1、膜计算：理论、应用与实现的交织探索

膜计算：理论、应用与实现的交织探索

1. 膜计算概述

膜计算，也可称为细胞计算，是自然计算的一个分支。它旨在从生物细胞的结构和功能中抽象出计算模型，这些细胞可以单独存在，也可以在细胞群体、组织、器官甚至神经网络中相互协作。所得到的模型形成了一个多样化且通用的建模框架，具有一系列从理论计算机科学角度来看颇具吸引力的特征。

从理论计算机科学的角度而言，膜计算模型在设想新的计算设备、涉及计算机架构的新思想、数据结构、对这些结构的操作以及组织/控制计算的方式等方面具有直接且有前景的影响，这对计算能力和计算复杂性/效率都有积极作用。从应用的角度来看，这些模型是分布式和并行的，涉及离散数学，适用于从生物学、经济学、语言学到工程学等众多领域的各种过程，而传统基于连续数学（如微分方程）的工具在这些领域往往无法应用。此外，膜计算模型还具有易于扩展、非线性复杂行为、易于编程以及易于理解和透明等优点。

在膜计算研究启动后的二十多年里，积累了大量的文献。起初，主要进行的是理论计算机科学方面的研究，包括对模型（在该领域简称为P系统）的各种变体进行研究，试图捕捉更多的生物学特征或受“经典”计算机科学的启发。研究内容还涉及计算能力与图灵、乔姆斯基层次结构等常见计算层次结构的比较，以及计算复杂性结果。这些结果对于自然计算模型来说是可以预期的，例如图灵通用性，有时甚至可以通过意想不到的“简单”模型实现；还能加速计算，理论上可以在可行的时间（通常是多项式时间）内解决难以处理的问题（通常是NP完全问题）。

2. 膜系统的软件实现

2.1 软件实现的重要性

对于膜系统的应用以及理论研究（尤其是接近应用边缘的理论，如计算复杂性）而言，膜系统的模拟器和实现