生物数学模型与进展文献综述
数学建模文献综述
数学建模文献综述数学建模文献综述摘要：综述数学建模方法前言：数学建模，就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。
数学模型是一种模拟，是用数学符号，数学式子，程序，图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻画，它或能解释某些客观现象，或能预测未来的发展规律，或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略。
应用知识从实际课题中抽象、提炼出数学模型的过程就称为数学建模。
在21世纪新时代下，信息技术的快速发展使得数学建模成了解决实际问题的一个重要的有效手段。
正文：自从20世纪以来，随着科学技术的迅速发展和计算机的日益普及，人们对各种问题的要求越来越精确，使得数学的应用越来越广泛和深入，特别是在21世纪这个知识经济时代，数学科学的地位会发生巨大的变化，它正在从国家经济和科技的后备走到了前沿。
经济发展的全球化、计算机的迅猛发展、数学理论与方法的不断扩充，使得数学已经成为当代高科技的一个重要组成部分和思想库，数学已经成为一种能够普遍实施的技术。
培养学生应用数学的意识和能力已经成为数学教学的一个重要方面。
而数学建模作为数学方面的分支，在其中起到了关键性的作用。
谈到数学建模的过程，可以分为以下几个部分：一.模型准备了解问题的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。
以数学思想来包容问题的精髓，数学思路贯穿问题的全过程，进而用数学语言来描述问题。
要求符合数学理论，符合数学习惯，清晰准确。
二.模型假设根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。
三.模型建立在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量常量之间的数学关系，建立相应的数学结构。
四.模型计算利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算（或近似计算）。
其中需要应用到一些计算工具，如matlab。
五.模型分析对所要建立模型的思路进行阐述，对所得的结果进行数学上的分析。
开题报告的研究手段
开题报告的研究手段开题报告是研究生阶段的一项重要任务，它是研究生课程的起点，也是后续研究工作的基础。
在开题报告中，研究生需要明确自己的研究方向和目标，并提出相应的研究问题和研究方法。
本文将探讨开题报告的研究手段，帮助研究生更好地完成开题报告。
首先，开题报告的研究手段之一是文献综述。
文献综述是对相关研究领域已有研究成果的系统梳理和总结，通过查阅大量文献，研究生可以了解到前人在该领域的研究进展、存在的问题以及研究方法等。
在文献综述中，研究生可以引用前人的研究结果，从而支持自己的研究问题和研究方法的合理性。
此外，文献综述还可以帮助研究生发现前人研究中的不足之处，为自己的研究提供改进的思路和切入点。
除了文献综述，开题报告的研究手段还包括实证研究和理论分析。
实证研究是通过实际的数据采集和分析来验证研究假设或解决研究问题的方法。
在开题报告中，研究生可以提出一些实证研究的方法，如问卷调查、实地观察、实验设计等，以获取相关数据并进行分析。
通过实证研究，研究生可以验证自己的研究问题和研究方法的可行性和有效性。
与实证研究相对应的是理论分析。
理论分析是通过对已有理论的梳理和分析，来解决研究问题或验证研究假设的方法。
在开题报告中，研究生可以引用相关理论，对其进行批判性分析和比较，从而得出自己的研究观点和结论。
理论分析可以帮助研究生深入理解研究问题的本质和背后的原理，为自己的研究提供理论支持和指导。
此外，开题报告的研究手段还包括案例研究和模型构建。
案例研究是通过对具体案例的深入研究和分析，来揭示研究问题的本质和规律的方法。
在开题报告中，研究生可以选择一些典型的案例进行研究，通过对案例的详细描述和分析，来支持自己的研究观点和结论。
模型构建是通过建立一定的数学模型或逻辑模型，来描述和解释研究问题的方法。
在开题报告中，研究生可以提出一些模型构建的方法，如数学模型、统计模型、逻辑模型等，以帮助自己深入理解研究问题的本质和规律。
综上所述，开题报告的研究手段包括文献综述、实证研究、理论分析、案例研究和模型构建等。
文献综述
文献综述是在确定了选题后，在对选题所涉及的研究领域的文献进行广泛阅读和理解的基础上，对该研究领域的研究现状（包括主要学术观点、前人研究成果和研究水平、争论焦点、存在的问题及可能的原因等）、新水平、新动态、新技术和新发现、发展前景等内容进行综合分析、归纳整理和评论，并提出自己的见解和研究思路而写成的一种不同于毕业论文的文体。
它要求作者既要对所查阅资料的主要观点进行综合整理、陈述，还要根据自己的理解和认识，对综合整理后的文献进行比较专门的、全面的、深入的、系统的论述和相应的评价，而不仅仅是相关领域学术研究的“堆砌”。
检索和阅读文献是撰写综述的重要前提工作。
一篇综述的质量如何，很大程度上取决于作者对本题相关的最新文献的掌握程度。
如果没有做好文献检索和阅读工作，就去撰写综述，是决不会写出高水平的综述的。
好的文献综述，不但可以为下一步的学位论文写作奠定一个坚实的理论基础和提供某种延伸的契机，而且能表明写本综述的作者对既有研究文献的归纳分析和梳理整合的综合能力，从而有助于提高对学位论文水平的总体评价。
在《怎样做文献综述——六步走向成功》中，劳伦斯·马奇和布伦达·麦克伊沃提出了文献综述的六步模型，将文献综述的过程分为六步：选择主题、文献搜索、展开论证、文献研究、文献批评和综述撰写。
文献综述根据研究的目的不同，可分为基本文献综述和高级文献综述两种。
基本文献综述是对有关研究课题的现有知识进行总结和评价，以陈述现有知识的状况；高级文献综述则是在选择研究兴趣和主题之后，对相关文献进行回顾，确立研究论题，再提出进一步的研究，从而建立一个研究项目。
高级文献综述是确立原创性研究问题的基础，也是对一个研究问题进行探索的基础。
编辑本段相关格式文献综述的格式与一般研究性论文的格式有所不同。
这是因为研究性的论文注重文献综述研究的方法和结果，而文献综述介绍与主题有关的详细资料、动态、进展、展望以及对以上方面的评述。
数学专业文献综述范文
数学专业文献综述范文文章一：数学专业文献综述——函数逼近理论函数逼近理论是数学专业中一个重要的研究领域，它主要研究的是利用已知的函数近似地求解未知函数。
本篇文章将从函数逼近基础、线性逼近和非线性逼近三个方面探讨函数逼近理论的研究进展。
一、函数逼近基础函数逼近基础是函数逼近理论的重要组成部分，主要研究的是通过一定的逼近方法，构造近似函数，从而近似地求得未知函数。
在函数逼近基础领域，研究者主要关注的是逼近过程中的误差估计和收敛性质。
二、线性逼近线性逼近是函数逼近中的一种常见方法，它是指使用一组线性函数去近似未知函数。
在线性逼近领域，研究者主要关注的是基函数的选取和线性组合的系数计算方法。
近年来，深度学习技术的发展使得线性逼近在实际应用中得到了广泛的应用。
三、非线性逼近非线性逼近是函数逼近中的另一种常见方法，它是指使用一组非线性函数去近似未知函数。
在非线性逼近领域，研究者主要关注的是选取的非线性函数的充分性和逼近精度等问题。
近年来，机器学习技术的发展使得非线性逼近在实际应用中得到了广泛的应用。
综上所述，函数逼近理论的研究涵盖了函数逼近基础、线性逼近和非线性逼近等多个方面。
未来，基于机器学习技术的函数逼近方法将得到更加广泛的应用。
文章二：数学专业文献综述——微分几何微分几何是数学专业中一个重要的研究领域，它主要研究的是空间上的曲面和流形的性质。
本篇文章将从微分流形、黎曼度量和微分流形上的微积分三个方面探讨微分几何的研究进展。
一、微分流形微分流形是微分几何中的关键概念，它是指一个可以被局部地看做与欧几里得空间同构的空间。
在微分流形领域，研究者主要关注的是流形的切空间、切丛和余切丛等基本概念，以及它们的光滑性质。
二、黎曼度量黎曼度量是微分几何中的重要工具，它是指在微分流形上定义的一个内积和长度的概念。
在黎曼度量领域，研究者主要关注的是黎曼度量的充分性和唯一性、范数和距离的定义，以及它们在诸如广义相对论等领域的应用。
博士后出站报告
博士后出站报告一、背景和目标作为博士后研究人员，我在过去两年里，在XX大学的XX实验室从事了XX领域的研究工作。
本报告旨在总结我的博士后研究成果，并对未来的研究方向和发展做出展望。
二、研究内容与方法在本次研究中，我的研究内容主要集中在XX领域的XX问题上。
我采用了以下方法和步骤：1.文献综述：通过系统性地阅读相关文献，了解和掌握该领域的研究现状和进展。
2.问题定义：根据文献综述的结果，确定研究中所涉及的关键问题。
3.数据收集：收集并整理相关的实验数据和文本资料。
4.模型构建：根据问题定义和数据特征，设计并构建适用的数学模型。
5.算法实现：运用合适的算法和工具对模型进行实现和求解。
6.结果分析：对实验结果进行统计分析和可视化展示，并与前期的研究成果进行比较和验证。
7.论文撰写：将研究工作整理成论文，并提交到相关学术期刊或会议上进行评审和发表。
三、研究成果在研究过程中，我主要取得了以下成果：1.实证研究：通过采集大量的实验数据并进行分析，我得出了一系列关键结论，并解决了某些相关领域的研究问题。
2.模型改进：通过对传统数学模型的改进和优化，我提高了模型的预测准确率和实用性。
3.论文发表：我在该领域的顶级学术期刊上发表了两篇研究论文，并通过学术会议交流和讨论了我的研究成果。
四、研究收获与启示在博士后研究期间，我经历了许多挑战和困难，但也取得了一些重要的收获和启示：1.学术能力提升：通过深入的研究和与他人的交流，我的学术能力得到了显著提升。
我学会了批判性思维和科学方法论，培养了自己独立解决问题的能力。
2.团队合作：在实验室的合作中，我积极与他人合作，学会了如何有效地与团队成员合作，分工合作与沟通协作，取得了良好的工作效果。
3.学术网络扩展：与其他领域的专家学者进行交流和合作，我扩展了自己的学术网络，获取了更多的研究资源和合作机会。
五、未来研究方向与展望基于本次研究取得的成果和经验，我将进一步深入研究XX 领域的相关问题，并希望在以下方向上进行拓展：1.深度学习应用：随着人工智能技术的不断发展，深度学习在多个领域中具有广泛的应用前景。
生科竞赛文献综述格式
生科竞赛文献综述格式
生科竞赛文献综述格式通常包括以下几个部分：
1. 引言：简要介绍文献综述的主题和目的，说明综述的背景和重要性。
2. 文献综述：对主题进行深入探讨，涵盖相关领域的主要研究成果，包括重要的实验、观察、理论和模型。
这个部分应该按照一定的逻辑顺序进行组织，例如按照时间顺序、主题分类或研究方法等。
3. 讨论：对文献综述中的主要观点和发现进行深入分析，指出它们的优缺点和局限性。
此外，还需要提出自己的见解和预测，指出未来可能的研究方向。
4. 结论：总结文献综述的主要观点和发现，强调它们的意义和影响。
此外，还需要对文献综述进行评价，指出其优点和不足之处。
在撰写生科竞赛文献综述时，需要注意以下几点：
1. 选好主题：选择一个具体、有意义的主题，能够为该领域的研究做出贡献。
2. 收集文献：尽可能收集与主题相关的文献，包括最新的研究成果和经典文献。
3. 整理文献：对收集到的文献进行整理、分类和筛选，确保其质量和相关性。
4. 撰写综述：按照规定的格式撰写综述，注意逻辑性和条理性，避免出现重复和矛盾。
5. 引用文献：在综述中引用相关文献时，需要按照规定的格式进行标注和引用，避免出现学术不端行为。
总之，生科竞赛文献综述格式需要符合学术规范和要求，内容需要具有深度和广度，条理清晰、结构完整、逻辑严谨。
开题报告中的研究方法与模型构建分析
开题报告中的研究方法与模型构建分析在科学研究中，研究方法和模型构建是解决问题和验证假设的核心步骤。
通过选择合适的研究方法和构建有效的模型，研究者能够准确地获取数据、分析问题，并得出一定的结论。
本文将探讨开题报告中的研究方法与模型构建分析，并提供一些相关的指导。
一、研究方法分析研究方法是进行科学研究的手段和途径，对于开题报告来说，选择适合的研究方法是非常关键的。
下面提供几种常见的研究方法，并分析其优缺点：1. 实证研究方法实证研究方法是通过观察、实验、测量等手段，基于实际数据进行分析和验证。
该方法注重数据的准确性和可靠性，能够提供客观的研究结果。
然而，实证研究方法通常需要大量的样本和实验设备，且对研究者的操作技能要求较高，研究周期较长。
2. 文献综述方法文献综述方法是通过查阅相关文献资料，综合分析已有研究成果，总结现有知识和观点。
该方法主要适用于分析研究领域的前沿问题和发展趋势。
然而，文献综述方法依赖于已有的文献资料，可能存在信息的滞后性和不完整性。
3. 调查问卷方法调查问卷方法是通过设计合适的问卷调查，获得被调查者的观点和态度等信息。
该方法能够快速获取大量数据，并减少主观因素的干扰。
然而，调查问卷方法可能存在回答者主观偏见和样本的局限性问题。
二、模型构建分析模型是研究对象的简化和抽象，通过构建模型，可以对问题进行定量的分析和预测。
下面介绍几种常见的模型构建方法：1. 数学模型数学模型是通过数学符号和方程来描述和表达问题。
该模型可以精确地描述问题的属性和关系，通过数学分析可以得出准确的结论。
然而，数学模型需要具备一定的数学功底和分析能力。
2. 统计模型统计模型是通过对数据进行统计分析，建立数学统计关系，使得结果更有说服力和可信度。
该模型将数据与统计理论相结合，能够发现隐藏的规律和趋势。
然而，统计模型对数据的准确性和样本的代表性有一定要求。
3. 计算机模型计算机模型是通过计算机程序和算法来模拟和解决问题。
文献研究方法有哪些
文献研究方法有哪些
在文献研究中，有以下几种常见的研究方法：
1. 文献综述：对已有文献进行全面梳理和总结，分析各研究的方法、结果、不足之处等。
2. 实证研究：通过实证数据的收集与分析，验证研究假设或回答研究问题。
3. 实验研究：在控制变量的条件下，对不同条件下的情况进行比较，以验证特定因素对研究对象的影响。
4. 调查研究：通过问卷、访谈等方式收集大量样本数据，分析数据来回答研究问题。
5. 案例研究：通过深入研究少数个案，通过对研究对象进行详细观察和分析，以深入理解特定现象或问题。
6. 模型构建和模拟：根据已有数据和理论基础，建立数学模型，通过模拟实验来预测和解释现象。
7. 文本分析和内容分析：对文本进行系统的、定量或定性的分析，以揭示其中的模式和关系。
这些研究方法都不需要在文中出现相同的标题文字，而是需要根据研究目的和问题确定相应的方法，并在文章中进行描述。
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前沿知识讲座（论文）题目：生物数学人口模型
学生姓名： XXX
学号：12****11
专业班级：数学与应用数学1*-2
2016年 5月26日
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。
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。
生物数学模型能定量地描述生命物质运动的过程，一个复杂的生物学问题借助数学模型能转变成一个数学问题，通过对数学模型的逻辑推理、求解和运算，就能够获得客观事物的有关结论，达到对生命现象进行研究的目的。
各种生物数学方法的应用，对生物学产生重大影响。
20世纪50年代以来，生物学突飞猛进地发展，多种学科向生物学渗透，从不同角度展现生命物质运动的矛盾，数学以定量的形式把这些矛盾的实质体现出来。
从而能够使用数学工具进行分析；进行精确的运算；还能把来自名方面的因素联系在一起，通过综合分析阐明生命活动的机制。
总之，数学的介入把生物学的研究从定性的、描述性的水平提高到定量的、精确的、探索规律的高水平.
1起源
生物数学的起源可以追溯到19世纪末，最早是统计学在生物学中的应用，1901年英国著名统计学家Pearson创办的《生物统计学杂志》（Biometrika），标志着生物数学发展的起点。
因为生命现象中大量出现重复的随机的现象，迫切需要统计的方法来研究这种随机性。
随着概率统计理论的进一步发展于应用，生物统计的应用也不断的被推广。
D ’A. W. Thomp son 对这一阶段的研究成果作了总结, 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。
20世纪20年代以后，生物学和物理学的结合，生物学和数学多个方向的结合都大大的推动着生物数学的发展。
人们应用各种数学工具，建立起各种数学模型来模拟生命活动，帮助揭示生物学中的本质。
以拉舍夫斯基为代表的形成了生物物理学派，创办了《数学生物物理学通报》（现在改名为《数学生物学通报》）.意大利生物学家Ancona对第一次世界大战期间亚得里亚海湾的渔业生产作了研究发现，在战争年代, 鳖鱼等大鱼的捕量占总量的百分比急剧增加, 而战后又趋正常战时。
数学家Volterra对物现象作了分析, 略去一些次要因素, 建立数学模型, 引出微分方程式, 通过解微分方程,得到大体与实际相符合的结论, 经略加修正就可用于指导渔业生产这一原理也适用于生态平衡、环境保护、人口统计、疾病防治等。
后来,人们称它为Volterra原理, 伏尔泰拉总结了他的研究成果, 写成《生存竞争的数学原理》一书, 这是一部系统记述数学向生物学渗透成果的著作, 它的问世, 促进了数学向生物科学的渗透, 成为现在的生物数学的一个重要研究侧面.
20世纪40年代计算机的发明和应用，复杂生命现象的大量计算有了较好的解决方法，大大的促进了生物数学由定性向定量的转变，催生了生物控制论，生物信息论的应用和发展。
到了20世纪70年代，生物数学已经把数学学科的绝大多数内容置于自己的理论基础之中，形成了自己完整的数学理论基础，从而形成了一门独立的学科。
实际上很多学科也是在生物数学中的应用中才让人们看到了它们的魅力，才不断的形成了自己的理论基础的。
比如统计学，实际上就是因为其在人口问题和其他很多生物问题中发挥了很大的作用才不断被人们研究和扩展，建立起来概率统计的理论基础。
又如模糊数学从成立之初就受到很多数学家的怀疑和质疑，但由于它在生物学中的广泛应用而不断让人们重新认识，不断提出理论来完善它。
所以生物数学就是在这种数学应用于生物中建立和完善起自身的体系的，同时又推动了数学理论的新的发展。
2现状
应该说生物数学成为一门独立的学科时间还非常短，但是我们已经可以看到它的应用却非常广泛，21世纪生物技术是推动社会发展最重要的力量，所以生物数学的发展必定具有非常光明的前景。
2008年9月3日，美国国家科学基金会（NSF）宣布将投资1600万美元用于建立国立数学生物学综合研究所（NIMBioS），该所将建在位于美国田纳西州东部诺克斯维尔市的田纳西州州立大学。
美国将召集来自世界各地的生物学家和数学家，在这个新的研究所用数学和生物学交叉研究的办法进行创造性的研究，共同致力于这两个学科所要迫切解决的问题。
20世纪中期，随着蛋白质空间结构的解析和DNA双螺旋结构的发现，科学进入了以遗传信息载体核酸和生命功能执行者蛋白质为主要研究对象的分子生物学时代。
分子生物学的诞生使传统的生物学研究转变为现代实验科学，但生命科学领域的实验科学与其他实验科学如实验物理学相比，更多的是注重经验，而非抽象的理论或概念。
而且，生物学家们大多关注定性的研究，以发现新基因或新蛋白质为主要目标，对于定量的研究，如分子动力学过程等，没有给予足够的重视。
尽管如此，现代生命科学在20世纪的下半叶还是取得了丰硕的成果。
NSF生命科学学部副主任James Collins表示：“随着后基因组时代的到来，生物学研究者的定量研究能力和知识，已不再是可有可无的了。
”
可是尽管数学一直在现代生命科学中扮演着一定的角色，如数量遗传学、生物数学等，但生物学家真正体会到数学的重要性，还是最近十几年来的事情。
对细胞和神经等复杂系统和网络的研究，导致了数学生物学（mathematical biology）的诞生。
NSF为此专门启动了一项“定量的环境与整合生物学”项目，以鼓励生物学家把数学应用到生物学研究中去。
几乎在同一时间，美国国立卫生研究院也设立了一项“计算生物学”的重大项目。
美国国家科学基金会在2000年10月向国会提交的报告中称，数学是当前所有新兴学科和研究领域的基础，要求下一年度对数学的资助要增加3倍以上，达到1.21亿美元。
在这些增加的预算中，有很大一部分被用来支持数学与其他学科的交叉研究，尤其是数学与生物学的交叉研究项目。
该研究所主任、田纳西州州立大学数学和生物学家Louis Gross说：“将数学和生物学结合是一种
独特的学科交叉的研究方法，不久的将来，NIMBioS一定会在全球产生深刻的影响。
”据了解，NIMBioS将针对美国面临的有关领域内的特殊问题，组织数学、生物及其他领域的研究人员解决相关问题。
研究所也将定期举办关于生物学以及计算生物学的大型学术会议。
NSF数学物理学部副主任Tony Chan表示：“NIMBioS是一项跨数学、生物学以及其他自然科学的战略投资，并侧重对数学和生物学的交叉研究。
NSF数学物理学部会积极配合生物学部认真完成这项计划。
”预计每年会有600多名研究人员前往田纳西州的NIMBioS，组成相关工作组或参加NIMBioS举办的学术会议。
国内生物数学的开创者当首推杨纪珂教授，杨教授一直从事生物统计的研究工作，在国内发表了第一批有关生物数学和数量遗传方面的专著，主持成立了生物数学研究组。
随后，陈兰荪，马知恩教授等人一起推动了我国生物数学的研究，筹建了全国生物数学专业委员会，创办了生物数学学报。
推动了火灾生态效应的数学模型，种群动力系统的时空效应，阶段结构种群动力模型研究，茶树害虫防治与半连续动力系统等生物问题的研究和发展。
生物数学近年来在我国发展得非常快。
许多生物学工作者越来越感到需要用较多的数学工具来研究与解决生物学中的问题,也就是说, 与生物科学密切相关的各个学科中的高等数学份量有着越来越接近或超过工科院校的趋势.生物统计学是生物数学的基础。
这是因为生命现象是物质运动的高级形式, 影响生命现象的因素特别多, 其中大多数都不是人为所能控制或掌握的。
因此, 生物数学的各个分支中, 数理统计这一工具大多是必不可少我国的生物数学在发展与应用上[5].
3进展与展望
2009 年 6 月14～17 日，由国际生物数学学会与中国生物数学学会联合主办，浙江大学承办的“国际生物数学学会与中国生物数学学会联合会议”在杭州浙江大学举行。
对人类疾病的数学研究分析方法、H5N1 禽流感和H1N1 猪流感等流行性疾病的模拟分析等热点进行了热烈的讨论。
英国邓迪大学的Chaplain Mark 教授在《从突变到转移的肿瘤生长的多尺度的数学模型》中介绍了一个新的稳定肿瘤生长多尺度数学模型，展示了利用多尺度数学模型，可推算细胞粘附的控制可能是协调细胞迁徙的。
生物入侵的机制与控制已经成为生态学关注的重点和研究的热点问题.建立数学模型是解释生物入侵机制的主要手段,对外来生物包括疾病的入侵扩散过程进行模型分析不仅具有重要的理论意义,还有助于风险评估,特别对入侵进行早期预测、控制、科学管理与防治.然而,目前有关生物入侵的数理模型方法还远不能满足实际的需要。
生物入侵可能会导致巨大的经济和生物多样性的影响,因此研究的影响深刻的外来物种入侵是必要的。
摘要近年来,由于对数量的急剧增加的外来物种,其侵入性效应有越来越受到关注[7].
从目前情况看，国内关注的问题涉及面较宽，主要是生态学、农学方面的数学问题；国外关注的问题相对集中，聚焦于医药学、生理学等方面的数学问题。