アルゴリズムレンズによる生態学と進化

生態学と進化の研究はますます数学的になりつつありますが、理論的なツールのほとんどは物理学から来ているようです。ただし、多くの場合、問題は非常に離散的な性質を持ち（たとえばSLBS00を参照）、コンピューターサイエンスの観点から恩恵を受ける可能性があります。しかし、生態学と進化の特定の問題に触れようとするTCSからの深刻な結果はごくわずかです。思い浮かぶ2つの方向は次のとおりです。

1. Livnat、A.、Papadimitriou、C.、Dusho、J.、＆Feldman、MW [2008]「進化における性の役割の混合可能性理論」PNAS 105（50）：19803-19808。[ pdf ]

2. LG [Valiant] [2009]「Evolvability」Journal of the ACM 56（1）：3。

前者は、遺伝的アルゴリズムの分析からのアイデアを適用して、フィットネスとランドスケープにおける性的生物と無性生物の振る舞いの質的な違いを示し、観察されたモジュール性を正当化するのに役立つフォローアップにつながりました。後者は進化と計算学習理論を結びつけて、進化可能性と推定不可能性の結果を証明しようとします。少数の論文コレクションに影響を与えましたが、ほとんどは他のコンピューター科学者によるものです。

これらの静脈にはさらに結果がありますか？生物学者によって研究されているように、生態学と進化を理解するための理論的コンピューターサイエンスの他の深い/自明でない応用はありますか？

ノート

• 一般的な工学関連の遺伝的アルゴリズムまたは進化的アルゴリズムの結果には興味がありません。これはコンピューターサイエンスの非常に興味深いエキサイティングな部分ですが、生物学者によって研究されている進化との関係は表面的な場合が多いです。時々（LPDF08のように）具体的な接続が行われますが、ほとんどの標準的な結果は生物学的に重要ではないため、この投稿ではそれらに興味がありません。

• バイオインフォマティクスは近くの分野ですが、私が探しているものでもありません。系統樹のようなものを再構築し、進化/生態学を助けるために使用することができますが、理論的なCSの側面は中心的なステージを取りません。ここで、CSの結果は、既存の十分に確立された理論内からブラックボックスとして主に使用できるツールを完成させるものであり、新しい生物学的理論を構築または拡張するものではないようです。

• 私は、コンピューターサイエンスの現代的で重要な側面を使用して、理論的（ただし、生物学者にはまだ関連がある）レベルで生物学に影響を与える結果を好みます。そういうわけで、私はチャイティンの代謝のようなものにはあまり興味がありません。

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うーん。進化のダイナミクス/ゲーム理論に関する限り、私の個人的な意見では、あなたが述べたLivnat et alの論文は非常に素晴らしい作品であるが、進化ゲーム理論への標準的な数学的アプローチから外れているようには見えない（例えば、 2005年の論文「Evolutionary Dynamics on Graphs」などのMartin Nowakのグループ）。

したがって、私が主張する2つの主張は次のとおりです。まず、これはコンピューターサイエンティストによって行われる進化動力学の優れた研究ですが、理論コンピューターサイエンスの中に、またはTCSに密接に関連するものとして進化的ゲーム理論とアルゴリズム的ゲーム理論の間の既存の関係。第二に、あなたが反対する傾向があるなら、進化論の分野が哲学的にTCSとすでに共有/共有していることに驚かれるかもしれません（しかし、そのテクニックが似ているかどうかはまだわかりません）。

一般に、あなたが探していると思われるものに合った、あなたが言及した参照を含むこれらの線に沿った仕事はないと言う傾向があります。これはTCSのいくつかのコアコンセプト/テクニック間の深いつながりだと思いますそして進化の研究。（もちろん、誰かが異なる意見を持っているなら、そう言ってください！）

進化ゲーム理論や進化ダイナミクスは、よりアルゴリズム的なアプローチの恩恵を受けると思います（Livnat et alなど）。特定の例として、たとえば有限状態マシンでモデル化された、（制限された）計算能力を持つ進化可能なエージェントを検討するための素晴らしい拡張機能が考えられます。これにより、tit-for-tatなどのより複雑な条件付き戦略を使用して、個別のエージェントの進化を研究できます。私はこれを少し調べて、これらの線に沿っていくつかの予備作業を聞いたことがありますが、引用する参考文献はありません。

しかし、この例でもかなり簡単なアプリケーションなので、この種の結果はおそらくあなたの質問に答えないでしょう。

一方で、理論を学習することへのより高い希望があり、いつか進化論のダイナミクスとうまく結びつくかもしれません。しかし、私はそれらの結果にあまり精通していないので、他の人がコメントできるようにしておきます。

（編集）言及すべき潜在的な関係の1つは、学習（たとえば「専門家の問題」）と反復ゲームの均衡への収束の既知の関係です。具体的には、たとえば（詳細についてはアーロンロスのコメントを参照）、繰り返されるゲームで、すべてのプレイヤーが後悔のない戦略をプレイしている場合、アクションの過去の分布は単ラウンドゲームの粗い相関平衡に収束します。進化ゲーム理論のレンズを通して見たとき、これについて何か面白いことや小説があるかもしれません。よく分かりません。

薬物設計への応用を伴う無性進化に関連する（最近の）一連の研究と興味深いマルコフ連鎖技術の使用：性のない進化

進化/遺伝学を乗法重み更新アルゴリズムにリンクする新しい注目すべき論文があります。これもまた、サイモンズ財団によってプロファイルされ、質問で引用された共著者（Papadimitriou）が含まれています。

• アルゴリズム、ゲーム、および進化 Erick Chastain、Adi Livnat、Christos Papadimitriou、およびUmesh Vazirani

  ダーウィン自身から始まる最も進化した進化の学生でさえ、私たちの周りに見られるように、自然selectionのメカニズムが生命全体を生み出したことに驚きを時折表明しています。同じ驚きを表現する計算方法があります：「わずか30億年でこれをすべて達成できるアルゴリズムはどれですか？」この論文では、答えを提案します：弱い選択のレジームでは、標準が性の存在下での自然selectionを記述する集団遺伝学の方程式は、乗数の重みの更新（MWUA）に従ってプレイされる遺伝子間の反復ゲームの方程式と同一になります。MWUAは、累積パフォーマンスとエントロピーのトレードオフを最大化します。

Misha Gromovの最近の広範囲な調査結晶、タンパク質、安定性、アイソペリメトリ（Bull。Amer。Math。Soc。48（2011）、229-257）は、生物学に関連した数学的トピック（TCSに関連する多くのトピックを含む）の豊富な静脈です。メソッド）。

質問は、リストを求めました

アルゴリズムレンズを通して、非常に離散的な性質のコンピューターサイエンスの現代的で非自明な側面[…]を使用した結果

グロモフの調査は、特定の研究プログラムよりも一般的な数学的質問を対象としています。したがって、調査は、Gromovの選択として読み取ることができます。

コンピューターサイエンスの現代的で自明ではない側面を（潜在的に）使用する質問 […]（その多く）は、アルゴリズムレンズを通して（多くの場合）非常に離散的な性質です。

既知の結果のリストではなく、未回答の質問のリストとして、Gromovの記事は読者に大きな創造的要求を課しています。

おそらく、この記事の主な長所は、著者が… ミーシャグロモフだということです。

悲しいかな、科学的関心/意義と実際の科学的研究には大きなギャップがあるようです。これは、この質問に対する高票と回答に対する低票でも証明されています（そして、このパターンに反するとは思わない）。それは、初期の初期の科学理論の中心にある非常に重要な研究/研究プログラムのようです。進化論が正確であれば、少なくともおおまかにコンピューターでそれをモデル化/シミュレートすることができるという意味で、少なくとも進化論を反証可能性の制約にさらすことができる計算実験を行うためのツールがあります。しかし、プロジェクトを試みようとする人は非常に少ないようです（確かに、控えめに言っても非常に野心的です）。

たとえば、数十億年にわたる系統樹の既知の進化的変化に一致するシミュレーションはありますか？課題は学際的かつ横断的であり、既存の科学分野/境界にきちんと/正確に適合していないようです。驚くべきことに、そのような研究プログラムを明示的に提案している主要な科学者や生物学者さえいないようです。

質問で概説された狭い基準に厳密には収まらないが、おおよそ近いかもしれない他の参照がいくつかあります：

• 「人工生命」の分野では、複製などの基本的な側面を示すある種の準生命体に自己組織化する「化学スープ」につながった条件をシミュレートしようとすることに興味があります。例えば：THE EVOGRID：ライフ取り組みの計算起源へのアプローチ Damer

  地球上の生命の起源のメカニズムを理解する探求は、分子レベルでの非生命からの生命の出現のもっともらしい段階のコンピューターシミュレーションによって強化される可能性があります。このクラスのシミュレーションは、並行した実験室での化学実験によるテストと検証をサポートできます。計算または「サイバー」コンポーネントと化学的生合成における並行作業調査のこの組み合わせは、サイバー生合成アプローチと呼ぶことができます。サイバーバイオジェネシスの取り組みに対する中心的な技術的課題は、複雑性の複数のしきい値を通じて、プレバイオティクスおよび生物学的仮想分子構造およびプロセスの新規出現を可能にするコンピューターシミュレーションモデルを設計することです。この論文では、このようなシミュレーションモデルの設計、実装、および分析を行います。

• 人類および他の霊長類における領土戦争、外国人恐怖症、および中絶のグループ選択モデルAgner Fog

  要約：集団領土上の戦争の理論的モデルは、協調戦争、正義、利他主義、部外者排除などの行動特性が、高等霊長類と先史時代の人間で共進化したことを示しています。領土戦争が集団選択の効果的なメカニズムであるための条件が議論されています。これらの条件は、先史時代の部族社会に存在していた可能性がありますが、現代にはありません。テリトリーの地理的進化をコンピューターシミュレーションで示します。

• 驚くべきことに、この質問は非常に似ているように思われます：いくつかのその他の参照を伴うスタックオーバーフローに関する2008年の地球上の進化プロセスのコンピューターシミュレーション。