13、从分子到生物体:复制因子的奥秘

从分子到生物体:复制因子的奥秘

在生命的演化历程中,复制因子扮演着至关重要的角色。它们是自然选择进化的基础,推动着生命从简单到复杂的演变。本文将深入探讨复制因子的相关知识,包括其定义、特性以及不同类型的复制因子。

复制因子与自然选择

复制因子是能够进行自我复制的实体,它们可以是化学分子、生物大分子,甚至是更复杂的生物体。自然选择进化的发生需要有进化单元,这些单元必须具备复制(即增殖)、变异和遗传的能力。如果没有选择,变异的相对频率会通过中性漂变而改变,但当环境允许某些变异比其他变异更快地复制时,这些更适应环境的变异就会占据主导地位。

有一种特殊的复制因子能够实现指数(马尔萨斯式)增长。从数学上可以简单证明,这种增长方式会导致适者生存,而非先到者生存(亚指数增长)或常见者生存(双曲增长)。指数增长是复制因子群体产生适应性的重要条件。

我们假设,任何能够同化与自身构建模块并非完全相同的原材料的非平凡物质自我复制系统,要么基于化学过程,要么模拟化学过程。巧合的是,类似化学的组合方式为任何已知的开放式进化物质系统带来了开放性。

复制因子是自催化剂

自催化是一个源自化学的著名概念。奥格尔指出:“所有复制系统从定义上来说都是自催化的,而所有自催化系统在某种意义上都会导致复制。”这与道金斯对复制因子的定义相契合,他将复制因子定义为“宇宙中任何能够被复制的东西”。

自催化是指一个实体促进更多同类实体出现的过程。在物理系统中,这个过程需要输入物质,并且可能产生其他实体,但关键是目标实体能够过剩产生。需要注意的是,在上述定义中,并没有提及遗传或变异:自催化并不要求实体具备遗传变异的能力,只要求它能够增殖单一变异体。不

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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