КА - модель конечного автомата. Если экосистема - конечный автомат, то ее можно так моделировать в принципе.
Программа КА - правила перехода - включают расширение возможных состояний. В этом смысле программа КА в той ее части, которая касается возможных состояний - аналог ДНК. Представим себе одноклеточный организм, который делится. Все их воспроизведения являются по сути продолжением одного организма. Каждое успешное воспроизведение ДНК - новая клетка, но организм по сути тот же (неполовое размножение).
Лента - это внешняя по отношению к ДНК среда с ходом времени. То есть ДНК воспроизводится во внешнюю среду.
Все коэффициенты, как Ты помнишь, имеют экологическую интерпретацию, повторю:
1. Вероятность ошибки x - физический фактор среды, например, уровень радиации. Радиационные всплески препятствуют нормальной репликации ДНК.
2. "Порог эволюции" - у меня в программе 0,5 - значение коэффициента воспроизведения, при котором возможно усложение программы. По сути, это выживаемость потомства. Если воспроизводится больше организмов, чем минимум выживаемости, то появляется пространство для генетических вариаций (примечание - учтя выживаемость в таком виде, смертность на самой ленте вводить уже не нужно).
3. Наконец, "коэффициент эволюции" v - внутренний параметр, характеризующий длину цикла воспроизведения ДНК. Чем длинее цикл, тем больше вероятность изменений генетического материала и одновременно тем резче уменьшается размножаемость и склонность к риску (К-сдвигу в развитии популяции). То есть более простые организмы склонны к экспансии, а более сложные - к выживанию в заданной среде.

Итого. Есть ДНК, воспроизводящаяся во внешнюю среду, усложняющаяся случайно и упрощающаяся вследствие отбора. Все вместе есть генетическая эволюция.

(Reply to this) (Parent) (Thread)

Все это мне очень не нравится.
> Если экосистема - конечный автомат
Если.

> Представим себе одноклеточный организм, который делится.
> Все их воспроизведения являются по сути продолжением одного организма.
> Каждое успешное воспроизведение ДНК - новая клетка, но организм по сути
> тот же (неполовое размножение).
Возможные взаимодействия между клетками не учитываются вообще? Занятно.

> Лента - это внешняя по отношению к ДНК среда с ходом времени. То есть
> ДНК воспроизводится во внешнюю среду.
Что-то мне не видно как эта лента отображает внешнюю среду. Мне вообще не ясно чему соответствую клетки автомата - клеткам организма? А расположение их - "территориальному" расположению? Или только временному? Зачем нам нужно запоминать это "временное расположение" (грубо говоря, что Н делений назад была воспроизведена клетка К)? Судя по проге - незачем, ибо они даже и не записываются. Нет у тебя ленты в проге.

> Все коэффициенты, как Ты помнишь, имеют экологическую интерпретацию
Вот ничего такого не помню.

> 1. Вероятность ошибки x - физический фактор среды, например, уровень
> радиации. Радиационные всплески препятствуют нормальной репликации ДНК.
Это в смысле нормальному делению? Угум. Но взамен мы имеем что - опять деление, только не нормальное? Это "cell=INT (RND*colors)+1" значит что при ошибке вместо следующего цвета (кстати, какое отношение эта последовательность цветов имеет к реальности, чему соответствуют цвета? мне не понятно) появляется другой? Не логичнее ли предположить что деления с большей вероятностью вообще не будет, а будет смерть клетки.

> у меня в программе 0,5 - значение коэффициента воспроизведения
Что такое этот коефициент воспроизведения и что он отображает?

> Если воспроизводится больше организмов, чем минимум выживаемости,
> то появляется пространство для генетических вариаций
А организмы знают? Откуда известно что генетические вариации возникают только если воспроизводится больше организмов, чем минимум выживаемости?

(Reply to this) (Parent) (Thread)

>> Если экосистема - конечный автомат
>Если.
Вообще-то, если теория отбора верна, то по идее, число факторов среды конечно, организма тоже, число популяции тоже... иначе непонятно, к чему приспосабливаться. Ладно, это уже дебри. Примем как исходное допущение, если Ты не считаешь, что оно в корне неверно - но о верности теории отбора спорить, наверное, нет смысла сейчас...

>Возможные взаимодействия между клетками не учитываются вообще? >Занятно.
Какие взаимодействия? Опять же, динамика популяции, конкуренция особей итд нас не интересует сейчас. Какие еще возможные взаимодействия?

>Мне вообще не ясно чему соответствую клетки автомата - клеткам >организма?
Воспроизведенным генам. Потому и запоминать их незачем.

>Не логичнее ли предположить что деления с большей вероятностью >вообще не будет, а будет смерть клетки.
Точнее, летальная мутация. Репликация происходит так же, как копирование с проверкой. Сначала копируем, потом проверяем. В реале проверяет отбор. Ошибочная клетка просто не выживет. Поэтому в модели ошибочное копирование не засчитывается как успешное, вот и все.

>> у меня в программе 0,5 - значение коэффициента воспроизведения
>Что такое этот коефициент воспроизведения и что он отображает?
Процент успешных воспроизведений. Написано ж. :)

>А организмы знают? Откуда известно что генетические вариации >возникают только если воспроизводится больше организмов, чем >минимум выживаемости?
Отбор. Если воспроизводимость 0.4, а выживаемость 0.5, то ни одна особь не выживет в среде. Какие уж тут вариации. Если существует зазор между воспроизводимостью и выживаемостью, то среда оставляет "простор для маневрирования". Генетические вариации есть всегда, но выживают они только, если есть резерв приспособляемости. Биоразнообразие этим и объясняется. Если бы однородная среда жестко задавала условия выживания, то был бы один-единственный вид, наиболее приспособленный.

(Reply to this) (Parent) (Thread)

> динамика популяции, конкуренция особей итд нас не интересует сейчас
Динамика как статистическое отображение числа клеток не интересует сама по себе. А вот как фактор, влияющий на "воспроизведение генов"? Не должна ли учитыватся в алгоритме?

> Генетические вариации есть всегда
Так значит есть всегда. А воспроизведимость и выживаемость ведь не константы.

>>> у меня в программе 0,5 - значение коэффициента воспроизведения
>> Что такое этот коефициент воспроизведения и что он отображает?
> Процент успешных воспроизведений. Написано ж. :)
Так он задан наперед? А зачем "вероятность ошибки"?

(Reply to this) (Parent) (Thread)

>Динамика как статистическое отображение числа клеток не >интересует сама по себе. А вот как фактор, влияющий >на "воспроизведение генов"? Не должна ли учитыватся в >алгоритме?
Не влияет динамика популяции на репликацию ДНК.

>А воспроизведимость и выживаемость ведь не константы.
Воспроизводимость не константа, она меняется обратно сложности программы. Голубая линия на графиках. Пересмотри еще раз программу или описание модели.
Выживаемость - фактор среды - константа, потому что мы рассматриваем стабильную среду.

>>>> у меня в программе 0,5 - значение коэффициента воспроизведения
>>> Что такое этот коефициент воспроизведения и что он отображает?
>> Процент успешных воспроизведений. Написано ж. :)
>Так он задан наперед? А зачем "вероятность ошибки"?
Кто задан наперед? Там было написано:
"Порог эволюции" - у меня в программе 0,5 - значение коэффициента воспроизведения, при котором возможно усложение программы. По сути, это выживаемость потомства.
Коэффициент воспроизведения рассчитывается, его пороговое значение экзогенно. Читай или программу, или описание, но внимательнее, ради бога...

(Reply to this) (Parent) (Thread)

> Не влияет динамика популяции на репликацию ДНК.
А на вероятность успеха репликации влияет?

(Reply to this) (Parent) (Thread)

Нет, потому что среда клетки и среда экосистемы - разные вещи.

(Reply to this) (Parent)

> в той ее части, которая касается возможных состояний - аналог ДНК
Если мы моделируем, пардон, ты моделируешь только "возможные состояния", то, согласись, это не есть модель генетической эволюции, а только аспекта.

"Вероятность ошибки x - физический фактор среды"
Вероятность это вероятность - статистическая величина, а не "физический фактор". Её надо бы рассчитать, а не просто жестко задать "от фонаря". Причем здесь она не меняется вообще, а ведь вполне возможно должна бы коррелировать например с некоторыми параметрами организма, скажем расти с ростом числа живых клеток. Как ты считаешь?

(Reply to this) (Parent) (Thread)

>это не есть модель генетической эволюции, а только аспекта.
Смотри выше про три аспекта эволюции.

>Вероятность это вероятность - статистическая величина, а >не "физический фактор". Её надо бы рассчитать, а не просто жестко >задать "от фонаря".
Что значит "рассчитать"? Включать какие-то дополнительные, произвольно выбранные факторы? Вероятностные величины - это вполне нормальное представление факторов, которые либо неизвестны напрямую, либо факторный анализ неоправданно сложен. Есть проблема аккуратного моделирования вероятностной величины, то есть ее распределения. Здесь распределение равномерное. Можно было взять нормальное. Но принципиально бы ничего не изменилось.

>должна бы коррелировать например с некоторыми параметрами >организма, скажем расти с ростом числа живых клеток.
Как вероятность ошибки при воспроизведении ДНК _в_клетке_ может расти с ростом числа живых клеток? Она будет зависеть от механизма воспроизведения и от среды. Если механизм воспроизведения не меняется, остается только среда.
Есть такое понятие "экзогенный фактор", то есть заданный вне модели. Вот вероятность ошибки - это экзогенный фактор в данном случае.

(Reply to this) (Parent) (Thread)

> Здесь распределение равномерное. Можно было взять нормальное.
> Но принципиально бы ничего не изменилось.
Если изменить распределение (взять скадем Пуасснона), то результаты должны изменится. Такая вероятность как в теории вероятностей предполагает равномерное распределение.

> Что значит "рассчитать"?
То и значит.
> Включать какие-то дополнительные, произвольно выбранные факторы?
Почему произвольно? Надо включать те факторы, которые имеют значение.

> ДНК _в_клетке_ может расти с ростом числа живых клеток?
> Она будет зависеть от механизма воспроизведения и от среды.
Рост числа клеток меняет среду + эти клетки кстати тоже среда (самый дурацкий пример: травинка в чистом перепаханном поле и травинка в лесу среди сотен таких же, потребляющих её близлежащие ресурсы).

> Есть такое понятие "экзогенный фактор", то есть заданный вне модели
Очень интересно, но это ничего не говорит о том ПОЧЕМУ он в данном случае задается вне модели.

(Reply to this) (Parent) (Thread)

Опять разделяю коммент.

Нельзя включить в модель все факторы, которые имеют значение. Чем больше факторов мы включаем, тем хуже будут статистические параметры этой модели. Конечно, у нас нет никакой реальной статистики, но все равно усложнение модели внешне делает ее более правдоподобной, а описательную способность ее уменьшает. Да и работать с моделью, которая не укладывается в голове, очень сомнительное удовольствие.

Что касается среды. Не стоит путать среду клетки, влияющую на воспроизведение ДНК (в которой среде и проявляется фактор ошибки) и среду экосистемы. Среда клетки соответствует первичному океану и не меняется миллиарды лет. Среда экосистемы интегрирована вместе со всем остальным в один фактор внешней среды.

>> Есть такое понятие "экзогенный фактор", то есть заданный вне модели
>Очень интересно, но это ничего не говорит о том ПОЧЕМУ он в данном случае задается вне модели.
Для того, чтобы сохранить модель операбельной, а не переусложнять ее тем, что в данном случае нас не интересует.

(Reply to this) (Parent) (Thread)

> Чем больше факторов мы включаем, тем хуже будут статистические
> параметры этой модели.
Всю жизнь считал что дело обстоит "с точностью до наоборот"

(Reply to this) (Parent) (Thread)

Если бы у нас была реальная статистика, мы могли бы посчитать скорректированный коэффициент детерминации R2, то есть насколько хорошо модель описывает реальные данные. И вот если у модели хороший R2 и мы добавим еще один фактор, то скорректированный R2 уменьшится, потому что добавление еще одного фактора ничего существенного нам не прибавляет, а вот проблемы учета взаимодействия между факторами увеличивает - до полной непригодности модели. Поэтому при прочих равных чем меньше факторов, тем лучше.

(Reply to this) (Parent) (Thread)

> если у модели хороший R2 и мы добавим еще один фактор, то
> скорректированный R2 уменьшится
Т.к. у нас R2 нет, то мы никак не можем быть уверены что он - "хороший".

> обавление еще одного фактора ничего существенного нам не прибавляет
А у нас тут факторов что-то не густо

> Поэтому при прочих равных чем меньше факторов, тем лучше.
В идеале значит 0. Да только нет здесь прочих равных.

(Reply to this) (Parent)