論文の概要: Exploring the Dynamics of Lotka-Volterra Systems: Efficiency, Extinction Order, and Predictive Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10999v1
• Date: Mon, 14 Oct 2024 18:29:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:00:47.500122
• Title: Exploring the Dynamics of Lotka-Volterra Systems: Efficiency, Extinction Order, and Predictive Machine Learning
• Title（参考訳）: Lotka-Volterraシステムのダイナミクスを探る:効率性、排他順序、予測機械学習
• Authors: Sepideh Vafaie, Deepak Bal, Michael A. S. Thorne, Eric Forgoston,
• Abstract要約: 破壊効率が持続的でないシステムをいかに生み出すかを示す。 我々は、出生、死、自己規制、相互作用の強さの合計値の不平等が、食物網の持続性や安定性に関する洞察をいかにもたらすかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: For years, a main focus of ecological research has been to better understand the complex dynamical interactions between species which comprise food webs. Using the connectance properties of a widely explored synthetic food web called the cascade model, we explore the behavior of dynamics on Lotka-Volterra ecological systems. We show how trophic efficiency, a staple assumption in mathematical ecology, produces systems which are not persistent. With clustering analysis we show how straightforward inequalities of the summed values of the birth, death, self-regulation and interaction strengths provide insight into which food webs are more enduring or stable. Through these simplified summed values, we develop a random forest model and a neural network model, both of which are able to predict the number of extinctions that would occur without the need to simulate the dynamics. To conclude, we highlight the variable that plays the dominant role in determining the order in which species go extinct.
• Abstract（参考訳）: 長年にわたり、生態学研究の主な焦点は、食物網を構成する種間の複雑な動的相互作用をより深く理解することであった。 カスケードモデル (Cascade model) と呼ばれる, 広く研究されている合成食品網の接続特性を用いて, ロッカ・ボルテラ生態系における動態の挙動を考察した。 数理生態学における基本的な仮定である栄養的効率が、持続的でないシステムをいかに生み出すかを示す。 クラスタリング分析により、出生、死亡、自己規制、相互作用の強さの合計値の不等式が、食物網の持続性や安定性に関する洞察を与えることを示す。 これらの単純化された総和値を用いて、ランダムな森林モデルとニューラルネットワークモデルを構築し、どちらのモデルも、ダイナミクスをシミュレートすることなく発生する絶滅数を予測することができる。 結論として、種が絶滅する順番を決定する上で、支配的な役割を果たす変数を強調します。

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