生物数学的起源与发展论文

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1、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、生物信息论、生物系统论、生物控制论和生物方

2、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

3、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

4、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.Thompson对这一阶段的研究成果作了总结[5

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,开始分析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

6、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

7、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

8、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:①高性能微机的普及使用;②多媒体技术的产生;③计算机软件技术的提高;④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