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生物数学的起源与发展论文

2017-09-20 6页 doc 19KB 58阅读

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生物数学的起源与发展论文生物数学的起源与发展论文 生物数学的起源与发展 《摘要》 20世纪是物理和化学的世纪,而21世纪是生物学的世纪,在生物学中,生物数学又占有十分重要的地位。何为生物数学,生物数学是生物学与数学之间的边缘学科。它以数学方法研究和解决生物学问题,并对与生物学有关的数学方法进行理论研究。 《关键词》 生物数学的起源与发展 生物数学的研究方法 生物数学的前景 《正文》 生物数学的分支学科较多,从生物学的应用去划分,有数量分类学、数量遗传学、数量生态学、数量生理学和生物力学等;从研究使用的数学方法划分,又可分为生物统计学、生物信...
生物数学的起源与发展论文
生物数学的起源与发展 生物数学的起源与发展 《摘要》 20世纪是物理和化学的世纪,而21世纪是生物学的世纪,在生物学中,生物数学又占有十分重要的地位。何为生物数学,生物数学是生物学与数学之间的边缘学科。它以数学研究和解决生物学问题,并对与生物学有关的数学方法进行理论研究。 《关键词》 生物数学的起源与发展 生物数学的研究方法 生物数学的前景 《正文》 生物数学的分支学科较多,从生物学的应用去划分,有数量分类学、数量遗传学、数量生态学、数量生理学和生物力学等;从研究使用的数学方法划分,又可分为生物统计学、生物信息论、生物系统论、生物控制论和生物方程等分支。这些分支与前者不同,它们没有明确的生物学研究对象,只研究那些涉及生物学应用有关的数学方法和理论。 生物数学具有丰富的数学理论基础,包括集合论、概率论、统计数学、对策论、微积分、微分方程、线性代数、矩阵论和拓扑学,还包括一些近代数学分支,如信息论、图论、控制论、系统论和模糊数学等。 生物数学是非常重要的,因为由于基因学的发展,生物学家采集到的大量数据必须通过解析方法加以处理。 数学理论,特别是混沌理论的发展,使人们对复杂性系统的认识更加深刻,从而提供了研究生物学中非线性动力过程的工具和方法。计算机科学的发展使大规模计算和模拟成为可能。基于人类与动物研究中的复杂性,人们对的兴趣与日俱增。 生物数学产生和发展的历史, 要追溯到16世纪。中国明朝的著名科学家徐光启(1562 - 1633)曾用数学的方法估算过人口的增长, 他说:“头三十年为一世”, 即人口大致每30年增加一倍[ 1 ]。这是把数学应用于生态问题的最早史例。1662年, J. Graunt研究了伦敦人口的出生和死亡率, 通过计算后认为: 如果略去移民, 伦敦的人口每64年将增加一倍[ 2 ]。1789年英国神父在他的著作中提出了人口按几何级数增长的理论[ 3 ]等。这些都是早期的生物数学的零碎工作。1900年,意大利著名数学家Volterra在罗马大学的一次题为“应用数学于生物和社会科学的尝试”的演讲[ 4 ] , 1901年英国统计学家Pearson创办了《生物统计杂志》(Biometri2ka) ,标志了生物数学发展的一个里程碑。人们根据生命现象的普遍特点: 多次重复、大量出现、随机性等, 以生物统计学为基础解决生命现象所面临的问题。这一阶段的工作局限于对生命现象作静止的、定量的简单描述, 研究的数学手段也仅仅是统计学、几何学和一些初等的解析方法。D ’A.W. Thomp son对这一阶段的研究成果作了总结[ 5 ] ,写出一部巨著《论生长与形式》, 作为生物数学萌芽阶段的代表作。在这本著作中提出了许多古典的生物数学问题, 直到今天仍然引起某些学者的关注, 进行讨论和研究[ 5 ]。 20世纪20年代开始, 数学在生物中的应用不再局限于静止、孤立的描述生命现象, 开始生命现象复杂的过程, 并探索其规律性。人们开始使用各种数学工具, 建立起各种各样的数学模型模拟各种生命过程。数学物理方法把许多微分方程模型带进了生物学领域, 生物数学的发展进入第二阶段。美国生态学家Lotka 在1921年研究化学反应和意大利数学家Volterra在1923年研究鱼类竞争时分别提出了现在已经成为生物数学研究中的经典模型之一的Lotka- Volterra系统。同时代的另外代表人物还有: Kostitzyn、Kolmogorov、Rashevsky等[ 5 ]。 20世纪40年代末电子计算机的发明和普及应用, 使生物数学的发展进入又一个新的时 期。由于生命现象的复杂性, 给生物数学带来大量运算, 只有利用电子计算机,一些生物数学问题的求解才成为可能, 因而计算机成为发展生物数学的基础。在此基础上许多生物数学的分支学科, 如数量分类学、生物控制论、生物信息论等在20世纪50年代以后如雨后春笋般相继产生, 并得到了发展。 20世纪70年代随着电子计算机的发展和进一步的普及, 以此为后盾的生物数学如虎添翼飞速发展。从古典的初等数学到近代数学, 从抽象数学到应用数学, 生物数学已经把数学学科的绝大部分内容置于自己的基础之中, 具有了完整的数学理论基础。特别是70年代中期, 微分方程及动力系统的新理论和新方法大量的应用于种群生态学、种群遗传学、神经生物学、流行病学、免疫学、生理学以及环境污染等问题的研究中。生物数学在利用数学工具解决问题的同时, 又提出了更为现实的问题。 20世纪90年代以来生物数学的发展进入与信息处理相结合的时代。计算机技术在以下四个方面为生物信息处理创造了条件: ?高性能微机的普及使用; ?多媒体技术的产生; ?计算机软件技术的提高; ?计算机网络技术的推广使用。在生物学数据库技术的发展和应用研究过程中, 在生物信息的收集整理存储传输中, 计算机的高速和自动化完成信息处理工作都起到了十分重要的作用。生物数学家逐渐将自己的工作建立数学模型和运算分析与生物信息处理研究紧密结合了起来。 生物数学的研究方法分为以下几个主要方面。 生命现象数量化的方法:所谓生命现象数量化,就是以数量关系描述生命现象。数量化是利用数学工具研究生物学的前提。生物表现性状的数值表示是数量化的一个方面。生物内在的或外表的,个体的或群体的,器官的或细胞的,直到分子水平的各种表现性状,依据性状本身的生物学意义,用适当的数值予以描述。数量化还表现在引进各种定量的生物学概念,并进行定量分析。如体现生物亲缘关系的数值是相似性系数。各种相似性系数的计算方法以及在此基础上的聚类运算构成数量分类学表征分类的主要内容。遗传力表示生物性状遗传给后代的能力,对它的计算以及围绕这个概念的定量分析是研究遗传规律的一个重要部分。多样性,在生物地理学和中是研究生物群落结构的一个抽象概念,它从种群组成的复杂和紊乱程度体现群落结构的特点。多样性的定量表示方法基于信息理论。 数学模型方法:为了研究的目的而建立,并能够表现和描述真实世界某些现象、特征和状况的数学系统,称为数学模型。数学模型能定量地描述生命物质运动的过程,一个复杂的生物学问题借助数学模型能转变成一个数学问题,通过对数学模型的逻辑推理、求解和运算,就能够获得客观事物的有关结论,达到对生命现象进行研究的目的。 综合分析方法:由于那些片面的、孤立的、机械的研究方法不能完全满足生物学的需要,因此,在非生命科学中发展起来的数学,在被利用到生物学的研究领域时就需要从事物的多方面,在相互联系的水平上进行全面的研究,需要综合分析的数学方法。 多元分析法:适应生物学等多元复杂问题的需要、在统计学中分化出来的一个分支领域。它是从统计学的角度进行综合分析的数学方法。多元统计的各种矩阵运算体现多种生物实体与多个性状指标的结合,在相互联系的水平上,综合统计出生命活动的特点和规律性。 不连续的数学方法 :不连续性是一切物质存在的基本属性。首先物质和能量两个最基本的概念是不连续的;再看生命现象,物种、个体、细胞、基因等等都是生命活动不连续的最小单位,不连续性表现尤其突出。因此,不连续的数学方法在生物数学中占有重要地位。 概率与统计方法 :它的应用还表现在随机数学模型的研究中。原来数学模型可分为确定模型和随机模型两大类。如果模型中的变量由模型完全确定,这是确定模型;与之相反,变量出现随机性变化不能完全确定,称为随机模型。又根据模型中时间和状态变量取值的连续或离散性,有连续模型和离散模型之分。前述几个微分方程形式的模型都是连续的、确定的数学模型。这种模型不能描述带有随机性的生命现象,它的应用受到限制。因此随机模型 成为生物数学不可缺少的部分。 系统和控制理论: 以系统和控制的观点,进行综合分析的数学方法。综合分析的特点还表现在把输出和状态的变化反馈对系统的影响,即反馈关系也考虑在内。生命活动普遍存在反馈现象,许多生命过程在反馈条件的制约下达到平衡,生命得以维持和延续。对系统的控制常常靠反馈关系来实现。 生物数学的前景是光明的: 数学家、英国皇家学会院士史都华(I(Stewart)曾经预测,21世纪最令人兴奋、最有进展的科学领域之一,必将是生物数学。美国亚利桑那州立大学生物数学系教授奥斯汀(J(Austin)在《科学》杂志发表文章称,现今爆炸性的研究工作将促使一系列学科重组,比如数学生态学、流行病学、遗传学等。一些重大国际事件,如口蹄疫、疯牛病、禽流感等全球公众卫生问题的出现,已将模型化和定量化生物学研究推向全世界。近年来,在数学和生物学结合的前沿研究方面,美国联邦和私人机构的经费投入都显著增加。我国也在努力扩大生物数学的研究和培训,如中国科技大学新近设立了生物数学系。 古希腊数学家毕达哥拉斯说:万物皆数也。意大利文艺复兴代表人物达芬奇认为,自然这本,是用数学写成的。德国哲学家康德明确地写道:一门学科能否成为科学,首先要看与数学的关系。20世纪初苏格兰动物学教授达西?汤普森在他的名著《生长与形态》中写道"细胞和组织、壳和骨骼、叶子和花朵,它们都是大千世界的一分子,它们的组成微粒同样遵守移动、塑形、整合的物理定律,它们的形态首先是数学问题"。对于今天的生物学者,数学的价值更应该体现在建立在数量化基础上的"模型化"。通过数学模型的构建,可以将看上去杂乱无章的实验数据整理成有序可循的数学问题,将问题的本质抽象出来。基于数学模型进行的生物学实验,将更多地依赖于抽象和理性,而不再是一门经验科学。 总之,数学的介入把生物学的研究从定性的、描述性的水平提高到定量的、精确的、探索规律的高水平。生物数学在农业、林业、医学,环境科学、社会科学和人口控制等方面的应用,已经成为人类从事生产实践的手段。 数学在生物学中的应用,也促使数学向前发展。实际上,系统论、控制论和模糊数学的产生以及统计数学中多元统计的兴起都与生物学的应用有关。从生物数学中提出了许多数学问题,萌发出许多数学发展的生长点,正吸引着许多数学家从事研究。它,数学的应用从非生命转向有生命是一次深刻的转变,在生命科学的推动下,数学将获得巨大发展。 当今的生物数学仍处于探索和发展阶段,生物数学的许多方法和理论还很不完善,它的应用虽然取得某些成功,但仍是低水平的、粗略的、甚至是勉强的。许多更复杂的生物学问题至今未能找到相应的数学方法进行研究。因此,生物数学还要从生物学的需要和特点,探求新方法、新手段和新的理论体系,还有待发展和完善。 《参考文献》 [ 1 ] 徐光启. 农政全书(卷四). 玄扈先生井田考 [ 2 ] 陈兰荪,陆征一,马万彪. 生物数学进展[ J ]. 生物数学通讯 [ 3 ]生物数学- 维基百科,自由的百科全书 [ 4 ] 生物数学_互动百科 [ 5 ] 中国生物数学学会-The Chinese Society for Mathematical Biology(CSMB) [ 6 ] 生物数学学报- Journal of Biomathematics -- 维普中文期刊
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