Was sind einige Beispiele für ungerichtete gewichtete Netzwerke in der Ökologie?

Ich studiere Mathematik im Hauptfach und interessiere mich derzeit für die Netzwerktheorie. Ein Netzwerk kann als eine Sammlung von Knoten betrachtet werden , und Kanten zwischen diesen Knoten bedeuten eine Beziehung zwischen ihnen. Das allgegenwärtigste Beispiel wäre ein soziales Netzwerk wie Facebook mit Knoten, die Personen darstellen, und einem Edge, der zwei Knoten verbindet, wenn sie Freunde sind.

Ein Netzwerk heißt gerichtet , wenn die Kanten eine Richtung haben. Das bedeutet, dass eine von A nach B gerichtete Kante nicht dasselbe ist wie eine Kante von B nach A. Ein Beispiel hierfür wäre ein Nahrungsnetz, bei dem die Knoten Arten darstellen und eine Kante von Art A nach B bedeutet dass A B frisst. Offensichtlich bedeutet dies nicht unbedingt, dass es einen Vorteil von B zu A gibt (selten frisst die Beute das Raubtier).

Ein Netzwerk heißt ungerichtet, wenn es nicht gerichtet ist, dh keine der Kanten eine Richtung hat; Wenn es eine Kante von A nach B gibt, bedeutet dies zwangsläufig, dass es eine Kante von B nach A gibt.

Nun kann man den Kanten in einem Netzwerk Gewichtungen (numerische Werte) zuweisen, um die relative Wichtigkeit von Kanten anzuzeigen. Im obigen Facebook-Beispiel kann dies so betrachtet werden, als würden Kanten Werte zugewiesen, die die Stärke der Freundschaft/Distanz zwischen den Wohnorten von Freunden usw. anzeigen.

Ich möchte ökologische Netzwerke untersuchen, um zu sehen, ob ich aus meiner Untersuchung gewichteter Netzwerke interessante Schlussfolgerungen ziehen kann.

Können Sie mir also einige Beispiele für ungerichtete, gewichtete ökologische Netzwerke geben ?

Die Netzwerktheorie findet breite Anwendung in der trophischen Ökologie (Nahrungsnetze) und Genetik (genregulierende Netzwerke). Schau dir das mal an.
Ein Beispiel für ein ungerichtetes, gewichtetes Netzwerk wären Interaktions-/Nahrungsnetz-Netzwerke, bei denen wir nur die Korrelationen zwischen Arten kennen (z. B. Korrelationen zwischen der Häufigkeit von Arten im Laufe der Zeit).

Antworten (1)

Die Epidemiologie, die Ausbreitung von Krankheiten, ist wahrscheinlich eine der berühmtesten Anwendungen der Netzwerktheorie in der Biologie, die auf John Snow zurückgeht.

Ein relevanteres Beispiel wäre vielleicht so etwas wie Graphenmodelle von Lebensraummosaiken . Populationen sind oft sowohl über Landschaften verteilt als auch in kleineren Taschen geeigneter Lebensräume zusammengeballt. Obwohl diese Populationen fragmentiert sind, haben sie immer noch ein gewisses Maß an Kontakt, was zu einem Genfluss und der Entstehung einer sogenannten Metapopulation führt. Diese Dinge können in einer Vielzahl von Größenordnungen geschehen, von Ihrem Garten bis hin zu ganzen Kontinenten, aber indem Sie sie wie Diagramme modellieren, können sie alle vergleichend untersucht und auf Widerstandsfähigkeit gegen Störungen, Lebensraumverlust usw. getestet werden.

Sie erwähnen soziale Netzwerke, aber es gibt keinen Grund, warum Sie das nicht auch in Tierpopulationen untersuchen können. Angenommen, eine Person erfährt etwas Nützliches, vielleicht den Ort und die Route zu einem reichen Futterplatz. Diese Informationen können dann mit anderen Personen geteilt werden, entweder durch Show-and-Tell oder vielleicht durch eine Art abstrakte Kommunikation. Die Informationen verbreiten sich in bekannter exponentieller Weise, bis jeder Bescheid weiß, dann kann jedes dieser Individuen eine benachbarte Population weitergeben oder von ihr „belauscht“ werden, es muss in einigen Fällen nicht einmal dieselbe Art sein, und die Informationen fließen wieder. Wie bei den Lebensraummosaiken besteht der Vorteil dieser Modelle darin, dass sehr unterschiedliche Systeme auf Augenhöhe verglichen und getestet werden können, alles von Fischen über Vögel und Säugetiere bis hin zu einigen sozialen Insekten eignet sich gut dafür.

Ich habe angefangen, an einer Antwort zu arbeiten, und mich dann entschieden, diese einfach positiv zu bewerten. Einige ungerichtete, gewichtete Netzwerke für die Epidemiologie finden Sie unter ndssl.vbi.vt.edu/synthetic-data oder als Bestandteil des Pakets ergm R, wenn Sie dazu neigen.