Evolutionary graph theory revisited: general dynamics and the Moran process
有限种群中的进化通常使用经典的Moran过程来建模。在过去的十年中，这种方法已经扩展到结构化人口使用进化图论。在任何这样的群体中，一个重要的问题是，一个罕见的突变体是否具有比莫兰概率更高或更低的固定机会（固定概率），即来自原始莫兰模型的固定概率，它代表了一个非结构化的群体。随着进化图论的发展，人们已经考虑了通过图和相关的权重矩阵来考虑个体之间的相互作用的不同方式，以及一些重要的动态。在本文中，我们重新审视原始文件进化图论在这些扩展考虑这些发展的综合方式。特别是，我们发现一般标准时，一般权重的进化图满足Moran概率的六个常见的演化动力学。
2015-05-22 q-bio.PE
Trade-off shapes diversity in eco-evolutionary dynamics
我们引入了一个基于交互和权衡的生态进化模型（ITEEM），在该模型中，物种在一个良好混合的系统中竞争共同的资源，它们在交互特征空间中的进化服从于复制率和竞争能力之间的生活史权衡。我们证明了权衡的强度对生态演化动力学有着根本性的影响，因为它规定了四个阶段的多样性，包括一个尖锐的相变。尽管它的极简主义，项目生产没有进一步的特设功能的显着范围内观察到的生态演化动力学模式。最值得注意的是，我们发现自组织结构的社区具有高度和可持续的多样性，在竞争物种形成类似于石头剪刀布游戏的互动周期。
2017-05-30 q-bio.PE
Deterministic evolutionary game dynamics in finite populations
进化博弈动力学描述了成功策略在繁殖个体群体中的传播。通常，策略传播的微观定义是随机的，这样，只有在无限大的种群中，动态才会变得确定。在这里，我们介绍了一个新的微观出生-死亡过程，有一个完全确定的强选择限制在任何规模的混合人口。此外，在弱选择下，从这个新的过程恢复频率依赖的Moran过程。这使得它成为弱选择下通常的演化动力学的自然延伸。我们发现简单的表达式的固定概率和平均固定时间的新进程中的进化游戏有两个球员和两个战略。对于两个玩家和三个策略的循环博弈，我们证明了所产生的确定性动力学关键地依赖于初始条件的非平凡的方式。
2010-07-08 q-bio.PE
Feedback between population and evolutionary dynamics determines the fate of social microbial populations
作弊策略的进化传播可以破坏参与合作行为的种群的稳定性，从而表明进化变化对种群动态具有深远的影响。与此同时，合作性状的相对适合度往往取决于人口密度，从而导致人口密度和合作性状的进化之间的双向耦合的潜力。尽管这些生态进化反馈回路的潜在重要性，他们还没有被证明在社会物种的实验和他们的生态影响知之甚少。在这里，我们证明了一个强大的反馈回路之间的种群动力学和演化动力学的社会微生物基因，SUC 2，在实验室酵母菌群的合作增长是由SUC 2基因介导的。我们直接可视化生态进化轨迹的数百个人口超过50代，使我们能够表征相空间描述在这个系统中的进化和生态的相互作用。小种群崩溃，尽管不断演变的合作等位基因频率增加;大种群与足够数量的合作者螺旋到一个稳定的状态共存的合作者和骗子的策略。作弊者的存在不会显著影响平衡种群密度，但它确实降低了种群的弹性以及适应迅速恶化的环境的能力。我们的研究结果表明，演化动力学和种群动力学的合作生长的生物，特别是在微生物之间的耦合的潜在生态重要性。
2013-01-13 q-bio.PE
Evolutionary dynamics of zero-determinant strategies in repeated multiplayer games
自从Press和Dyson在重复囚徒困境博弈中巧妙地发现了ZD（zero-determinant）策略以来，已有多项研究证实了ZD策略在重复多人社会困境中的存在。然而，很少有研究多人ZD策略的进化性能，特别是从理论的角度。在这里，我们使用一个新提出的状态聚类方法，理论上分析了两个代表ZD策略的演化动力学：慷慨ZD策略和勒索ZD策略。除了两种策略和一些经典策略之间的竞争外，我们考虑了多人ZD策略的两种新的设置：在整个ZD策略空间中的竞争和在所有记忆1策略空间中的竞争。此外，我们还研究了慷慨和勒索水平对慷慨和勒索ZD的演化动力学的影响，这在以往的研究中通常被忽略。理论结果表明，有限慷慨的球员是在一个有利的地方，勒索更严重的勒索更容易举行他们的立场。我们的研究结果可能为更好地理解重复多人博弈中ZD策略的演化动力学提供新的见解。
2021-09-14 q-bio.PE
Evolutionary game dynamics in phenotype space
演化动力学可以在混合良好或结构化的种群中进行研究。人口结构通常是由个体在物理空间或社交网络上的异质分布引起的。在这里，我们引入了一种新的空间类型的进化博弈动力学：表型空间。在这个意义上，群体是很好的混合，每个人都有可能与其他人互动，但行为策略取决于表型空间的距离。个人可能会对那些看起来相似或不相似的人表现出不同的行为。个体突变成附近的表型。我们研究人口的“表型太空行走”。我们提出的分析计算，汇集了聚结理论和进化博弈动力学的想法。作为一个特殊的例子，我们调查的合作表型空间的演变。我们得到了自然选择有利于合作者而不是背叛者的精确条件：对于一维表型空间和大种群规模，临界收益成本比由b/c=1+2/sqrt{3}给出。我们推导出任何进化博弈的基本条件，并探索更高维的表型空间。
2009-05-02 q-bio.PE
Fixation, transient landscape and diffusion's dilemma in stochastic evolutionary game dynamics
基于主体的有限种群随机模型近年来在演化动力学博弈论中受到广泛关注。最终的固定和固定前的瞬态行为是重要的动力学的充分理解。本文通过构造景观函数，研究了均匀混合Moran过程的瞬态动力学。它表明，景观发挥中央理论“设备”，集成了几条线的查询：复制动力学的稳定行为，长时间的固定，并与渐近大人口的连续扩散近似。讨论了与瞬态动力学有关的几个问题：（i）与吸引子内和吸引子间动力学相关的多时间尺度现象;（ii）类似于平衡统计物理中Maxwell构造的随机定态过程的不连续跃迁;（iii）离散演化动力学作为连续近似所面临的两难扩散近似.据发现，罕见的事件与指数小的概率，对应的上坡运动和障碍跨越景观与多井，这是可能的强非线性动力学，在理解进化，非线性生物系统的复杂性的起源起着重要的作用。
2011-09-09 q-bio.PE
Methods for approximating stochastic evolutionary dynamics on graphs
种群结构对进化有重要影响。对于一些具有足够对称性的系统，可以在进化图论的数学框架内导出与进化过程的结果相关的分析结果。然而，对于更复杂的异质结构，需要计算密集型的方法，如基于个体的随机模拟。通过调整统计物理的方法，包括矩封闭技术，我们首先展示了如何推导出现有的均匀对近似模型和精确的中性漂移模型。然后，我们开发节点级近似随机演化过程的任意复杂结构的人口表示的有限图，它可以捕捉不同的动态人口中的各个节点。使用这些近似，我们评估固定概率的入侵突变体在给定的初始条件下，动态遵循标准的进化过程，如入侵过程。随机模拟的输出比较显示我们的近似描述的随机过程和预测的概率固定的突变体在广泛的图形的有效性。这些模型的构建有利于系统的分析，是有价值的，更好地了解种群结构对进化过程的影响。
2019-02-18 q-bio.PE
Fixation probabilities in evolutionary dynamics under weak selection
在演化动力学中，衡量突变性状成功的一个关键指标是它在给定初始突变外观分布的情况下接管种群的概率。这种“固定概率”通常很难计算，因为它取决于突变对生物体的影响以及种群的空间结构，交配模式和其他因素。在这项研究中，我们考虑弱选择，这意味着突变对生物体的影响很小。我们得到一个弱选择扰动扩展的突变体的固定概率，从一个任意的初始配置的突变体和居民类型。我们的结果适用于广泛的一类随机演化模型，其中的大小和空间结构是任意的（但固定的）。选择是否有利于一个给定的性状的问题，从而减少从指数到多项式的复杂性，在人口规模，当选择是弱的。最后，我们应用这些方法获得新的结果演化动力学的图。
2021-02-01 q-bio.PE
Evolutionary dynamics from deterministic microscopic ecological processes: A toy model for evolutionary processes
进化动力学理论的中心目标是通过考虑个体水平上的生态过程来抽象特征空间中的平均进化轨迹。在这项工作中，我们开发了这样一个理论的一类新的确定性的基于个体的模型描述个人的出生和死亡，它捕获的基本特征的标准随机基于个体的模型，并成为与后者在最大竞争。关键动机是从这个微观生态模型（可以被视为进化的“玩具模型”）中以简单的方式推导出适应动力学的正则方程，并给予它直观的几何解释。另一个目标是研究在“最大”竞争下的进化和同域物种形成。我们表明，这些模型，在自适应动力学的确定性限制，导致相同的方程，描述解开的平均进化轨迹从标准的随机模型。我们进一步研究条件下，这些模型导致进化分支，并发现它们是类似的标准随机模型。我们发现，虽然确定性模型的结果，在一个强大的竞争，导致加快在表型空间中的人口云的时间动态，以及增加生物多样性的生成率，它似乎并没有导致生物多样性的绝对增加，就物种总数而言。因此，“玩具模型”基本上捕捉了标准随机模型的所有特征。有趣的是，适应度函数的概念并没有明确地出现在我们对正则方程的推导中，从而提倡了一种进化的机械论观点。
2018-07-04 q-bio.PE
Stochastic evolutionary games in dynamic populations
频率依赖选择和人口波动在进化和生态过程中起着重要作用。在频率依赖选择下，群体的平均适应度可以基于群体内个体之间的相互作用而增加或减少。即使在恒定的环境中，种群规模的波动也应该反映出这一点。在这里，我们提出了一个随机模型，它自然地结合了这两个进化的成分，假设频率依赖于不同类型之间的竞争，在一个基于个人的模型。与以往的博弈论模型不同，种群的承载能力和种群规模是由进化博弈和人口随机性介导的个体间的成对竞争决定的。在种群规模为无穷大的情况下，平均随机动力学被确定性竞争Lotka-Volterra方程所捕获。在小种群中，人口随机性反而可能导致整个种群的灭绝。由于种群规模是由进化博弈中的适应度决定的，因此合作者的种群比背叛者的种群更不容易灭绝，而在通常的固定规模系统中，种群会繁荣，而不管其平均收益如何。
2015-06-22 q-bio.PE
Eco-evolutionary dynamics of social dilemmas
社会困境是社会互动的一个组成部分。合作行动，从在微生物种群中分泌细胞外产物到在人体内献血，对行为者来说都是昂贵的，因此产生了逃避和避免费用的动机。然而，合作在本质上是无处不在的。成本和收益往往非线性地取决于所涉个人的数量和类型-如“厨师太多会坏了汤”等成语所反映的那样，在这种情况下，额外的贡献被打了折扣，而在这种情况下，合作者协同增效地提高了群体的收益。相互作用组的大小可能取决于种群的大小，因此也取决于生态过程。这导致生态和进化过程之间的反馈机制，共同影响和决定进化轨迹。直到最近，组合生态进化过程才在微生物社会困境中变得易于实验处理。在这里，我们分析的演化动力学的非线性社会困境的设置，人口规模波动和环境随时间变化。特别是，合作往往是支持和维持在高密度通过生态波动。此外，我们发现，这两个过程的结合经常揭示高度复杂的动态，这表明在自然界中常见的。
2016-05-24 q-bio.PE
Stochastic fluctuations in an eco-evolutionary game dynamics with environmental feedbacks
Northwestern Polytechnical University（西北工业大学）；Nara Women's University（奈良女子大学）
本文研究了在环境反馈机制下，生态进化博弈中随机波动的特性，通过Ω展开方法分析种群规模波动及稳定性，验证了在大环境承载能力下动态稳定性在随机情形下的扩展。
2025-11-28 q-bio.PE
A mathematical framework of consumer-resource dynamics: How to incorporate interactions between interactions in evolutionary process
Marchuk Institute of Numerical Mathematics, Russian Academy of Sciences（俄罗斯科学院马尔丘克数值数学研究所）；Moscow Center of Fundamental and Applied Mathematics（莫斯科基础与应用数学中心）；Institute of Management and Digital Technologies, Russian University of Transport（俄罗斯运输大学管理与数字技术研究所）；Department of Mathematics, North Dakota State University（北达科他州立大学数学系）
本文提出消费者-资源进化数学框架，通过分离生态与进化时间尺度并纳入种群内相互作用，揭示了消费者与资源可在相反进化目标下形成长期稳定共存。
2025-11-09 q-bio.PE
Continuously stable strategies as evolutionary branching points
进化分支点是适应性动态的一个典型特征，因为它们是适应性多样化的潜在起点。进化分支点的对立面是连续稳定策略（CSS），它是自适应动态的收敛稳定和进化稳定的平衡点，因此被认为是自适应过程的端点。然而，这种评估是基于确定自适应动态的入侵适应函数在CSS处具有非零二阶导数的情况。在这里，我们表明，进化分支的范围可以增加，如果入侵健身功能消失，高于一阶在CSS。使用一类经典模型的频率依赖的竞争，我们表明，如果入侵健身消失到更高的订单，CSS可能是进化分支的起点，唯一的额外要求，突变类型需要达到一定的阈值频率，这可能会发生，例如，由于人口统计随机性。因此，当入侵适应度函数消失到高于一阶的自适应动态平衡点时，即使在收敛到进化稳定策略后也会发生进化多样化。
2010-05-21 q-bio.PE
Evolutionary dynamics of imatinib-treated leukemic cells by stochastic approach
用统计方法研究了慢性粒细胞白血病（CML）模型中癌细胞系统的演化动力学。通过应用蒙特卡罗方法模拟可能经历基因突变的血细胞群体中细胞繁殖和死亡的随机行为来探索癌症进展。在CML中，一线治疗以酪氨酸激酶抑制剂伊马替尼为代表，其仅强烈影响白血病细胞的繁殖。在这项工作中，我们分析了靶向治疗对正常，第一突变和癌细胞群体的演化动力学的影响。伊马替尼治疗的白血病细胞的演化动力学的几种情况被描述为不同建模疗法的疗效的结果。我们展示了当从健康细胞到癌细胞的突变率值很高时，患者对治疗的反应是如何变化的。我们的结果与临床观察一致。不幸的是，在一定比例的患者中观察到对伊马替尼的耐药性的发展，其血细胞的特征在于越来越多的遗传改变。我们发现，对治疗的耐药性的发生可能与有害突变的逐步增加有关。
2008-11-17 q-bio.PE
Fluctuation-induced dissipation in evolutionary dynamics
生物多样性和灭绝是进化的核心问题。生态系统中不同物种间的动态平衡常被确定性复制子方程描述，并取得了一定的成功。然而，波动是不可避免的，无论是由外部环境或内在的随机竞争在有限的人口，和演化动力学是随机的。在这里，我们表明，经过适当的粗粒化，随机波动产生耗散灭绝，因为在相空间中的所有竞争物种的演化轨迹具有正曲率。作为一个示范性的例子，我们比较了洛特卡-沃尔泰拉模型中的涨落诱导耗散动力学与数值模拟，发现令人印象深刻的协议。我们的发现与统计力学中的涨落耗散定理密切相关，但显著的区别在于一般演化动力学的非平衡本质。由于演化中的生态系统远离平衡，波动与耗散之间的关系往往是复杂的，并依赖于微观细节。因此，值得注意的是，轨迹曲率的一般正性保证了看似无害的波动所产生的耗散。非预期耗散动力学是传统复制子方程无法描述的，它在研究生态系统生物多样性中起着至关重要的作用。
2014-11-24 q-bio.PE
On discrete evolutionary dynamics driven by quadratic interactions
在介绍了一般主题的模型为一个给定的基因座的二倍体人口的二次动态是由适应度景观，我们认为更具体的模型，可以使用遗传（或训练）代数治疗。在这种设置中，任何二次后代相互作用可以产生任何类型的后代，并在使用特定的基的变化后，我们研究了一些例子的演化和可能的稳定性。我们还考虑了一些不能使用遗传代数的框架来处理的例子。其中包括双随机矩阵。
2016-07-07 q-bio.PE
Evolutionary dynamics in finite populations with zealots
研究了有限种群中具有狂热者的双策略矩阵对策的演化动力学。狂热者被假定采取任何一种策略，而不管适应度如何。当狂热者选择的策略相同时，狂热者选择的策略的固定是一个微不足道的结果。我们研究了这种情况下的固定时间。我们发现，固定时间分为三个主要制度，其中之一的固定时间是短的，在其他两个固定时间是指数长的人口规模。与没有狂热者的情况不同，存在一个阈值选择强度，对于任意的支付矩阵，低于该阈值的固定是快速的。我们用各种社会困境游戏的例子来说明我们的结果。
2016-03-17 q-bio.PE
When do microscopic assumptions determine the outcome in evolutionary game dynamics?
有限种群中的进化博弈动力学模型需要确定策略如何传播的微观过程。这些过程的确切细节通常在没有进一步考虑的情况下选择。不同类型的微观模型，特别是包括基于适应度的选择规则和基于模仿的动态，经常被使用，好像它们是可互换的。我们挑战这一观点，并调查这些选择在微观层面上有多强大。专注于一个关键的宏观观察，一个单一的突变体接管野生型个体的人口的概率，我们表明，有一个独特的一对基于适应度的过程和模仿过程导致相同的结果，为任意游戏和所有强度的选择。这突出表明在微观一级作出任意选择而不考虑宏观一级后果的危险。
2014-06-16 q-bio.PE
The σlaw of evolutionary dynamics in community-structured populations
有限种群中的进化博弈动力学为理解频率依赖适应度的性状选择提供了一个新的框架。最近，演化动力学的一个简单但基本的定律，我们称之为σ定律，描述了如何确定两个竞争策略之间的选择：在大多数具有两个策略A和B的进化过程中，当且仅当σR + S > T + σP时，在弱选择中策略A优于B。这种关系适用于各种各样的结构化群体的突变率和弱选择在一定的假设。在本文中，我们提出了一个基于社区结构的人口的游戏模型，并重新审视这一法律下的莫兰过程。用有效逗留时间的方法计算A、B个体的平均收益，发现σ不仅表征了结构化群体的特征，而且还表征了个体间的反应速度。也就是说，两个个体之间的相互作用是不均匀的，我们可以将σ作为具有相同策略的任何两个个体之间的反应速率。我们验证了这一观点的修改复制子方程与非均匀的互动率在一个简化版本的囚徒困境游戏（PDG）。
2012-04-18 q-bio.PE
Stochastic evolutionary dynamics in structured populations: Network degree governs evolutionary stability
Indian Institute of Technology Kanpur（坎普尔印度理工学院）
本研究在随机正则网络上建立三策略博弈的进化稳定性判据，发现网络度阈值及多类型突变体初始组成与随机性共同决定常驻群体的进化命运。
2026-10-07 physics.soc-ph q-bio.PE q-bio.QM
General non-linear imitation leads to limit cycles in eco-evolutionary dynamics
生态演化动力学对于理解个体行为和周围环境如何相互作用至关重要。通常，假设个体通过线性模仿函数更新其行为，即，复制者的动力学在这种生态演化动力学中，不可能存在极限环。这表明，生态演化动力学本身不足以解释在生物和社会系统中广泛观察到的波动行为。我们从线性模仿函数外推到一般的模仿函数，它可以是非线性的。结果表明，一般的模仿不改变内部平衡及其局部稳定性。然而，它导致了极限环，这是从来没有出现在经典的生态演化动力学。此外，平均合作水平和平均环境状态与内部不动点的第一和第二分量一致。此外，我们估计的位置的紧急极限环。一方面，我们的研究结果为"公地悲剧"中合作者和背叛者的周期性共存提供了另一种机制，并表明全球生态演化动力学对模仿函数是敏感的。我们的工作表明，模仿的方式，即，模仿功能在生态演化动力学中是至关重要的，这对于静态环境的演化动力学是不正确的。
2022-10-19 math.DS q-bio.PE
Difffusion Dynamics on the Coexistence Subspace in a Stochastic Evolutionary Game
频率依赖性选择反映了不同物种在争夺环境中有限资源时的相互作用。在随机进化博弈中，物种的相对适应度引导着由于随机漂移而波动的进化动力学。物种选择优势对环境的依赖为进化动力学引入了额外的可能性。我们分析了一个简单的模型，其中一个随机的环境允许竞争物种共存很长一段时间之前，固定的一个单一的物种发生。在我们的分析中，我们使用的竞争物种的线性组合的稳定性近似的随机动力系统的扩散的一维共存区域。我们的方法显着简化了计算的概率第一灭绝和预期的时间，并展示了严格的模型降阶技术，用于评估准平稳随机演化模型的属性。
2018-02-10 math.PR q-bio.PE
A note on the complexity of evolutionary dynamics in a classic consumer-resource model
我们研究了经典的麦克阿瑟消费者-资源模型中的演化动力学的复杂性如何依赖于资源的吸收和利用率。这种模型的传统假设是，消费者的利用率与吸收率成正比。更一般地说，我们表明，如果这两个率是相关的，通过幂律（其中包括传统的假设作为一种特殊情况），那么由此产生的演化动力学在消费者必然是一个简单的爬山过程，导致一个进化的平衡，无论表型空间的尺寸。当利用率和摄取率不相关的幂律，更复杂的进化轨迹可能会发生，包括在以前的研究中观察到的高维表型空间的混沌动力学。这些结果提请注意在消费者资源模型中区分利用率和摄取率的重要性。
2018-03-20 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
Mean Evolutionary Dynamics for Stochastically Switching Environments
复制实体的种群经常经历环境的突然或周期性变化。我们通过几个常见的进化动力学模型，包括线性对称和非对称景观的复制动态，莫兰过程，激励动力学的环境切换参数，探讨这种现象的影响。我们给出了一个简单的关系，环境切换的概率，相对的健身增益，和长期行为的固定概率和长期结果的确定性动力学的影响。我们还讨论了动态变化的情况下，例如人口的复制动态切换到一个最佳回复动态，反之亦然，给李雅普诺夫稳定性的结果。
2013-06-10 math.DS q-bio.PE
Evolutionary accumulation modelling in AMR: machine learning to infer and predict evolutionary dynamics of multi-drug resistance
本研究综述了进化累积建模（EvAM）这类机器学习方法在抗菌药物耐药性（AMR）研究中的应用，阐述其无需纵向采样即可分析MDR进化路径等功能，结合结核分枝杆菌案例分析了方法的优劣与实现途径。
2024-11-04 q-bio.PE q-bio.QM
Unfair and Anomalous Evolutionary Dynamics from Fluctuating Payoffs
进化发生在繁殖个体的群体中。繁殖取决于策略获得的回报。收益取决于可能随时间变化的环境、内在的不确定性和其他随机性来源。这些收益的时间变化可以影响哪些特征的进化。理解受不同收益影响的进化博弈动态仍然很困难。在这里，我们研究的动态的任意振幅和协方差的时变收益的影响。演化动力学可能是“不公平的”，这意味着，平均而言，两种共存的策略可能会持续获得不同的回报。这一机制可以导致囚徒困境中合作者和背叛者的异常共存，以及鹰鸽博弈中意想不到的选择反转。
2018-02-01 physics.bio-ph q-bio.PE
Exact solution of a model of time-dependent evolutionary dynamics in a rugged fitness landscape
通过映射到随机通量模型，其渐近行为可以描述在随机行走的一个崎岖的健身景观的准物种模型的时间依赖的进化动力学的简化形式解决。从一个有限的基因型集的显性基因型的变化的数量的统计，确切地得到确认现有的基于数值的图解。
2006-09-19 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
Evolutionary Dynamics with Fluctuating Population Sizes and Strong Mutualism
博弈论思想为研究混合环境中的演化动力学提供了一个有用的框架。然而，这种方法通常强制执行严格固定的总体人口规模，不强调自然增长过程。我们研究了一个竞争性的洛特卡-沃尔泰拉模型，数量波动，占自然人口增长，并包括典型的进化游戏的相互作用的情况。我们表明，在一个适当的限制，该模型描述了标准的进化博弈与遗传漂变和总体人口规模波动。然而，也有一些制度，其中不同的人口规模可以强烈影响演化动力学。我们专注于强互惠的情况下，并证明，标准的演化博弈论未能描述我们的模拟结果。然后，我们分析和数值确定固定概率以及平均固定时间使用匹配的渐近展开，考虑到人口规模的自由度。这些结果阐明了种群动力学和演化动力学之间的相互作用，在良好的混合系统。
2016-08-29 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.PE
Evolutionary dynamics from a variational principle
我们用一个思想实验证明，基于适应度的种群动力学进化方法不能对进化系统的长期行为做出定量的、可证伪的预测。进化系统的一个关键特征是持续不断地产生新种〈动〉<动>。这些新物种改变了现有物种的生存条件。即使是{ \em达尔文的恶魔}，一个假设的实体，在给定的时间内对所有物种的丰度及其适应度函数有确切的了解，也不能预先说明这些新奇事物对现有种群的影响。我们认为，适应性总是{ \it a postiori}知识-它测量但不能解释为什么一个物种有繁殖成功与否。为了克服这些概念上的限制，变分原理提出了一个自旋模型的进化系统的设置。我们推导出一个功能，这是最一般的进化制定的动力系统，即进化轨迹因果地出现作为一个功能的最小化。这个功能允许推导的渐近多样性的随机演化系统的平均场近似的解析解。我们测试这些近似相应的模型的数值模拟，并发现在多样性曲线的相变位置很好的协议。该模型还能够从几个人造和自然进化系统中再现时间序列的程式化事实。光将被扔在如何物种和他们的适应度景观动态共同进化。
2009-11-20 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
Extinction dynamics from meta-stable coexistences in an evolutionary game
确定性演化博弈动态可以导致不同类型的稳定共存。然而，随机性导致了这种共存的丧失。这种灭绝通常伴随着种群规模的波动。我们调查的最可能灭绝的轨迹下，这种波动映射的随机演化模型的经典力学的问题，使用WKB近似。我们的研究结果表明，更丰富的共存类型可以更容易地首先灭绝与以前的结果一致，而且共存和灭绝点之间的距离不是一个很好的预测灭绝。相反，WKB方法正确地预测了首先灭绝的类型。
2017-10-03 physics.bio-ph q-bio.PE
Rare Mutations in Evolutionary Dynamics
本文研究了由标值点过程驱动的稀有突变对种群进化行为的影响。我们推导出一个描述不同频率的期望值的Kolmogorov方程，并证明了一些严格的分析结果。最后，在一个简单的情况下，两个不同的准物种，我们能够证明，突变的稀有性增加了低适应度物种的生存机会。
2013-01-28 math.DS q-bio.PE
Optimal Control of Evolutionary Dynamics
阐明复杂生物系统进化过程中优化的适应度是进化理论的一个重大挑战。我们提出了实验证据和分析框架，展示了生化网络如何在其演化动力学中利用最佳控制策略。最优控制理论解释了一个显着的模式，极端化的氧化还原电位的电子传递蛋白质，假设只有他们的健身措施是一个控制目标功能与有界控制。
2008-06-13 physics.bio-ph q-bio.MN q-bio.PE
Evolutionary dynamics with random payoff matrices
该观点文章针对演化博弈论应用中普遍存在的不确定性问题，综述了带随机收益矩阵的演化动力学相关文献（重点为连续模型），并提出该领域未来研究的挑战性开放问题。
2024-11-01 math.DS math.PR q-bio.PE
Informations in models of evolutionary dynamics
生物有机体通过处理来自不同来源的信息来适应变化，最主要的是来自祖先和环境的信息。我们回顾了一种通过分析演化动力学的数学模型来量化这些信息的方法，并展示了这些模型的可解子类是如何获得明确的结果的。在某些限度内，结果与通信、赌博或热力学的信息处理研究中得到的结果一致。然而，在最一般的情况下，生物种群的信息处理显示出独特的特征，这些特征激发了对特定模型的分析。
2015-04-29 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
The path integral formula for the stochastic evolutionary game dynamics in the Moran process
Moran过程是演化博弈论的一个基本数学结构。在这项工作中，我们介绍了制定的路径积分方法的演化博弈论的基础上的莫兰过程。我们利用Moran过程的更新规则，通过从初始状态到最终状态的路径积分导出了转移概率。在这个框架中，转移概率是所有演化路径的总和。转移概率的路径积分公式有望成为探索随机博弈演化动力学的一种新的数学工具。
2022-09-02 math-ph math.MP physics.app-ph
Evolutionary Dynamics in a Simple Model of Self-Assembly
我们调查的演化动力学的一个理想化的模型强大的自组装的二维结构称为polyominoes。该模型包括对驱动自组装过程的正方形瓦片组之间的相互作用进行编码的规则。模型的规则集和其产生的自组装结构之间的关系可以被看作是一个基因型-表型图，并纳入遗传算法。规则集根据指定目标结构的选择而演变。相应的，复杂的适应度景观产生丰富的演化动力学作为参数的函数，如人口规模，搜索空间大小，突变率，重组的方法。此外，这些系统足够简单，在某些情况下，相关的模型基因组空间可以完全表征，揭示了演化动力学如何依赖于适应度景观的详细结构。最后，我们应用该模型来研究出现的偏好二面角的环状对称性观察同源蛋白质四聚体。
2011-02-28 physics.bio-ph q-bio.PE
Evolutionary dynamics of group cooperation with asymmetrical environmental feedback
近年来，人们对研究具有环境反馈的进化博弈越来越感兴趣。以前的研究只关注两人游戏。然而，需要扩展到多人游戏来研究微生物合作和众包合作等问题。在这里，我们研究共同进化的公共产品游戏中的策略与群体合作的乘法因子共同进化。在这种环境反馈中可能会出现不对称，焦点合作者组织的游戏可能会比背叛者组织的游戏具有不同的效率。我们的分析表明，非对称环境反馈的协同进化动力学可以产生振荡收敛持续合作，如果合作者的增殖因子的相对变化速度是超过一定的阈值。我们的工作为在不断变化的世界中维持群体合作提供了有益的见解。
2019-06-13 physics.soc-ph q-bio.PE
Discrete versus continuous models in evolutionary dynamics: from simple to simpler -- and even simpler -- models
有许多不同的模型--连续的和离散的--用来描述基因突变固定。特别是，莫兰过程，木村方程和复制动力学都是众所周知的模型，这可能会导致不同的结论。我们提出了一个统一的框架，包括所有这些模型，在大人口政权的讨论。
2006-08-02 math.AP q-bio.PE
Small Open Chemical Systems Theory and Its Implications to Darwinian Evolutionary Dynamics, Complex Self-Organization and Beyond
生物细胞在开放化学系统的介观，非平衡，非线性，随机动力学方面的研究为其他复杂的自组织系统提供了一个范例，具有超快随机波动，短时间确定性非线性动力学，以及具有指数分布的罕见事件，间断平衡之间的离散跳跃和灾难的长期进化行为。
2014-04-03 cond-mat.stat-mech physics.chem-ph q-bio.CB
Species Abundance Patterns in Complex Evolutionary Dynamics
提出了生物网络中物种多度模式的分析理论。该理论基于多物种复制动力学，相当于Lotka-Volterra方程，具有不同的物种间相互作用。在自然界中观察到的各种SAP都来自于一个参数。丰度分布形成类似于广泛观察到的左偏对数正态分布。由于该模型具有一般形式，因此其结果可以应用于其他复杂生物网络中的类似模式，例如基因表达。
2004-09-20 nlin.AO q-bio.PE
Stationary Stability for Evolutionary Dynamics in Finite Populations
我们证明了一个巨大的扩展进化稳定性理论的有限总体突变，连接的Moran过程的平稳分布理论与进化稳定性的李雅普诺夫理论。我们定义的概念与突变和泛化的莫兰过程的平稳稳定，以及广义的概念，包括突变称为激励稳定状态（ISS）的候选人的进化稳定。对于足够大的人口，极值的平稳分布是ISS候选人，我们给一个家庭的李雅普诺夫量，局部最小化的平稳极值和ISS候选人。在各种示例中，包括Moran和Wright-Fisher过程，我们表明平稳分布的局部最大值捕获了传统定义的进化稳定状态。在大布居极限下恢复了经典的复制子动力学稳定性理论。最后，我们包括描述可能的扩展到人口的可变大小和人口发展的图形。
2015-02-17 math.DS q-bio.PE
Stability of Evolutionary Dynamics on Time Scales
我们结合激励，自适应和时间尺度动力学研究多种群动力学的单配备了一大类的黎曼度量，同时推广和扩展许多动态通常研究动态对策论和进化动力学。每个种群都有自己的几何形状、适应方法（激励）和时间尺度（离散、连续等）。使用信息论的距离测量，我们给出了一个广泛适用的李雅普诺夫结果的动态。我们包括了大量的例子，导致和超越的主要结果。
2013-03-19 cs.IT math.DS math.IT
Evolutionary dynamics and competition stabilize three-species predator-prey communities
我们进行基于个人的Monte Carlo模拟在一个社区组成的两个捕食者物种竞争一个单一的猎物物种，在这个简单的模型系统中研究生物多样性稳定的目的。捕食者的特征是捕食效率和死亡率，达尔文的进化适应。对有限猎物丰度的竞争驱动种群在捕食效率和死亡率方面的优化。我们研究了各种生态要素对最终状态的影响，发现间接竞争和进化适应都不足以产生稳定的生态系统。然而，稳定的三个物种共存时，观察到两个捕食者物种之间的直接相互作用。
2017-11-14 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
Eco-evolutionary dynamics of a trait-structured predator-prey model
本文提出了一种基于矩的方法，用于研究性状结构化的捕食者-猎物模型中的生态-进化动力学，分析了种群异质性对瞬时行为和长期命运的影响。
2026-01-19 math.AP q-bio.PE
Evolutionary game theory and population dynamics
许多社会经济和生物过程可以被建模为相互作用的个体系统。这种系统的行为通常可以用博弈论模型来描述。在这些课堂讲稿中，我们将介绍演化博弈论的基本概念，并回顾有限种群的确定性复制动力学和随机动力学的基本性质。我们讨论了具有迁移、时滞的确定性动力学中平衡点的稳定性，以及具有局部相互作用的混合种群和空间博弈的随机动力学中平衡点的稳定性。我们分析了人口的长期行为对各种参数的依赖性，如时间延迟，噪声水平和人口的大小。
2007-03-28 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
Co-evolutionary dynamics of a host-parasite interaction model: obligate versus facultative social parasitism
为了研究宿主和寄生虫数量性状的协同进化，我们提出并研究了一个社会性寄生虫-宿主系统的协同进化模型，该模型包括：（1）反馈到它们协同进化结果中的生态动力学;（2）寄生虫是专性的还是兼性的变异;（3）宿主与寄生虫之间的Holling Ⅱ型功能反应，特别适用于面临宿主定位和社会操纵时间成本的社会性寄生虫。我们进行局部和全局分析的协同进化模型和相应的生态模型。在没有进化的情况下，兼性寄生系统可以有一个、两个或三个内部平衡，而专性寄生系统可以有一个或三个内部平衡。多个内部平衡导致具有多个吸引子的丰富动态。特别地，当生态系统具有两个内部平衡点时，它可以表现出兼性寄生平衡点和内部共存平衡点之间的双稳定性。我们的研究结果表明：（a）宿主和寄生虫可以选择不同的策略，可能会导致一个物种的局部灭绝。这些策略可以具有收敛稳定性（CS），但可能不是进化稳定策略（ESS）;（b）宿主及其兼性（或专性）寄生虫可以有ESS，（c）特征函数在边界平衡和内部平衡的CS以及ESS中起着重要作用;和（d）在衡量寄生效率的性状差异中的小方差可以破坏协同进化系统的稳定性，并产生具有不同宿主-寄生物波动模式的进化军备竞赛动态。
2015-05-17 math.DS q-bio.PE
Evolutionary and Population Dynamics: A Coupled Approach
我们研究了人口增长和演化动力学的相互作用，使用基于出生和死亡事件的随机模型。与通常假设的独立种群大小不同，进化一般会受到种群动力学的强烈影响。特别是对于快速繁殖的微生物来说，这两种类型的动力学往往紧密交织在一起。我们通过考虑不同的增长情景来说明这一点。根据微生物是死亡还是停止繁殖（休眠），出现了质的不同行为。对于合作的细菌来说，可能会永久性地增加昂贵的合作。即使不是永久性的，由于人口的波动，合作仍然可以暂时增加。我们通过随机模拟和分析计算来验证我们的分析。特别是，我们得到一个条件，提高合作水平。
2012-06-03 physics.bio-ph q-bio.PE
Evolutionary dynamics on strongly correlated fitness landscapes
我们研究了自复制序列在强相关适应度景观上的不适应种群的演化动力学。每个序列被假定为由相等长度的块组成，并且其适应度由四个独立块适应度的线性组合给出。突变影响单个块的适应度贡献，而其他块保持不变，从而引起亲本和突变体适应度之间的相关性。在这种强相关的适应度景观，我们计算的动态特性，如跳跃的数量在人口最多的序列和时间分布的最后一跳，表现出平方反比的依赖性，在不相关的适应度景观的演变。我们还获得了精确的结果，相关的随机变量的记录和极值的分布。
2010-09-08 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
Evolutionary dynamics determines adaptation to inactivation of an essential gene
必需基因的遗传失活创造了一种与逃避药物抑制不同的进化情景，但在这种情况下微生物适应的机制仍然未知。在这里我们祈祷。大肠杆菌二氢叶酸还原酶（DHFR）的关键催化残基中引入D27 G，N，F染色体突变，随后通过系列稀释进行适应。G27->C的部分逆转发生在三条进化轨迹上。相反，在D27 G的一个轨迹和D27 F的所有轨迹中，N菌株适应于在非常低的补充剂folAmix浓度下生长，但没有完全逃离补充剂营养缺陷型。DHFR失活后，代谢组和蛋白质组发生了重大的全球性变化，这在适应菌株中部分逆转。两个基因thyA和deoB的功能缺失突变，通过将2-脱氧-D-核糖-磷酸代谢从糖酵解转向合成dTMP，确保了对低folAmix的适应。适应低folAmix的多种进化途径收敛到高度可及但次优的适应性峰值。
2019-02-18 q-bio.BM q-bio.PE
Unifying Evolutionary and Network Dynamics
许多重要的现实世界网络表现出“小世界”特性，如无标度分布，小直径和聚类。这些网络最常见的增长模型是“优先连接”，其中节点获得新链接的概率与它们已经拥有的链接数量成正比。我们表明，优先连接是一个特殊的情况下，分子进化的过程。我们提出了一个新的单参数模型的网络增长，统一品种的优先连接与准物种方程（模型分子进化），也与埃尔多斯-雷尼随机图模型。我们提出了一些性质的进化模型，可能适用于网络的研究。我们还推导出了由我们的算法产生的度分布的形式，并且通过模拟表明，该过程还对网络增长的各个方面进行了建模。这种统一使得为演化动力学开发的数学机制可以应用于网络动力学的研究，反之亦然。
2007-04-13 q-bio.PE q-bio.QM
Hypochaos prevents tragedy of the commons in discrete-time eco-evolutionary game dynamics
该研究构建离散时间生态—演化博弈模型，揭示资源或消费者比例中的局部混沌可使资源持续振荡，从而在消费者全为高收获背叛者时仍避免公地悲剧。
2024-01-20 nlin.AO q-bio.PE
Evolutionary Dynamics with Randomly Distributed Benevolent Individuals
本研究探讨了在度数为k的正则图上，引入向邻居提供固定收益且不随时间演化的仁慈策略后，如何促进合作行为的演化动力学，并得出了促进合作的简单规则，为结构化种群中的合作演化提供了新见解。
2023-12-30 physics.soc-ph q-bio.PE
