть, чтобы выжить в конкуренции за ресурсы с другими растениями в пространственно переменной среде, растение должно выполнять по крайней мере одну из трех стратегических задач: колонизировать относительно незаселенные, богатые ресурсами участки; быстро использовать ресурсы в этих участках до появления конкурентов; или терпимо относиться к конкуренции в долгосрочной перспективе, снижая уровни ресурсов до такой степени, чтобы предотвращать заселение другими видами. И результат симуляций показывает, что пространственная структура может изменить исход конкуренции: вид с сильной конкуренцией, но короткой дисперсией, может проиграть виду со слабой конкуренцией, но более длинной дисперсией. Но весьма интересен в данной статье не только биологический смысл, но и вывод уравнений. Все технические выкладки детально расписаны в приложениях.

Дикман и Лоу строят динамику первых и вторых моментов (плотности и корреляционных функций). Авторы сравнивают стохастические симуляции и их аппроксимации.

Интересным выводом здесь становится то, что уравнения моментов лучше воспроизводят динамику, чем классические модели типа Лотки–Вольтерры. Основным фокусом становится ответ на вопрос: как извлекать «сигнал» из стохастики и описывать динамику пространственных систем.

Так что устраивайтесь поуютнее, дорогие друзья, с пледом и чашечкой любимого чая?

Рекомендую почитать данные статьи любителям прикладной математики. Приятного чтения!?

P.S.: вторую статью выложу в комментариях, к посту не получилось прикрепить.

Источник: vk.com

Источник: ai-news.ru

Каталог бесплатных опенсорс-решений, которые можно развернуть локально и забыть о подписках

галерея

Дифференциально приватное машинное обучение в масштабе с использованием JAX-Privacy
dummy-img
Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.
Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.
Под базельским концертным залом нашли жертв последней швейцарской чумы. Большинство из них умерли в юном возрасте
СОСТОЯЛОСЬ ЗАСЕДАНИЕ МЕТОДИЧЕСКОГО СОВЕТА, ПОСВЯЩЕННОЕ ПОКОЛЕНИЮ «РОЖДЕННЫХ ЦИФРОВЫМИ»
СОСТОЯЛОСЬ ЗАСЕДАНИЕ МЕТОДИЧЕСКОГО СОВЕТА, ПОСВЯЩЕННОЕ ПОКОЛЕНИЮ «РОЖДЕННЫХ ЦИФРОВЫМИ»
Биофизический мир внутри переполненной клетки
Появились новые доказательства того, как одиночество влияет на память в пожилом возрасте.
Image Not Found
Дифференциально приватное машинное обучение в масштабе с использованием JAX-Privacy

Дифференциально приватное машинное обучение в масштабе с использованием JAX-Privacy

Мы объявляем о выпуске JAX-Privacy 1.0, библиотеки для машинного обучения с дифференциальной приватностью, использующей высокопроизводительную вычислительную библиотеку JAX. Быстрые ссылки GitHub Делиться Скопировать ссылку × От персонализированных рекомендаций до научных достижений, модели ИИ помогают улучшать жизнь и…

Апр 21, 2026
dummy-img

Следующий этап развития Agents SDK | OpenAI

Обновленный SDK для агентов помогает разработчикам создавать агентов, которые могут проверять файлы, выполнять команды, редактировать код и работать над долгосрочными задачами в контролируемых изолированных средах. Мы представляем новые возможности в Agents SDK (открывается в новом окне) ,…

Апр 21, 2026
Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.

Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.

Тарин Пламб CleoP создан с помощью Midjourney. «Агенты ИИ могут взаимодействовать друг с другом, но не могут мыслить вместе. Это огромная разница и узкое место для систем следующего поколения», — говорит Виджой Пандей, старший вице-президент и генеральный…

Апр 21, 2026
Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.

Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.

Тарин Пламб CleoP создан с помощью Midjourney. «Агенты ИИ могут взаимодействовать друг с другом, но не могут мыслить вместе. Это огромная разница и узкое место для систем следующего поколения», — говорит Виджой Пандей, старший вице-президент и генеральный…

Апр 21, 2026

Впишите свой почтовый адрес и мы будем присылать вам на почту самые свежие новости в числе самых первых