An Introduction to Mathematical Models in Ecology and Evolution pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Gillman, Mike

出品人:

页数:168

译者:

出版时间:2009-5

价格:£ 90.00

装帧:

isbn号码:9781405194891

丛书系列:

图书标签:

• 数学建模
• 生态学
• 进化
• 生物数学
• 种群动力学
• 生态系统
• 进化生物学
• 数学生物学
• 模型分析
• 理论生态学

生态学与演化中的数学模型导论 书籍简介 书名： 生态学与演化中的数学模型导论 (An Introduction to Mathematical Models in Ecology and Evolution) --- 内容概述 本书旨在为读者提供一个深入且全面的视角，探索如何运用数学工具来理解和预测生态系统及生物演化过程中的复杂现象。我们聚焦于那些被广泛接受和应用的经典模型，同时也涵盖了近年来生态学和演化生物学领域出现的前沿理论框架。本书的结构设计力求清晰、逻辑严密，从基础的微分方程和概率论入门，逐步过渡到复杂的空间模型和系统动力学分析。 本书的出发点是生态学和演化生物学中普遍存在的问题：种群数量的波动、物种间的相互作用、资源的竞争、疾病的传播，以及基因频率在时间上的变化。这些问题往往涉及非线性的相互依赖关系，使得纯粹的定性观察难以提供精确的预测或机制解释。数学模型，作为一种抽象和简化的工具，为我们提供了一种严谨的语言来形式化这些生态和演化过程，从而揭示其内在的驱动力、稳定性和临界点。 全书内容可划分为几个核心模块： 第一部分：种群生态学基础模型 本部分着重于单一种群和多物种简单相互作用的动力学分析。 1.1 基础增长模型： 我们首先探讨了最基础的指数增长和逻辑斯蒂（Logistic）增长模型。这些模型不仅是理解种群限制性因素的基础，也为后续更复杂的模型奠定了微分方程的分析方法。我们会详细剖析这些模型的解析解、平衡点稳定性（如引入霍夫曼稳定性判据）以及相平面分析。 1.2 离散时间模型： 鉴于许多生态过程（如昆虫的世代交替）本质上是离散发生的，本书深入分析了离散时间模型，特别是著名的Ricker模型和Logistic映射。重点在于展示简单的一维离散系统如何通过参数变化导致周期倍增、混沌现象的出现，并讨论这些数学“怪癖”在真实生态数据中的可能生物学意义。 1.3 竞争与捕食： 引入两个或更多物种的相互作用。Lotka-Volterra竞争模型和捕食模型（如Holling I型、II型和III型功能反应）是本章的核心。我们将使用线性稳定性分析来确定物种共存、竞争排斥或捕食者-猎物周期振荡的条件。此外，对这些模型的扰动分析，如引入环境随机性（Stochasticity），也将被详细讨论。 第二部分：演化生物学中的数学框架 本部分将焦点从种群数量转向遗传结构和频率的演变。 2.1 孟德尔遗传与群体遗传学基础： 介绍Hardy-Weinberg平衡作为零假设。然后，我们建立模型来描述驱动基因频率变化的四个核心力量：自然选择、遗传漂变、突变和基因流。 2.2 选择的动力学： 选择模型是演化分析的核心。本书详细推导了在有限种群中，不同选择系数下等位基因频率随时间演变的速率方程。我们会探究频率依赖选择（Frequency-dependent selection）的后果，包括如何维持多态性（如负频率依赖选择下的多态平衡）。 2.3 演化博弈论 (Evolutionary Game Theory, EGT)： EGT是理解策略演化行为的强大工具。我们引入复制子方程 (Replicator Dynamics)，分析稳定策略（ESS，Evolutionarily Stable Strategy）的存在性与稳定性。具体的应用案例包括觅食策略的权衡、性别比例的决定以及合作行为的起源。 第三部分：高级主题与空间结构 本部分转向更现实、更复杂的生态和演化情境，特别是涉及空间异质性和扩散的系统。 3.1 反应-扩散模型 (Reaction-Diffusion Models)： 许多生物过程（如物种入侵、疾病传播）不仅取决于时间变化，也依赖于空间位置。我们引入偏微分方程（PDEs）来描述生物量或基因频率的空间扩散（由扩散系数量化）。核心内容包括Turing模式形成理论在形态发生中的应用，以及种群波的传播速度计算。 3.2 宏观演化与谱系分析： 探讨如何利用数学工具分析宏观尺度的演化模式。这包括分支过程（Branching Processes）在物种形成与灭绝速率分析中的应用，以及对分子钟和系统发育树构建方法的数学基础进行梳理。 3.3 种群遗传学在有限空间中的扩展： 将空间结构引入到群体遗传学分析中。讨论迁移模型 (Migration Models)，如Levins扩散模型，以及元种群 (Metapopulation) 理论中，通过空间连通性来稳定局部灭绝的机制。 教学特点与目标读者 本书的特点在于其严谨的数学推导与丰富的生物学实例紧密结合。每章末尾都设有“模型解读”环节，旨在将抽象的数学结果（如分岔图、李雅普诺夫指数）转化为可观测的生态学或演化预测。 本书的目标读者包括： 高等本科生和研究生，主修生态学、演化生物学、生物数学或数量生物学。 研究人员，希望将量化方法应用于其生物学研究中。 通过系统学习，读者将不仅能够理解经典模型背后的数学逻辑，更能熟练运用建模思维，为复杂的生物学问题构建、求解并解释其相应的数学模型。本书强调理解模型的局限性和适用范围，这是从模型到现实世界进行准确推断的关键一步。

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从一个更偏向于教学实践的角度来看，这本书的组织结构简直是为研究生课程量身定做的。它不像某些巨著那样令人望而生畏，反而提供了一种清晰、可定制的学习路径。课程设计者可以轻松地根据自己的教学侧重点，选择性地深入某些章节。比如，如果侧重于宏观生态动力学，完全可以聚焦于前五章关于常微分方程和稳定性分析的内容；而如果兴趣点在分子进化或种群遗传学，后半部分关于随机过程和贝叶斯方法的论述则提供了扎实的数学支撑。我个人尤其欣赏作者在引入新概念时所采用的“先现象，后模型”的逻辑顺序。例如，在讨论疾病传播的流行病学模型时，作者首先会用一个引人入胜的真实疫情案例来激发兴趣，然后才逐步搭建 SIR 或 SEIR 模型框架，这极大地增强了学习的内在驱动力。此外，书中附带的在线资源（虽然我这里无法直接访问，但目录和说明中提及了代码示例）表明，作者致力于让学习者能够立即动手实践。这种理论与计算相结合的教学范式，是现代科学教育的必然趋势。

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初读此书，我最大的感受是作者的叙事方式极具感染力，仿佛不是在阅读一本教科书，而是在聆听一位经验丰富的导师娓娓道来他数十年的研究心得。语言风格非常流畅自然，即便是处理像“扩散方程在物种分布中的应用”这样理论性极强的部分，作者也能通过引入具体的案例研究——比如对某个特定地理区域内植物群落迁移模式的模拟——来瞬间点亮读者的理解。书中对于模型构建过程的描绘尤其细致入微，它不仅仅是简单地给出公式，而是详细阐述了“为什么选择这个方程？”“模型的哪些简化假设可能引入误差？”这些关键的决策过程。这种“幕后揭示”的方式，让读者不再是被动接受知识的容器，而是成为了一个主动的、参与到科学发现过程中的探索者。我记得有段关于进化博弈论的章节，作者用了一个非常巧妙的类比，将复杂的纳什均衡概念比作一场生态系统内部的“策略军备竞赛”，这种生动的比喻极大地帮助我抓住了核心思想。而且，书中的参考文献引用非常广泛且及时，涵盖了该领域过去三十年最重要的里程碑式成果，这表明作者对学术前沿的掌握达到了炉火纯青的地步。对于希望将理论应用于实际科研项目的读者来说，这本书无疑是一张极具价值的路线图。

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这本书在数学严谨性与实际应用之间的平衡把握得堪称教科书级别的典范。许多同类书籍往往在严谨性上过于强调拓扑和泛函分析等高等数学工具，使得生物学背景的读者望而却步；或者反之，过于侧重现象描述而对底层数学原理轻描淡写。然而，此书成功地做到了两者兼得。对于涉及到的概率论和随机过程部分，作者的处理方式非常巧妙——他没有花费大量篇幅去证明每一个定理，而是集中火力展示如何运用这些工具来解决具体的生态学难题，比如捕食者-猎物系统的随机波动性或基因漂变效应的量化。这种实用主义的数学教学法，大大提高了学习效率。更值得称道的是，书中对于模型的“反思”部分，作者从未回避复杂性。他坦诚地指出了许多经典模型在处理非线性、多尺度相互作用时的局限性，并引导读者思考如何进行模型修正或构建更精细的层次化模型。这种“知其然，更要知其所以然，并知其不足”的治学态度，是这本书最宝贵的财富。它教会我的不仅仅是知识本身，更是一种科学研究的严谨态度和谦逊精神。

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这本书的封面设计充满了令人眼前一亮的现代感，色彩搭配既沉稳又不失活力，一下子就抓住了我的注意力。我一直对生态学和进化论的数学基础抱有浓厚的兴趣，但市面上很多教材要么过于晦涩难懂，要么在理论深度上有所欠缺。拿到这本书的初版时，我就在心里默默期待，希望它能架起一座坚实的桥梁，连接抽象的数学概念与生动的生物学现象。这本书的排版极为清晰，图表设计专业且富有启发性，这对于理解那些复杂的微分方程和随机过程至关动态学模型至关重要。作者在开篇部分就用非常精炼的语言勾勒出了学科的宏伟蓝图，让我立刻感受到了作者深厚的学术功底和清晰的教学思路。例如，书中关于种群增长模型的介绍，不仅仅停留在经典的逻辑斯蒂方程上，还巧妙地引入了环境波动和延迟效应的考量，这使得模型更贴近真实世界的复杂性。这种由浅入深，层层递进的结构安排，极大地降低了初学者的学习门槛，同时也为有一定基础的读者提供了深入探索的空间。我特别欣赏作者在每章末尾设置的“思考题”，这些问题往往不是简单的计算，而是引导读者去质疑模型的假设和局限性，从而培养批判性思维。总体而言，这本书的物理呈现和内容脉络都展现出极高的专业水准和人文关怀。

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这本书的深度和广度，足以让任何对生态和演化数学建模感兴趣的人找到自己的立足点，但它绝不是一本“填鸭式”的百科全书。相反，它更像是一位经验丰富的向导，带领读者穿越一片迷雾重重的科学森林。作者的选材非常精妙，涵盖了从经典的Lotka-Volterra模型到前沿的尺度转换理论和空间异质性模型，确保了读者能够获得一个全面且与时俱进的知识体系。我惊喜地发现，书中对“不确定性”的处理尤为精彩，它没有将随机性视为模型中的“噪音”，而是将其视为生物系统中一个不可分割的、需要被量化的核心要素。这种对随机性本质的深刻理解，使得书中的内容超越了许多过于简化的确定性模型。阅读过程中，我感觉自己被不断地推向知识的前沿，去思考那些尚未被完全解决的难题。对于那些已经掌握了基础微积分和线性代数知识，渴望将这些工具应用于生物学界最有挑战性问题的读者来说，这本书无疑是近十年来同类著作中的翘楚，它不仅提供了答案，更重要的是，它教会了你如何提出更深刻的问题。

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安心啦，标题党的。EE做Model，可以和Epigenetics半杆子打不着。可以凑论文，往IF＜0.5的垃圾桶里扔

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