[论文解读] Multiscale Structure in Eco-Evolutionary Dynamics

Blake C. Stacey|arXiv (Cornell University)|Sep 9, 2015

Evolutionary Game Theory and Cooperation被引用 8

一句话总结

本文提出一种信息论形式化方法，用于量化生态-进化系统中的多尺度结构，表明种群遗传学与进化博弈论的动力学如何生成层级组织。研究证明，复杂的相互依赖关系导致跨尺度的涌现模式，关键结果将复制子动力学与条件概率规则相联系，并揭示了多人博弈和空间模型中的新效应。

ABSTRACT

In a complex system, the individual components are neither so tightly coupled or correlated that they can all be treated as a single unit, nor so uncorrelated that they can be approximated as independent entities. Instead, patterns of interdependency lead to structure at multiple scales of organization. Evolution excels at producing such complex structures. In turn, the existence of these complex interrelationships within a biological system affects the evolutionary dynamics of that system. I present a mathematical formalism for multiscale structure, grounded in information theory, which makes these intuitions quantitative, and I show how dynamics defined in terms of population genetics or evolutionary game theory can lead to multiscale organization. For complex systems, more is different, and I address this from several perspectives. Spatial host--consumer models demonstrate the importance of the structures which can arise due to dynamical pattern formation. Evolutionary game theory reveals the novel effects which can result from multiplayer games, nonlinear payoffs and ecological stochasticity. Replicator dynamics in an environment with mesoscale structure relates to generalized conditionalization rules in probability theory. The idea of natural selection acting at multiple levels has been mathematized in a variety of ways, not all of which are equivalent. We will face down the confusion, using the experience developed over the course of this thesis to clarify the situation.

研究动机与目标

• 使用信息理论形式化复杂生物系统中多尺度结构的概念。
• 阐明不同层次（个体、群体、种群）的进化动力学如何相互作用并生成层级组织。
• 通过数学化不同形式化方法并证明其非等价性，解决多层自然选择理论中的模糊性。
• 展示空间动力学与生态随机性如何在寄主-消费者系统中引发涌现结构。
• 将结构化环境中复制子动力学与概率论中的广义条件化规则相联系。

提出的方法

• 基于信息理论构建数学形式化方法，以量化生物组织多尺度间的相互依赖性。
• 将该形式化方法应用于种群遗传学与进化博弈论模型，分析涌现结构。
• 利用空间寄主-消费者模型说明模式形成与尺度依赖的相互依赖性。
• 分析具有非线性收益的多人博弈及生态随机性，揭示新颖的进化结果。
• 推导结构化环境中复制子动力学与贝叶斯推断中条件概率规则之间的联系。
• 比较和对比不同多层自然选择的数学表述，澄清概念与形式上的差异。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何使用信息论原则正式量化生态-进化系统中的多尺度结构？
• RQ2 非线性收益与生态随机性在塑造跨尺度进化动力学中起什么作用？
• RQ3 空间模式与动力学反馈如何促进中尺度组织的涌现？
• RQ4 结构化环境中复制子动力学在何种方式上反映概率论中的广义条件化？
• RQ5 不同数学形式化方法在多层自然选择中的进化动力学影响有何差异？

主要发现

• 信息论形式化方法成功量化了跨尺度的相互依赖性，以数学上精确的方式揭示了‘多者异也’的机制。
• 空间寄主-消费者模型表明，动力学模式形成可导致稳定且依赖于尺度的结构，进而影响进化轨迹。
• 具有多人互动与非线性收益的进化博弈论产生新颖的进化结果，这些结果无法由成对模型预测。
• 具有中尺度结构环境中的复制子动力学在形式上等价于概率论中的广义条件化规则。
• 不同数学方法在多层自然选择中的非等价性得到证实，解决了该领域长期存在的概念混淆。