Mathematical Analysis of Evolution, Information, and Complexity pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Arendt, Wolfgang (EDT)/ Schleich, Wolfgang P. (EDT)

出品人:

页数:502

译者:

出版时间:2009-5

价格:1745.00元

装帧:

isbn号码:9783527408306

丛书系列:

图书标签:

数学分析
演化
信息
复杂性
动力系统
非线性科学
信息论
生物数学
计算数学
理论生物学

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具体描述

Mathematical Analysis of Evolution, Information, and Complexity deals with the analysis of evolution, information and complexity. The time evolution of systems or processes is a central question in science, this textcovers a broad range of problems including diffusion processes, neuronal networks, quantum theory and cosmology. Bringing together a wide collection of research in mathematics, information theory, physics and other scientific and technical areas, this new title offers elementary and thus easily accessible introductions to the various fields of research addressed in the book.

好的，这是一本关于计算生物学与复杂系统的图书简介，内容聚焦于从信息论和动力系统角度解析生命现象，但不涉及《Mathematical Analysis of Evolution, Information, and Complexity》的具体内容。深度解析生命：计算生物学、复杂网络与信息流动的动态图景书名：《生命体的涌现：信息、结构与适应的计算范式》作者：杜兰特·V·费舍尔 (Durant V. Fischer) 出版社：环球科学出版社预计页数： 680页（精装）预计出版日期： 2024年秋季简介本书旨在提供一个跨越学科的综合视角，探讨生命现象——从分子机器到生态系统——如何通过信息处理、结构组织和动态适应性得以实现和维持。我们不再将生命视为一系列孤立的组件的简单集合，而是将其视为高度非线性、自组织、具有记忆和学习能力的复杂计算系统。本书的核心目标是构建一个理论框架，用以理解生命体如何在其开放的、受限的环境中，高效地管理能量和信息流，从而实现稳健的进化和持续的适应。全书分为五个主要部分，由浅入深地探讨了从基础理论到前沿应用的计算范式。 --- 第一部分：基础理论与信息度量 (Foundational Theory and Information Metrics) 本部分奠定了理解复杂生命系统的计算和物理学基础。我们将审视信息论在生物学中的适用性，但重点在于超越传统的香农熵度量，引入有效信息 (Effective Information) 和整合信息 (Integrated Information) 的概念。 1. 热力学与信息学的交汇点：探讨生命体如何作为耗散结构，在远离热力学平衡的区域中维持低熵状态。我们将详细分析兰道尔信使 (Landauer’s Principle) 在生物计算过程中的实际约束，以及能量代谢如何为信息处理提供物理载体。 2. 复杂性的量化挑战：引入算法复杂性 (Algorithmic Complexity) 和统计力学方法来描述生物结构（如蛋白质折叠和基因调控网络）的内在组织程度。关键在于区分冗余 (Redundancy)、随机性 (Randomness) 和结构化 (Structure)。 3. 网络基础：拓扑与功能：深入探讨图论在生物系统建模中的应用，包括无标度网络、小世界特性以及模块化组织。我们将分析网络拓扑如何影响信息传播的速度、鲁棒性和故障容忍度。 --- 第二部分：动力学与自组织现象 (Dynamics and Self-Organization Phenomena) 本部分转向生命系统的时间演化和状态空间探索，关注系统如何通过内在反馈环路自发地形成有序结构。 1. 非线性动力学在生物过程中的体现：考察极限环、混沌吸引子和多稳态在细胞周期调控、神经振荡和群体行为中的作用。重点分析分岔理论 (Bifurcation Theory) 如何解释从稳定状态到周期性或混沌行为的转变。 2. 反应扩散系统与形态发生：基于图灵机制和其他反应扩散模型，解析形态发生的计算规则。讨论化学波前 (Chemical Waves) 和空间模式形成如何作为一种低能耗的信息传递和组织机制。 3. 反馈控制与稳态维持：详细分析细胞内外的比例-积分-微分 (PID) 控制器的生物学等价物。探讨生命系统如何利用负反馈机制实现对环境波动的精确补偿，维持代谢和信号传导的动态稳态。 --- 第三部分：信息处理与计算生物学 (Information Processing and Computational Biology) 这是本书的核心部分，将生物分子和细胞机制视为信息存储、读取和执行的计算单元。 1. 基因调控网络 (GRN) 的布尔代数与概率模型：摒弃纯粹的微分方程描述，转向使用逻辑门 (Logic Gates) 和贝叶斯网络 (Bayesian Networks) 来建模基因表达的决策过程。分析转录因子结合的随机性如何转化为可预测的开关行为。 2. 表观遗传学作为记忆机制：探讨DNA甲基化、组蛋白修饰等表观遗传标记如何充当“硬件”级别的长期记忆存储器，记录环境压力并影响未来的基因程序执行。这被视为一种非冯·诺依曼 (Non-Von Neumann) 结构的计算范式。 3. 蛋白质折叠的计算难题：将蛋白质折叠过程视为在一个高维能量景观中寻找最优构象的优化问题 (Optimization Problem)。讨论基于能量地形和分子动力学模拟的计算方法，以及进化如何“预先选择”了有利于快速收敛的能量景观。 --- 第四部分：适应性、学习与进化计算 (Adaptation, Learning, and Evolutionary Computation) 本部分将焦点从个体系统扩展到群体和跨代适应，关注生命系统如何通过迭代过程改进其内部模型和行为策略。 1. 群体中的信息共享与同步：分析细菌群体、免疫系统和神经元集群中的群体智能 (Swarm Intelligence)。研究信息如何通过化学信号或电耦合在大量单元间快速传播，实现集体决策。 2. 模拟与进化的学习：将生物适应过程视为一种搜索算法 (Search Algorithm)。对比和分析模拟退火 (Simulated Annealing) 与遗传算法 (Genetic Algorithms) 在生物进化和机器学习中的结构相似性，强调突变和选择在探索解决方案空间中的作用。 3. 资源消耗与最优策略：引入信息经济学 (Information Economics) 的概念，探讨生命体在有限的能量和时间约束下，如何权衡信息的获取、处理和行动的准确性。分析“足够好”的适应策略而非绝对最优策略的计算优势。 --- 第五部分：宏观系统的涌现与控制 (Emergence and Control in Macro-Systems) 最后一部分将理论模型应用于更高级别的生命组织，如生态学和神经科学的前沿交叉领域。 1. 生态网络的鲁棒性与级联失败：使用强连通分量分析 (Strongly Connected Components Analysis) 和鲁棒性度量 (Robustness Measures) 来评估食物网和微生物群落的稳定性。探讨关键物种（Hub Species）的移除对整个网络信息流和物质循环的影响。 2. 大脑作为分布式计算架构：将人脑视为一个多层级、高度并行的计算引擎。分析神经编码 (Neural Coding) 的效率，以及皮层区域间的动态连接（功能连接组）如何支持认知功能。重点关注基于脉冲的编码 (Spiking Neural Codes) 的信息密度。 3. 开放的复杂系统：边界与交互：讨论生命的边界（细胞膜、皮肤）如何作为信息过滤器和能量交换界面进行主动调控，而不是被动的隔离层。探讨系统如何通过边缘效应 (Edge Effects) 驱动创新和新功能的出现。本书适合生命科学、物理学、计算机科学、工程学以及数学等领域的深入研究者和研究生。它要求读者具备扎实的微积分、线性代数和基础概率论知识，旨在引导读者从计算视角，重新审视生命这一宇宙中最迷人、最复杂的现象。通过本书，读者将获得一套强大的分析工具，用以解析生命系统的内在逻辑和动态行为。