鱼群中的亚临界逃逸波
摘要：在类似神经网络和动物群体这样的生命系统中，通过相互作用单位的动态过程来处理有关环境的信息。这些单位可以在不同宏观行为之间转变。在接近这种转折点（或临界点）附近，集体计算通常被认为是优化的，因为与此相关的对扰动的最大敏感性和信息的快速传播。然而，对于生物系统而言，最优性取决于环境背景，使得灵活的、依赖于环境的不同临界点距离的选择可能比其独特性更有益。在这里，我们研究了在两个感知到的环境风险水平下群体行为中的逃逸波，我们调查了a）临界性离的距离是否受到环境变化的调节和b）个体级别是通过关键点的特殊性质还是通过对关键点距离的调节来获得的福利。我们发现观察到的鱼群是次临界的（不是最大响应和对环境提示最敏感的），但在感知风险增加时，它们会减小到临界点的距离。考虑到个体的两种错误检测成本，我们发现最佳的临界点距离取决于环境的风险性和噪声性，这可能解释了观察到的行为。我们的结果凸显了评估动物集体中个体与临界点不同距离的生物学后果的益处。这为集体系统的适应功能提供了见解，并推动了对使系统进行这种特定权衡的进化力量的未来问题。
作者：Winnie Poel, Bryan C. Daniels, Matthew M. G. Sosna, Colin R. Twomey, Simon P. Leblanc, Iain D. Couzin, Pawel Romanczuk
论文ID：2108.05537
分类：Biological Physics
分类简称：physics.bio-ph
提交时间：2021-08-13