論文の概要: Thermodynamics of Evolution and the Origin of Life
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15066v1
- Date: Thu, 28 Oct 2021 12:27:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-29 16:52:27.599563
- Title: Thermodynamics of Evolution and the Origin of Life
- Title（参考訳）: 進化の熱力学と生命の起源
- Authors: Vitaly Vanchurin, Yuri I. Wolf, Eugene V. Koonin, Mikhail I.
Katsnelson
- Abstract要約: 古典熱力学の定式化と統計的学習の記述を組み合わせることで、進化と生命の起源の現象論的理論を概説する。
この熱力学の枠組みでは、分子の集合体から生物の集合体への転移、すなわち生命の起源をモデル化することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We outline a phenomenological theory of evolution and origin of life by
combining the formalism of classical thermodynamics with a statistical
description of learning. The maximum entropy principle constrained by the
requirement for minimization of the loss function is employed to derive a
canonical ensemble of organisms (population), the corresponding partition
function (macroscopic counterpart of fitness) and free energy (macroscopic
counterpart of additive fitness). We further define the biological counterparts
of temperature (biological temperature) as the measure of stochasticity of the
evolutionary process and of chemical potential (evolutionary potential) as the
amount of evolutionary work required to add a new trainable variable (such as
an additional gene) to the evolving system. We then develop a phenomenological
approach to the description of evolution, which involves modeling the grand
potential as a function of the biological temperature and evolutionary
potential. We demonstrate how this phenomenological approach can be used to
study the "ideal mutation" model of evolution and its generalizations. Finally,
we show that, within this thermodynamics framework, major transitions in
evolution, such as the transition from an ensemble of molecules to an ensemble
of organisms, that is, the origin of life, can be modeled as a special case of
bona fide physical phase transitions that are associated with the emergence of
a new type of grand canonical ensemble and the corresponding new level of
description
- Abstract（参考訳）: 古典熱力学の定式化と統計的学習の記述を組み合わせることで、進化と生命の起源の現象論的理論を概説する。
損失関数の最小化要件に制約される最大エントロピー原理を用いて、生物の標準アンサンブル(集団)、対応するパーティション関数(フィットネスのマクロ的相)、自由エネルギー(フィットネスのマクロ的相)を導出する。
さらに、進化過程の確率性の尺度として温度(生物温度)と化学的ポテンシャル(進化ポテンシャル)を、進化系に新しい訓練可能な変数(追加遺伝子など)を追加するために必要な進化の量として定義する。
次に、生物の温度と進化のポテンシャルの関数として大ポテンシャルをモデル化する進化の記述に対する現象論的アプローチを開発する。
この現象学的アプローチが進化の「理想的突然変異」モデルとその一般化の研究にどのように役立つかを示す。
最後に、この熱力学の枠組みにおいて、分子のアンサンブルから生物のアンサンブルへの遷移、すなわち生命の起源のような進化の大きな遷移は、新しい種類のグランド・カノニカル・アンサンブルの出現とそれに対応する新しい記述の出現と関連するボナ・フェイド物理相転移の特別なケースとしてモデル化できることを示す。
関連論文リスト
- Hierarchical Conditioning of Diffusion Models Using Tree-of-Life for Studying Species Evolution [19.899467048643363]
階層型埋め込み(HIER-Embeds)で表される系統的知識を持つ拡散モデルを条件付けるフレームワークであるPhylo-Diffusionを紹介する。
また,Phylo-Diffusionの埋め込み空間を摂動する2つの新しい実験を提案する。
私たちの研究は、生成モデルを用いて画像から直接進化的変化を可視化することで、進化生物学の新しい章も開きます。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-31T21:06:14Z) - Role of Morphogenetic Competency on Evolution [0.0]
進化計算において、逆関係(進化に関する知性の影響)は、生物レベルの振る舞いの観点からアプローチされる。
我々は、解剖学的形態空間をナビゲートするシステムの最小限のモデルの知性に焦点を当てる。
我々はシリコの標準遺伝アルゴリズムを用いて人工胚の個体群を進化させた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-13T11:58:18Z) - Molecule Design by Latent Space Energy-Based Modeling and Gradual
Distribution Shifting [53.44684898432997]
化学的・生物学的性質が望ましい分子の生成は、薬物発見にとって重要である。
本稿では,分子の結合分布とその特性を捉える確率的生成モデルを提案する。
本手法は種々の分子設計タスクにおいて非常に強力な性能を発揮する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-09T03:04:21Z) - Towards Predicting Equilibrium Distributions for Molecular Systems with
Deep Learning [60.02391969049972]
本稿では,分子系の平衡分布を予測するために,分散グラフマー(DiG)と呼ばれる新しいディープラーニングフレームワークを導入する。
DiGはディープニューラルネットワークを用いて分子系の記述子に条件付き平衡分布に単純な分布を変換する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-08T17:12:08Z) - The scaling of goals via homeostasis: an evolutionary simulation,
experiment and analysis [0.0]
本研究では, 形態形成過程における細胞の集合的知能を, ホメオスタティックプロセスの中心における目標状態をスケールアップすることによって, 行動知能に転換することを提案する。
これらの創発性形態形成因子は、その標的形態学を達成するために応力伝播ダイナミクスの使用を含む、多くの予測された特徴を示す。
本研究では, 進化が最小目標指向行動(ホメオスタティックループ)をどのように高次問題解決剤に拡大するかを, 定量的に把握するための第一歩として提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-15T21:48:44Z) - Gauge Quantum Thermodynamics of Time-local non-Markovian Evolutions [77.34726150561087]
一般時間局所非マルコフマスター方程式を扱う。
我々は、電流とパワーを、古典的熱力学のようにプロセスに依存していると定義する。
この理論を量子熱機関に適用することにより、ゲージ変換が機械効率を変化させることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-06T17:59:15Z) - Towards a Theory of Evolution as Multilevel Learning [0.0]
生命の起源を含む生物学的進化の理論を多段階学習として発展させるために, 物理的に再正規化可能なシステムに学習理論を適用した。
我々は、宇宙を観測可能なものにするのに必要で十分と思われる進化の7つの基本原理を定式化する。
これらの原理は、複製や自然選択を含む生物進化の主要な特徴を包含していることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-27T17:21:16Z) - Epigenetic opportunities for Evolutionary Computation [0.0]
進化計算(Evolutionary Computation)は、複雑な最適化問題を解くために用いられる生物学的にインスパイアされたアルゴリズムのグループである。
遺伝的遺伝からインスピレーションを得る進化的アルゴリズムと、文化的遺伝からインスピレーションを得るSwarm Intelligenceアルゴリズムに分けることができる。
本稿では, 進化的拡張合成に基づく生物学的枠組みの下で, バイオインスパイアされたアルゴリズムを成功裏に分解する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-10T09:44:53Z) - Embodied Intelligence via Learning and Evolution [92.26791530545479]
環境の複雑さが形態学的知能の進化を促進することを示す。
また、進化は速く学習する形態を素早く選択することを示した。
我々の実験は、ボールドウィン効果とモルフォロジーインテリジェンスの発生の両方の力学的基礎を示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-03T18:58:31Z) - Analog cosmological reheating in an ultracold Bose gas [58.720142291102135]
超低温ボースガス中の一般宇宙論単体モデルの再加熱様ダイナミクスを量子シミュレーションする。
非相対論的極限において、拡大時空と背景振動インフラトン場を模倣する。
提案された実験は、弱い結合状態を超えても、最近まで進化を探求する可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-05T18:00:26Z) - Entropy production in the quantum walk [62.997667081978825]
我々は、エントロピー生産の観点から、直線上の離散時間量子ウォークの研究に焦点をあてる。
コインの進化は、ある有効温度で格子とエネルギーを交換するオープンな2段階のシステムとしてモデル化できると論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-09T23:18:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。