Metody modelowania populacji

Na przykładzie modelu populacji autorka zaprezentowała sposoby konstrukcji modeli biologicznych – wyraźnie podkreślając ich związek z materialnie istniejącym układem doświadczalnym – sposób jego zaprogramowania w językach C++ i Pascal oraz metody analizy wyników takiego doświadczenia.

Przez formalizację modeli i ich opis w języku teorii procesów stochastycznych przedstawiła ich formalne związki z tzw. matematycznymi modelami populacji wyrażanymi między innymi równaniami lub układami równań różniczkowych. Przez to modele te uzyskują nową interpretację, tracąc z jednej strony na znaczeniu (są jedną z wielu zbiorczych charakterystyk wyników modelowania), a z drugiej strony zyskują status najważniejszej zbiorczej charakterystyki wyników modelowania. Służą przede wszystkim do przewidywania zachowania się realizacji związanych z danym modelem.

Publikacja powstała na pograniczu matematyki, ekologii i informatyki, a jej celem jest pokazanie wzajemnych związków między modelami informatycznymi populacji a modelami matematycznymi zmiennych liczbowych charakteryzujących takie populacje. Jest to praktyczne studium modelowania tego samego za pomocą różnych metod.

Spis treści:

Część I. Modele logistyczne populacji
1. Populacja jako obiekt matematyczny
2. Symulowanie populacji w czasie dyskretnym
3. Symulowanie populacji w czasie ciągłym
4. Model populacji jako proces stochastyczny w czasie dyskretnym
5. Model populacji jako proces stochastyczny w czasie ciagłym
6. Stochastyczne przybliżenia dynamik liczebności populacji
7. Przewidywane dynamiki liczebności populacji

Część II. Modele powstałe na bazie modelu logostycznego
8. Modyfikacja założeń przykładowych populacji
9. Różnicowanie osobników w populacji
10. Układy dwóch i więcej populacji, modele ekosystemu
11. Przestrzeń w modelach populacji
12. Elementy genetyki populacyjnej i ewolucji