进化领域可以解释生态学中高维复杂性的模式
摘要：生态系统的一个独特特性是即使是最简单的具有少数物种的社区也能展示出各种复杂的行为模式。这种复杂性通常归因于具有非常高自由度的随机因素。对这些简单网络进化的传统研究在解释复杂性方面往往受到限制，因为它将进化适应限制在一个没有惯性的过程中，自由度很少，仅能实现渐进、适度复杂的行为。我们提出了一个模型，灵感来自于经典物理学中的粒子介导场现象，并结合适应性的基本概念，该模型表明靠近适应性特征最佳值的小而高维混沌动态可以帮助解释大多数生态数据集共享的复杂特性，如无周期性和粉红色的分形噪声频谱。通过检查一个简单的捕食者-猎物模型并引用真实的生态数据，我们展示了这种类型的复杂性可能很容易被与随机性混淆或掩盖，特别是当由与底层动态具有变异性和谱特性的随机因素所推动或放大时。
作者：James Wilsenach, Pietro Landi and Cang Hui
论文ID：1610.09720
分类：Populations and Evolution
分类简称：q-bio.PE
提交时间：2022-03-18