10、膜计算作为建模工具：从塞维利亚回顾与展望

膜计算作为建模工具：从塞维利亚回顾与展望

1 引言

膜计算（MC）作为一种受到分子和细胞生物学启发的计算学科，自其诞生以来便迅速发展成为计算科学中的一个重要分支。膜计算不仅提供了新的计算模型，还因其高度并行和分布式的特性，成为生物过程建模的有力工具。在这一领域，塞维利亚大学自然计算研究小组（RGNC）的工作尤为突出，尤其是由马里奥·德赫苏斯·佩雷斯-希门尼斯教授及其团队所做的贡献。本文将回顾膜计算在建模工具中的应用，并展望未来的发展方向。

2 计算建模

计算建模和模拟是现代科学研究方法的重要组成部分。当我们识别出某些物理或生物现象时，这些现象通常可以被视为复杂系统。复杂系统由多个元素（称为“参与者”）组成，这些元素遵循相对简单的规则进行互动，展现出整体的复杂行为。这种行为通常被称为涌现性，意味着系统的演变展示了一些特殊的属性，这些属性并不是从其组成部分的局部动态中简单推断出来的。

在设计模型时，首先需要主观决定哪些成分（参与者、特征、变量）将构成这个模型。判断哪些成分足够重要以被包含是一个与现象为何引起兴趣有关的决定。更准确地说，Regev和Shapiro在文献中解释说，一个好的模型应该结合以下关键的可取属性：相关性、可读性、可扩展性和计算上的可处理性。因此，我们必须在两个冲突的目标之间找到平衡。一方面，我们应该尽可能多地捕捉成分以产生一个相关且现实的模型；另一方面，我们应该尽量保持模型尽可能简单，以便容易解释和操作。

模型设计的一个基本阶段是验证。为此，我们需要软件模拟工具，使我们能够运行虚拟实验，以便在各种初始条件下对其动态进行可靠的分析。这就是实际可行性概念发挥作用的地方。

3 历史概述