| 研究概要 |
研究代表者は,計算機科学の手法を早くから生態学や進化の問題に適用し,一貫して「格子ロトカボルテラ模型」という確率模型で20年間研究し続けてきた。この手法は最近世界中で広まりつつあり,今なお光り輝いている。この研究を通じて,集団レベルでのリダンダンシー(ムダ,いいかげんさ)の重要性に着目するようになった。生物進化における最適化を考えるとき,単なる目先の最適化だけでなく,ゆとりやリダンダンシーを考慮しなくてはいけない。多くの長い間未解明のリダンダンシーが,理論的および統一的に取り扱えることが分かってきた。長期的なスパンでの最適化や,生態系というシステム全体の中での個々の生物を捉えることの重要性が分かってきた。
たとえば性比の研究である。我々の研究が,オスとメスの比率が1:1になることを世界ではじめてうまく説明する。この理論は,従来のフィッシャーの性比理論の困難・弱点を解決できる。さらに我々の理論は,はじめて人間の性比を説明した。人間など数種の動物では,オスがメスよりも出生比率が高い。進化とは適応度(子孫の数)を最大にすることである。しかるに子供を産まないオスがなぜ多いのか?我々の理論は,このようなリダンダンシーをうまく説明した。
さらに研究代表者は,「格子ロトカボルテラ模型」という確率模型を進化生態学以外の分野にも適応した。たとえばファションの流行について研究した。
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